基于自适应混合视觉残差的单目视觉惯性里程计定位方法

    公开(公告)号:CN119756351B

    公开(公告)日:2025-04-29

    申请号:CN202510257687.5

    申请日:2025-03-05

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于自适应混合视觉残差的单目视觉惯性里程计定位方法,属于机器人导航定位技术领域。本发明首先将单目相机和惯性测量单元(IMU)的数据分别进行特征点提取和预积分,并根据特征提取结果选定强像素梯度区域;基于IMU运动信息预测候选特征点搜索窗口,加速特征匹配并减少误匹配,同时选取关键帧;在特征提取和匹配的基础上引入直接法模型以构建光度误差;设计一种特征可靠性评估方法并采用动态因子实时自适应地选择优化混合视觉残差投影误差或光度误差;在后端优化阶段采用基于滑动窗口的图优化方法优化联合优化模型进行位姿估计,以达到提高视觉惯性里程计在低光弱纹理场景下定位准确性的目的。

    考虑异常值缓解的水下机器人位姿精准测量方法

    公开(公告)号:CN118482721B

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202410564054.4

    申请日:2024-05-08

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种考虑异常值缓解的水下机器人位姿精准测量方法。本发明首先采用因子图框架理论对位姿测量系统进行建模;再通过因子图概率模型和贝叶斯最大后验推断建立非线性目标二次型函数,然后采用基于鲁棒M估计抗差方法将非线性目标二次型函数转化为非线性鲁棒目标函数,并采用二元对偶性理论将其解耦为非线性加权二次型和降权惩罚项;建立非线性迭代框架和自适应抗差框架分别处理解耦得到的非线性加权二次型和降权惩罚项;最后采用建立的非线性迭代框架估计状态变量;并最小化基于鲁棒M估计自适应抗差目标函数,从而完成因子图鲁棒优化的位姿信息估计,以达到提高水下机器人位姿测量的准确性和鲁棒性的目的。

    基于改进ELM的水下机器人DVL测速误差修正方法

    公开(公告)号:CN118500392B

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202410971782.7

    申请日:2024-07-19

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了基于改进极限学习机(ELM)的水下机器人多普勒计程仪(DVL)测速误差修正方法。目的在于提高水下机器人SINS/DVL导航系统的精度和可靠性。本发明将改进的ELM模型运用于DVL速度速度误差修正方法中,整个过程包括:采集水下机器人运动的DVL设备的输出DVL测量数据进行预处理、生成DVL速度修正模型的训练集和测试集、构建改进ELM混合方法的DVL速度预测模型、在GPS信号有效情况下训练ELM模型以及DVL速度预测输出。本发明可以解决由于水下机器人导航系统中惯性测量单元与DVL安装角度不一致,而导致水下机器人水下导航精度下降的问题。

    一种基于自适应热舒适度模型的空调虚拟储能调度策略构建方法

    公开(公告)号:CN118229110A

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202410370856.1

    申请日:2024-03-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于自适应热舒适度模型的空调虚拟储能调度策略构建方法,包括:基于热感觉投票值与对应温度通过逻辑回归方法,得到满意率与对应温度的公式,对用户进行响应意愿和响应能力的分类,并为每一类用户设定差异化补偿价格;构建空调‑建筑虚拟储能模型,确定虚拟储能的关键指标,以评估和利用空调‑建筑虚拟储能的潜力;建立微电网系统优化调度策略;应用多目标JAYA算法求解优化调度策略,实现经济、环保、用户满意度的多目标优化,输出优化后的微电网调度方案。本发明可通过构建用户综合满意度指标,充分挖掘和利用空调‑建筑虚拟储能潜力,提高微电网运行的经济性,同时考虑环保和用户满意度,提高微网运行的经济性与可靠性。

    基于改进视觉里程计的高坝大库水下环境感知与构图方法

    公开(公告)号:CN117824625A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202410248924.7

    申请日:2024-03-05

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进视觉里程计的高坝大库水下环境感知与构图方法。首先,对视觉里程计中图像特征点提取的区域分割,将特征点较少的区域与路边特征分隔开,加快特征点提取过程;其次,保留特征点密集的区域,并利用特征点较少的区域完成直接法跟踪,增加视觉里程计的鲁棒性;最后,对于多扰动的环境,采用滚动时域估计优化惯性测量单元的位姿估计过程,提高同步定位与地图构建的稳定性。本发明提高了视觉里程计的特征点提取效率,减少不必要的像素点遍历,有效地提升视觉里程计中对于视角抖动的跟踪鲁棒性,并解决复杂环境下后端误差较大的问题,高效地完成环境感知与地图构建的任务。

    基于迭代EKF的SINS/USBL安装角估计方法

    公开(公告)号:CN116772903B

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202311031478.6

    申请日:2023-08-16

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于迭代EKF(扩展卡尔曼滤波)的SINS/USBL安装角估计方法,属于水下机器人导航技术领域。本发明将迭代EKF算法用于SINS/USBL安装角估计方法中,整个过程主要步骤包括:模型构建、基于迭代EKF的状态更新、基于LM算法的预测协方差矩阵优化,量测噪声方差阵优化,系统噪声方差阵优化以及基于迭代EKF的量测更新。本发明可以解决由于水下机器人捷联惯性导航系统与超短基线定位系统同载体的坐标系不同,而导致水下机器人导航精度下降的问题,提高估计SINS/USBL安装角的能力。相比于传统SINS/USBL安装角估计方法,本方法具有较高的鲁棒性和估计精度。

    基于位姿不确定性的改进ORB-SLAM2定位方法

    公开(公告)号:CN116592897B

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310873189.4

    申请日:2023-07-17

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于位姿不确定性的改进ORB‑SLAM2定位方法,属于机器人导航定位技术领域。本发明首先将局部地图点投影到当前帧,并构造重投影误差函数;再通过最小化代价函数对当前帧的位姿进行优化,并计算当前帧的不确定性半径;然后重新计算待融合地图点的权重并对地图点进行加权融合;再对ORB‑SLAM2的闭环检测线程进行约束,对满足位姿约束的关键帧进行闭环检测;若当前帧满足位姿约束,则对当前帧进行图片相似度检测,若检测到闭环则执行全局优化,优化整个地图。本发明在不影响ORB‑SLAM2的实时运行的情况下,提高了定位精度,并且通过对闭环区域进行筛选大幅度增加了闭环效率。

    基于多域特征融合极限学习机的电能质量扰动分类方法

    公开(公告)号:CN116541686A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202211359178.6

    申请日:2022-11-01

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于多域特征融合极限学习机的电能质量扰动分类方法,该方法首先对采集的电能质量扰动数据进行预处理,采用基于RMS时域和小波变换域的多域并行特征提取方法得到扰动信号的原始特征集;其次对原始特征集进行基于互信息和Fisher Score的二维度量,以两者之积作为特征选择的综合指标,优选出高效特征子集;然后构建极限学习机分类器模型;最后将待分类样本的高效特征子集输入给训练好的ELM模型,输出识别结果。本发明通过多域并行特征提取增强特征集的多样性和完备性,通过特征优选策略减小特征间的交叉冗余,试验表明该方法能有效提高多种单一及复合电能质量扰动分类精度,提升扰动识别效率。

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