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公开(公告)号：CN108600943A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810308013.3
申请日：2018-04-08
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于低功耗蓝牙RSS的无钥匙系统定位方法，涉及无线通信与定位技术领域，所述方法包括以下步骤：步骤1：离线位置指纹信息采集，该离线数据采集阶段包括车内位置采集策略以及车外位置采集策略；步骤2：在线数据定位阶段，该在线数据定位阶段主要包括在线信号采集与数据预处理、基于概率思想的位置指纹定位算法对滤波处理后的RSS信号进行定位以及定位结果优化滤波等。本发明以基于概率思想的位置指纹定位算法为核心来解决无钥匙进入和无钥匙启动系统智能钥匙定位的关键问题，能够有效提高基于低功耗蓝牙RSS信号的智能钥匙定位精度，提高了无钥匙进入与无钥匙启动系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108255182A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810091022.1
申请日：2018-01-30
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的服务机器人行人感知避障方法，涉及深度学习和服务机器人避障领域。该方法在训练阶段：首先，使用ORCA算法生成训练数据。然后，随机生成实验场景，使用初始化后的强化学习模型与环境交互生成新的训练数据，并融合进原有训练数据。最后，在新的训练数据上利用SGD算法训练网络，得到最终的网络模型。该方法在执行阶段：通过激光雷达获取周围行人的状态，根据训练好的模型和奖励函数计算预测状态，选择获得最大奖励的动作作为输出并执行。本发明具有很强的实时性和适应性，在行人环境下，可以使机器人遵守行人的右行规则，规划出高效、安全、自然的路径，提升了服务机器人的智能性和社交性。
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公开(公告)号：CN108088431A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711340340.9
申请日：2017-12-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种自校正电子罗盘及其校正方法，涉及惯性导航领域，所述方法包括以下步骤：步骤1：采集磁场数据；步骤2：对采集的磁场数据进行Levenberg-Marquardt优化得到软硬磁校正矩阵；步骤3：根据软硬磁校正矩阵计算结果完成航向角计算，本发明还公开了一种自校正电子罗盘，包括数据采集模块和计算模块，所述采集模块用于采集磁场数据，所述计算模块用于对采集的磁场数据进行Levenberg-Marquardt优化得到软硬磁校正矩阵，并根据软硬磁校正矩阵计算结果完成航向角计算，本发明基于L-M优化理论的磁罗盘校正算法对磁力计组的读值直接进行补偿校正，收敛速度快，提高磁场传感器的航向计算精度。
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公开(公告)号：CN114142954B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202111507970.7
申请日：2021-12-10
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04B17/345 , H04B7/185
Abstract: 本发明提供了一种应用于多干扰源检测与定位的无人机方法及系统，包括：步骤S1：检测到信号绝对功率大于预设无线电信号绝对功率时进行干扰源的定位；步骤S2：检测无人机此时距离干扰源的真实距离大小；步骤S3：利用接收到的信号到达角估计干扰源的初始位置；如得到初始位置不唯一，则执行步骤S4；如得到的初始位置唯一，则直接跳转步骤S5；步骤S4：利用无人机距离干扰源真实距离值过滤虚假的干扰源；步骤S5：利用无人机当前位置与得到的干扰源初始估计位置得到估计距离值，与无人机与干扰源之间的真实距离值作差得到距离误差函数，利用最小二乘得到干扰源位置。本发明通过使用DOA定位获得较为精准的初始干扰源位置达到更为精准定位的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108983204B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201810959915.3
申请日：2018-08-22
