摘要：本发明公开了一种智能盘料架的控制信号分离方法及系统，所示方法包括：步骤1、接收PWM控制信号；步骤2、对接收到的PWM控制信号进行分离，形成控制本LED栏位灯的控制信息及控制后续LED栏位灯的控制信息；步骤3、将控制本LED栏位灯的控制信息重新生成为本栏位PWM控制信号，用于控制本LED栏位灯；步骤4、将控制后续LED栏位灯的控制信息重新生成为后续栏位PWM控制信号，并发送至后续的LED栏位灯，用于控制后续的LED栏位灯。本发明对接收到的PWM控制信号进行分离为控制本LED栏位灯的控制信息及控制后续LED栏位灯的控制信息；进而使得即使某个LED栏位灯出现故障，也不会导致PWM脉冲信号无法向后面的栏位灯传递，导致后续串联的栏位灯无法正常被控制的情况发生。

摘要：本发明公开了一种应用于智造工厂的消息交互方法及系统，所述方法包括：步骤1、命名空间创造隔离数据隔离，服务于多个应用系统；步骤2、将消息终端区分主动模式和被动模式；步骤3、主动模式下通过生成连接ID，保留订阅状态、代收订阅消息，来应对弱网环境的中的频繁重连，状态恢复等难题。本发明公开了一种应用于智造工厂的消息交互方法及系统，本发明通过命名空间隔离多个系统的数据，实现一套总线复用于多个业务系统，进而避免了部署一个消息总线只服务于一个业务系统的问题；同时通过连接ID，建立短期离线值守的能力，优化复杂网络环境下的频繁重连。

摘要：本发明涉及高精地图构建技术领域，具体公开了一种基于目标检测算法构建高精地图交通标志元素的方法，包括：对采集的多帧道路图像进行筛选；从筛选后的道路图像中提取出感兴趣区域图像，并识别出目标交通标志的形状以对目标交通标志进行粗分类；将感兴趣区域图像及其对应的目标交通标志粗分类结果输入到卷积神经网络模型中，以输出感兴趣区域图像中目标交通标志的精分类结果；重复上述过程，直到所有筛选后的道路图像中的目标交通标志精分类结果都识别完毕；将所有筛选后的道路图像的目标交通标志精分类结果导入到目标路段的高精地图中并添加目标交通标志的附加信息。本发明能够提高交通标志元素提取的效率、准确率和可靠性。

摘要：本发明公开了一种基于二次增强的多模态数据融合3D目标检测方法，包括如下步骤：S1)采用相机和激光雷达两种传感器作为感知数据来源，获取多视角图像和激光雷达点云；S2)对总数为N个点、仅包含三维坐标值的点云数据进行一次增强；S3)将一次增强后的点云数据柱体化，继续对柱体数据进行二次增强；S4)对经过两次增强的数据，采用多尺度3D目标检测网络进行处理，获取最终的3D目标检测结果。本发明进行两次感知数据增强，充分利用各模态数据自身的特点，可以在复杂场景或较差的环境下对周围以及较远距离的障碍物进行精确感知，具备较强的鲁棒性，从而有效提升自动驾驶车辆在极端天气、远距离等困难场景下的障碍物检测能力。

摘要：本发明公开了一种激光雷达与位姿传感器外参标定方法，包括如下步骤：S1)获取激光雷达和位姿传感器的数据；S2)对连续点云数据进行特征提取，获取平面特征；S3)结合位姿信息将点云投影到世界坐标系下，在滑动窗口进行优化；S4)通过点云特征提取找到平面上的点，联合求解帧n中与帧1对应的平面的点云，以及帧1和帧n中所有平面点的最近邻，得到粗标定的参数；S5)将三维空间划分为体素网格，以体素网格空间占有率为目标，基于八叉树进行优化；S6)随机选择地面上的至少三个点作为基准点进行精确测量，通过基准点优化z轴的误差。本发明能够在平面特征不够多环境下，提高标定精度，得到旋转和平移六维度精度的标定结果。