一种毫米波雷达/视觉信息聚类的深度补全方法

    公开(公告)号:CN118570276A

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202410689978.7

    申请日:2024-05-30

    Applicant: 东南大学

    Inventor: 王立辉 陈飞鹏

    Abstract: 本发明提出了一种毫米波雷达/视觉信息聚类的深度补全方法,步骤包括:1、毫米波雷达与相机的时空对齐方法,使用PnP算法与最近邻时间匹配算法将雷达点云与图像对齐;2、提出基于三维网格的变密度雷达聚类算法,自适应生成采样半径和密度阈值,从密度角度考察样本之间可连接性,并基于可连接样本不断扩展聚类簇实现对雷达数据的聚类点去除,得到置信度高的雷达数据以及带标签的聚类簇;3、使用基于深度学习的单目深度估计方法,对单张图片进行深度估计,得到逆深度图像;4、提出基于区域搜索的最近邻异源数据匹配方法,实现雷达与逆深度像素的匹配,从而恢复场景稠密深度图。

    基于因子图优化的智能终端航位推算定位方法

    公开(公告)号:CN118463995A

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410591229.0

    申请日:2024-05-13

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于因子图优化的智能终端航位推算定位方法,包括以下步骤:S1.获取智能手机中惯性测量单元的测量数据、全球导航卫星系统接收单元的GNSS信号数据;S2.根据步骤S1中获取的全球导航卫星系统接收单元的GNSS信号数据,得到更准确的GNSS位置信息;S3.根据步骤S2中得到的GNSS位置信息和步骤S1中获取的惯性测量单元的测量数据,利用行人航位推算方法得到位置增量;S4.构建基于测量数据和GNSS信号数据的因子图模型;S5.通过求取步骤S4中得到的代价函数的最小值,获得当下位置的最佳估计。本发明基于惯性测量单元(IMU)和全球导航卫星系统(GNSS)的传感器的互补特点,使得在每次获得数据时因子图都得到快速有效的更新,最终实时地得到智能手机的位置。

    基于改进RRT及后端优化策略的智能车避障路径规划方法

    公开(公告)号:CN117193308A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311262235.3

    申请日:2023-09-27

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 基于改进RRT及后端优化策略的智能车避障路径规划方法,包括步骤:1、优化RRT算法采样空间,添加启发式策略扩展RRT树节点;2、对扩展节点进行车辆非完整性约束检测,筛选满足可驾驶性的节点;3、对RRT树中节点赋予属性代价及扩展代价,并为新扩展节点重新分配父节点直到目标点;4、反向搜索生成初始路径,以此为基础构造“驾驶走廊”及近似凸空间;5、考虑路径平滑性、曲率连续性等代价,结合多约束条件在凸空间范围内进行最优路径求解。该方法适用于Frenet坐标系下低速行驶的阿克曼转向机构智能车自主避障路径规划问题,可以快速地生成平滑、安全的局部避障路径。

    基于PSO和ICCP的地磁匹配导航方法

    公开(公告)号:CN114279438B

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202111553624.2

    申请日:2021-12-17

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提出了基于PSO和ICCP的地磁匹配导航方法,步骤包括:1、在地磁匹配时间段内获取地磁测量值以及同时刻的惯性导航系统(INS)指示坐标;2、采用多次匹配选取最优轨迹的策略,由滑动窗口在全局搜索区域中生成子区域,每次匹配分别在不同子区域内由四叉树生成初始化粒子,再先后使用PSO、ICCP对惯导指示轨迹分别进行粗、细匹配,从而获取一系列的候选轨迹;3、将最优轨迹的选取视作多属性决策问题,对每一条候选轨迹,分别使用其与真实轨迹的磁测序列的轨迹相关性和ICCP算法收敛度进行综合评价,进而选取最优轨迹输出,可以有效消除惯导累计误差,提高组合导航系统的定位精度。

    一种基于密度聚类自适应滤波的组合导航方法

    公开(公告)号:CN116449405A

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202310383162.7

    申请日:2023-04-12

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 一种基于密度聚类自适应滤波的组合导航方法,组合导航系统由惯性测量单元(IMU)和地磁匹配模块构成,包括步骤:1、地磁匹配模块根据采集的地磁信息进行地磁序列匹配,得到地磁匹配的定位结果,输出速度、位置导航参数备用;2、IMU获取的AUV的角速率和加速度信息经过积分计算得到载体位置以及速度信息;3、利用密度聚类对量测质量进行判别,再进行噪声估计,利用自适应滤波算法对位置、速度导航参数进行滤波处理,利用地磁匹配的结果修正惯性导航误差,达到提高导航精度的目的。本发明通过自适应滤波过程中的噪声调整,使得自适应滤波算法在地磁量测数据出现质量异常时能够自主识别,进而调整滤波参数,保证水下组合导航的高精度。