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种无钥匙进入与无钥匙系统定位方法，涉及无线通信与定位技术领域，所述方法包括以下主要步骤：步骤1：扩展卡尔曼算法距离估计，通过扩展卡尔曼算法根据RSS信号实现智能钥匙的跟踪定位；步骤2：RSS信号距离模型参数自适应更新，基于步骤1对智能钥匙的测距值，实时修正RSS信号距离模型参数；步骤3：基于改进Logistic回归的位置指纹算法。本发明以基于扩展卡尔曼滤波算法和基于改进Logistic回归的车内外辨识算法为核心来解决无钥匙进入和无钥匙启动系统智能钥匙定位的关键问题，能够有效提高基于低功耗蓝牙RSS信号的智能钥匙定位精度和定位范围，提高了无钥匙进入与无钥匙启动系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114142954A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111507970.7
申请日：2021-12-10
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04B17/345 , H04B7/185
Abstract: 本发明提供了一种应用于多干扰源检测与定位的无人机方法及系统，包括：步骤S1：检测到信号绝对功率大于预设无线电信号绝对功率时进行干扰源的定位；步骤S2：检测无人机此时距离干扰源的真实距离大小；步骤S3：利用接收到的信号到达角估计干扰源的初始位置；如得到初始位置不唯一，则执行步骤S4；如得到的初始位置唯一，则直接跳转步骤S5；步骤S4：利用无人机距离干扰源真实距离值过滤虚假的干扰源；步骤S5：利用无人机当前位置与得到的干扰源初始估计位置得到估计距离值，与无人机与干扰源之间的真实距离值作差得到距离误差函数，利用最小二乘得到干扰源位置。本发明通过使用DOA定位获得较为精准的初始干扰源位置达到更为精准定位的效果。
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公开(公告)号：CN106093987B
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201610651893.5
申请日：2016-08-10
Abstract: 本发明提供一种应用于无人机的低成本差分GPS系统，包括均安装于地面基站上，用于接收卫星星历，确定卫星到地面基站的第一伪距数值及地面基站位置坐标的第一GPS接收机和用于数据收发的第一电台；第一GPS接收机与第一电台相连；以及均安装于无人机上，用于接收卫星星历，确定卫星到无人机的第二伪距数值及无人机位置坐标的第二GPS接收机、用于数据收发的第二电台和用于数据处理，确定无人机到地面基站距离的数据处理装置；其中，数据处理装置的两端分别与第二GPS接收机和第二电台相连，且第二电台还与第一电台无线连接。实施本发明，利用普通的低精度GPS接收机，实现无人机相对于地面固定点之间的精度定位导航。
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公开(公告)号：CN104323780B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201410597470.0
申请日：2014-10-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: A61B5/11
Abstract: 一种惯性导航技术领域的基于支持向量机的行人步态分类系统及方法，包括：数据采集模块、数据处理模块以及带有存储介质的SVM模块，数据采集模块采集步态训练数据并输出至数据处理模块进行数据处理，数据处理模块将得到训练数据输入量输出至SVM模块进行学习并得到SVM分类器后存储于存储介质；实时测试时，通过数据采集模块实时采集实时步态信息后由数据处理模块进行所述的数据处理得到测试数据输入量，并经SVM模块根据SVM分类器对测试数据输入量分类处理，得到实时步态类型。本发明能够精确的检测行人运动过程中的静止区间，提高定位精度。
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公开(公告)号：CN205941919U
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201620862598.X
申请日：2016-08-10
Abstract: 本实用新型提供一种应用于无人机的低成本差分GPS系统，包括均安装于地面基站上，用于接收卫星星历，确定卫星到地面基站的第一伪距数值及地面基站位置坐标的第一GPS接收机和用于数据收发的第一电台；第一GPS接收机与第一电台相连；以及均安装于无人机上，用于接收卫星星历，确定卫星到无人机的第二伪距数值及无人机位置坐标的第二GPS接收机、用于数据收发的第二电台和用于数据处理，确定无人机到地面基站距离的数据处理装置；其中，数据处理装置的两端分别与第二GPS接收机和第二电台相连，且第二电台还与第一电台无线连接。实施本实用新型，利用普通的低精度GPS接收机，实现无人机相对于地面固定点之间的精度定位导航。
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