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公开(公告)号：CN116358560A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310422210.9
申请日：2023-04-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 基于改进数据群智能搜索策略优化的地磁匹配导航方法，1读取组合导航系统的位置数据信息和航行器导航误差、地磁传感器的检测数据测量值；2从地磁基准图中提取匹配区地磁值用于匹配轨迹；3根据灰狼算法理论，重新设计了数据群智能搜索策略优化算法的变量和参数，并对相关定义、参数等进行了改写，使其适用于地磁匹配。4通过改进后的匹配算法进行地磁匹配，即可得到最优的地磁导航轨迹。本发明利用了数据群的三种运动行为，以实现向最优解的靠近。通过这种算法能够获得待求的最优航迹，从而达到了地磁导航匹配精度的提升，进而改善了组合导航系统的定位精度。
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公开(公告)号：CN113190017B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202110562995.0
申请日：2021-05-24
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于改进蚁群算法的收获机器人作业路径规划方法，包括步骤：1、建立不规则四边形农田的数学模型，以转弯次数最少、作业行与边界的垂直程度最大为条件确定最优作业方向；2、将农田全覆盖路径规划抽象为车辆路线问题(VRP)，并根据不同的卸粮位置分布，建立相应的VRP模型；3、根据收获机容量、总行驶距离、满载行驶距离和卸粮位置分布约束条件，采用改进的蚁群算法设计最优的作业行遍历顺序；4、根据作业行遍历顺序和农田模型，求解各个路径的表达式，生成农田全覆盖路径，为收获机的路径跟踪提供参考。该方法能够根据不同的卸粮位置分布情况设计满载行驶距离最小的农田全覆盖路径。
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公开(公告)号：CN111895995B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202010493550.7
申请日：2020-06-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PSO的飞行器编队多维地磁匹配导航方法及系统，飞行器编队包括一个主飞行器和多个从飞行器，主飞行器上设置有惯性导航系统，所有的飞行器上安装有地磁探测单元，每个飞行器相对于主飞行器的飞行坐标固定；其中导航方法包括：1、在地磁匹配时间段内分别多次采集每个飞行器上地磁探测单元的地磁测量值以及同时刻的惯性导航系统指示坐标；计算每个飞行器与地磁测量值同时刻的惯导推算坐标；3、采用PSO获取惯性导航系统的最佳修正参数；3、用所述最佳修正参数对惯性导航系统的指示坐标进行修正。该方法能够对惯性导航系统的指示位置坐标进行修改，以校正惯性导航系统的误差，且没有累积误差。
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公开(公告)号：CN113190018A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110563095.8
申请日：2021-05-24
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于改进航向误差率的智能体路径控制方法，包括如下设计步骤：1、建立智能体的阿克曼转角模型；2、引入航向误差率设计智能体的改进纯追踪路径追踪控制器；3、实现利用蚁群算法快速求解目标函数的最优解，并将得到的最优解作为当前时刻的控制量的参数；4、根据求得的控制量参数获得智能体当前时刻控制量，即期望的智能体轮胎转向角，控制智能体行驶。该方法通过优化纯追踪算法，减小了纯追踪控制中前视距离的影响，提高了智能体路径追踪的实时性。
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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
IPC: G05D1/02
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。
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Patent Agency Ranking
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。
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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。
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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。
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公开(公告)号：CN115442544A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211076656.2
申请日：2022-09-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了基于热像素和增强时空相关性的动态视觉事件流降噪方法，包括步骤：1、读取动态视觉传感器输出的事件流，并对事件进行时空建模；2、根据时空特征，将噪声事件分为高频噪声事件和背景噪声事件；3、通过构造事件密度图，结合热像素输出噪声的持续高频特性和有效事件的时空连续性，实时检测热像素，实现对高频噪声的消除；4、引入不同强度梯度下动态视觉传感器的动态响应特性，对时空相关性降噪准则进行增强，准确地滤除背景噪声；5、利用降噪后的事件流对热像素的输出进行补偿，提高事件输出精度。该方法适用于动态视觉传感器输出事件流的降噪，兼顾了噪声事件去除效率和有效事件保留能力，以较小的运算资源取得了较高的降噪精度。
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公开(公告)号：CN111895995A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010493550.7
申请日：2020-06-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PSO的飞行器编队多维地磁匹配导航方法及系统，飞行器编队包括一个主飞行器和多个从飞行器，主飞行器上设置有惯性导航系统，所有的飞行器上安装有地磁探测单元，每个飞行器相对于主飞行器的飞行坐标固定；其中导航方法包括：1、在地磁匹配时间段内分别多次采集每个飞行器上地磁探测单元的地磁测量值以及同时刻的惯性导航系统指示坐标；计算每个飞行器与地磁测量值同时刻的惯导推算坐标；3、采用PSO获取惯性导航系统的最佳修正参数；3、用所述最佳修正参数对惯性导航系统的指示坐标进行修正。该方法能够对惯性导航系统的指示位置坐标进行修改，以校正惯性导航系统的误差，且没有累积误差。
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