    一种融合前视声呐与ORB-SLAM3的水下SLAM方法

    公开(公告)号:CN116380079A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310383169.9

    申请日:2023-04-12

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种融合前视声呐与ORB‑SLAM3的水下SLAM方法,步骤包括:1、获取前视声呐、双目相机以及惯性测量单元(IMU)的量测;2、对声呐图像进行特征跟踪,通过最小化重投影误差得到声呐的相对位姿估计;3、通过ORB‑SLAM3得到相机的位姿估计;4、构建因子图,在视觉跟踪有效时,将3中视觉里程计的位姿估计值作为先验因子,对IMU预积分作为位姿约束因子,将2中声呐相对位姿估计作为约束因子,求解因子图,更新载体位姿估计;5、当视觉跟踪成功,因子图的输出将跟随视觉里程计;如果视觉跟踪丢失,因子图中的声呐和IMU因子继续起作用,系统在到达可跟踪区域后立即初始化新地图,使用4中位姿估计作为地图初始值来连接两个地图,有利于扩大系统的使用范围。

    一种采用优化极限学习机的电力负荷预测方法

    公开(公告)号:CN111539558B

    公开(公告)日:2023-05-16

    申请号:CN202010259530.3

    申请日:2020-04-03

    Applicant: 东南大学

    Inventor: 王立辉 廖宇航

    Abstract: 本发明公开了一种采用优化极限学习机的电力负荷预测方法,包括:1、以采样率fs采集电力负荷在待预测日之前N天内的值,每天采集M次,得到长度为N*M的电力负荷采样序列,对所述采样序列进行归一化,作为原始序列X(k);2、对X(k)做EMD分解,得到多个IMF分量序列和一个残差序列;3、对得到的每个IMF分量序列和一个残差序列,分别建立基于极限学习机的预测模型进行预测,所述预测模型的输出预测序列长度为M;将每个IMF分量序列的预测序列和残差序列的预测序列进行融合和反归一化,得到待预测日的电力负荷序列。该方法可以有效提高预测精度。

    一种用于无人机智能避障的增量式三维构图方法

    公开(公告)号:CN115908737A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211696658.1

    申请日:2022-12-28

    Applicant: 东南大学

    Inventor: 王立辉 李勇

    Abstract: 一种用于无人机智能避障的增量式三维构图方法,1、建立三维滑动栅格地图模型;2、预处理里程计和深度信息,获得里程计,获得深度信息,将里程计和深度时间对齐,再对深度进行降采样和坐标变换,将载体坐标系下的深度信息转换成世界坐标系的点云;3、构建占据栅格地图,将测量到的占据信息融合至占据栅格地图中;4、使用广度优先搜索算法BFS膨胀地图,在每次占据栅格地图更新中,使用lower数组记录占据栅格地图中栅格状态由自由变成占据的索引,使用raise数组记录占据栅格地图中栅格状态由占据变成自由的索引。该方法克服了大范围大尺寸地图膨胀耗时大的问题,适用于无人机自主避障的三维建图,提高三维建图效率,进而提高避障成功率。

    基于水下环境特征的AUV鲁棒VBHIAKF-SLAM导航方法

    公开(公告)号:CN114370879B

    公开(公告)日:2023-03-10

    申请号:CN202210044863.3

    申请日:2022-01-14

    Applicant: 东南大学

    Inventor: 王立辉 翟鸿启

    Abstract: 本发明提出了基于水下环境特征的AUV鲁棒VBHIAKF‑SLAM导航方法,包括步骤:1、构建水下三维空间环境下的EKF‑SLAM系统模型;2、利用变分贝叶斯参数对量测噪声协方差进行估计;3、采用Huber鲁棒估计器对加权残差向量的每一个维度进行检测,并针对不同阈值范围内的维度赋予不同的权重值;4、多次迭代测量更新环节,根据迭代后的量测值对状态估计误差值进行逐步修正。该方法可以适用于量测噪声时变且量测信息中出现连续野值点时的环境,有效提高水下航行器的定位精度,改善对环境干扰的适用性和鲁棒性。

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