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公开(公告)号：CN115201517A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210716459.6
申请日：2022-06-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01P21/00 , G01P15/08 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种在变线加速度条件下液环式角加速度计误差分析方法，在建立变线加速度条件下液环式角加速度计误差模型时，考虑了工作液体可压缩性的影响，因此该模型能够应用于高频变线加速度激励下角加速度计误差分析；本发明建立了基于质量‑弹簧‑阻尼系统的线振动影响模型，该模型可以采用牛顿‑欧拉法迭代求解，计算速度较快，能够实现线振动影响的实时计算和分析；本发明能够对液环式角加速度计在变线加速度条件下的误差进行数值仿真预测，误差模型的预测结果可以用来进行变线加速度条件下液环式角加速度计的误差补偿，从而保证其在高动态工况中的工作可靠性。
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公开(公告)号：CN107132563B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201710556025.3
申请日：2017-07-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种里程计结合双天线差分GNSS的组合导航方法，能够利用车辆前轮转向角度以及里程计输出的速度，结合双天线差分GNSS的位置与航向进行组合导航，适用于无人驾驶车辆的低成本组合定位，可以满足无人驾驶车辆在城市环境无人驾驶时对车道线定位精度的要求。与传统的采用卡尔曼滤波融合IMU与GNSS数据不同，本发明采用位置方差与航向方差估计当前位置与航向的可信度，并预测下一时刻的位置与航向，不需要建立车辆自身的动力学模型，相比卡尔曼滤波需要精确的数学建模及反复调试测量方差矩阵和系统方差矩阵，本发明所述方法更为简单、效率更高。
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公开(公告)号：CN108983301B
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201810982711.1
申请日：2018-08-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种K指数现报方法，只需要对求K指数日前N日的地磁场H分量进行处理就可以获得求K指数日的规则日变化曲线SR，不用在频谱和统计学上对地磁场H分量进行预处理，大大简化了数据的处理过程；本发明提供的现报方法相比Takahashi法精度较高，与FMI‑H法相比能够实现对K指数的现报。
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公开(公告)号：CN107703376B
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201710832631.3
申请日：2017-09-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种动态流场下多孔介质的压电转换特性测量装置，多孔介质技术领域，它包括：夹持器、左流体腔、右流体腔、弹性膜、多孔介质圆片、压力传感器、测量电极及线振动激励源；弹性膜固定在右流体腔侧面的通孔中；线振动激励源的激励头与弹性膜的表面接触；两个夹持器的一端分别固定在左流体腔和右流体腔的侧面，另一端彼此同轴对接，两个夹持器的中空部分相通，形成圆形流道；多孔介质圆片安装在两个夹持器的对接面上；两个测量电极分别安装在两个夹持器的电极安装孔中；两个压力传感器分别安装在两个夹持器的传感器安装孔中；该装置能够提供动态流场的环境，并对多孔介质的压电转换过程进行测量，信号信噪比高。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN104764457B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201510190640.8
申请日：2015-04-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01C21/32
Abstract: 本发明公开了一种用于无人车的城市环境构图方法，不依赖于里程计、GPS以及惯导等外部定位传感器，仅采用车载激光雷达返回的3D激光点云数据用较少的粒子完成无人车轨迹跟踪与环境地图构建，为无人地面车辆在未知环境下的自主行驶提供依据；本发明对相邻两帧数据应用ICP算法得到了车辆真实位姿的粗估计，然后在此粗估计附近根据高斯分布撒点。该粗估计虽然不是无人车真实位姿，却是无人车真实位姿的高概率区域，在后续撒点过程用少量的粒子便实现了较准确的定位与构图，避免了传统方法使用大量粒子拟合车辆轨迹，提高了算法的效率，并有效抑制了由于粒子估计不好带来的粒子匮乏现象。
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公开(公告)号：CN104821080B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201510093080.4
申请日：2015-03-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出一种基于宏观城市交通流的智能车辆行驶速度及时间预测方法，首先选取行驶环境下的道路和环境相关变量进行量化；其次建立智能车辆自主驾驶的GIS数据库；其次，结合回归分析法，提出行驶环境下各关键变量的组合法则，得到城市交通网络中智能车辆行驶车速大小与道路设计参数、交通条件、实时路况的多元线性关系。再次，基于梯形密度‑流量基本图的宏观城市交通流理论的VLM模型，得到路段的VLM模型的动态和稳态特征，给出城市宏观交通流的速度和时间评价函数。最后，结合路段在不同的车流量密度以及初始状态下的多元线性车速模型，得到城市道路网络中智能车辆的行驶车速约束方程，进而求得满足目标函数的最优行驶车速及其行程时间。
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公开(公告)号：CN105701456A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610005949.X
申请日：2016-01-05
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种基于小波分析的角加速度计信号自适应去噪方法，相较于传统的小波分析去噪方法，本发明提出了通过计算带噪信号与噪声信号的小波能量熵与能量熵的差商来确定带噪信号的最佳小波分解层数，运用中值滤波对噪声宽度与噪声标准差进行估计，结合3σ准则设定门限阈值，从而进行自适应滤波。在阈值选取方面，相比于传统的启发式sure准则、极大极小值准则以及penalty准则，效果更胜一筹。以上方法对于分子型液环式角加速度计的周期性信号与高动态信号的降噪处理都取得了较好的效果。
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