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公开(公告)号：CN105509739B
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201610078964.7
申请日：2016-02-04
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种采用固定区间CRTS平滑的INS/UWB紧组合导航系统及方法，包括：惯性导航器件INS和UWB无线标签分别设置在行人的鞋子上，UWB无线参考节点和参考系统分别设置在设定位置，惯性导航器件INS、UWB无线标签和参考系统分别与数据处理系统连接；数据处理系统包括：局部数据融合滤波器、容积卡尔曼滤波器、伪距数据处理模块、RTS平滑模块和均值滤波模块；本发明有益效果：有效的降低的传统紧组合导航模型中忽略泰勒展开式的高次项可能引入截断误差的可能性。
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公开(公告)号：CN104374389A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410757035.X
申请日：2014-12-10
Applicant: 济南大学
IPC: G01C21/16
CPC classification number: G01C21/165
Abstract: 本发明公开了一种面向室内移动机器人的IMU/WSN组合导航方法，包括：构建相对坐标系；得到当前时刻该无线通信通道的未知节点与参考节点之间的距离平方和距离平方变化率的最优估计；得到当前时刻IMU解算得到的未知节点与参考节点之间的距离平方和距离平方变化率的最优估计；构建主滤波器；最终得到当前时刻的未知节点的位置、速度和姿态的最优估计。本发明有益效：在WSN和低成本IMU中都采用了局部滤波器，有效的提高了传感器所采集数据的精度，有助于后续主滤波器进行数据融合过程中精度的提升。主滤波器与传统移动机器人定位领域的位置、速度和加速度误差相比，对系统的运行状态描述更加精确，有助于提高数据融合的精度。
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公开(公告)号：CN106680765B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN201710124529.8
申请日：2017-03-03
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分布式组合滤波INS/UWB行人导航系统及方法，系统包括惯性导航器件、伪距检测单元、无线数据传输系统和数据处理系统，惯性导航器件，用于测量行人的导航信息，伪距检测单元，用于获取伪距信息：无线数据传输系统，用于将惯性导航器件和伪距检测单元所采集的数据通过无线传输传递到数据处理系统中，并将数据处理系统发送的控制命令传递到所述惯性导航器件中；数据处理系统：具有分布式组合滤波器，根据当前无线通信信道的通信质量选择上述分布式组合滤波器中的一种用于对采集到的数据进行数据融合估计，并向惯性导航器件发送控制命令。本发明可降低室内复杂导航环境对组合导航精度的影响，得到目标行人导航信息的最优预估。
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公开(公告)号：CN109068099B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201811033412.X
申请日：2018-09-05
Applicant: 济南大学
IPC: H04N7/18 , G08B13/196
Abstract: 本发明公开了一种基于视频监控的虚拟电子围栏监控方法及系统，监控方法包括如下步骤：步骤1、采集监控区域的图像数据；步骤2、判断采集的图像是否是第一帧图像，如果是，在采集的第一帧图像中绘制多边形作为要监控的重点区域，执行下一步；否则直接执行下一步；步骤3、通过阴影检测算法判断所述重点区域是否有目标入侵，如果有目标入侵，输出报警信息，并执行第1步，否则，直接执行第1步。本发明通过鼠标绘制任意多边形作为重点监控区域，通过阴影检测算法判断是否有目标进入，去除了图像中的阴影，避免因重点监控区域有阴影进入而产生误报警，提高了监控的准确性，实现重点区域的重点监控。
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公开(公告)号：CN109141413B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201810886573.7
申请日：2018-08-06
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了具有数据缺失UWB行人定位的EFIR滤波算法及系统，包括：通过UWB系统和惯性导航器件INS系统分别测量参考节点到目标节点之间的距离；在此基础上，将两种系统测量得到的距离信息作差，差值作为数据融合算法所使用的滤波模型的观测量；在此基础上，对传统的EFIR滤波算法进行改进，引入变量表示第i个信道的距离信息是否可用。一旦距离信息不可用，则对不可用的距离信息进行预估，以弥补不可用的距离信息，保证滤波器对位置误差的预估；在此基础上，将惯性导航器件INS测量得到的行人位置与EFIR滤波器得到的位置误差预估作差，最终得到当前时刻最优的行人位置预估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109141413A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810886573.7
申请日：2018-08-06
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了具有数据缺失UWB行人定位的EFIR滤波算法及系统，包括：通过UWB系统和惯性导航器件INS系统分别测量参考节点到目标节点之间的距离；在此基础上，将两种系统测量得到的距离信息作差，差值作为数据融合算法所使用的滤波模型的观测量；在此基础上，对传统的EFIR滤波算法进行改进，引入变量表示第i个信道的距离信息是否可用。一旦距离信息不可用，则对不可用的距离信息进行预估，以弥补不可用的距离信息，保证滤波器对位置误差的预估；在此基础上，将惯性导航器件INS测量得到的行人位置与EFIR滤波器得到的位置误差预估作差，最终得到当前时刻最优的行人位置预估。
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公开(公告)号：CN105225253B
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201510606707.1
申请日：2015-09-22
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯框架和快速傅里叶变换的目标跟踪方法，步骤：生成模板核函数并归一化；计算目标置信度图模板的快速傅里叶变换；获取被跟踪目标在第一帧图像中的初始位置；获取目标的空间上下文图像；求取当前帧图像中置信度最大的点；求取新位置目标的空间上下文图像；更新时空上下文模型并计算其傅里叶变换的相位；预测下一帧图像中目标空间上下文图像的相位。本发明中的模板核函数，减小了目标周围的背景图像对目标模板的干扰。将目标上下文图像的分辨率统一为设定的像素大小和快速傅里叶变换的应用相结合，提高了目标跟踪方法的实时性。上下文图像的选取，对背景变化不大并且目标在一定程度上存在遮挡的情况具有较好的跟踪效果。
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公开(公告)号：CN104864865B
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201510292083.0
申请日：2015-06-01
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向室内行人导航的AHRS/UWB无缝组合导航方法，包括：将整个导航方法分为培训和预估两个阶段，在UWB信号正常的情况下，将AHRS采集到的位置和速度信息与UWB采集到的位置和速度信息的差值作为主数据融合滤波器的观测量，对当前时刻最优的位置、速度和姿态误差进行预估；一旦UWB信号出现失锁，AHRS中输出的位置、速度和姿态信息作为预估输入传送到人工智能算法中，通过构建的映射关系，对主数据融合滤波器失锁的观测向量进行预估，保证主数据融合滤波器的正常工作，进而保证整个导航系统的无缝导航。
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公开(公告)号：CN105115507A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510486767.4
申请日：2015-08-10
Applicant: 济南大学
IPC: G01C21/20
CPC classification number: G01C21/206
Abstract: 本发明公开了一种基于双IMU的双模式室内个人导航系统及方法，包括：参考系统和行人导航系统；所述参考系统包括：码盘和固定于码盘的IMU；所述行人导航系统包括：足部IMU、肩部电子罗盘和控制器；足部IMU与肩部电子罗盘连接，参考系统、足部IMU和肩部电子罗盘分别与控制器连接；本发明有益效果：通过双模式导航算法，能够在整个行走环节中实现对IMU解算的误差漂移进行限制，从而提高IMU的解算精度。
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公开(公告)号：CN104864865A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510292083.0
申请日：2015-06-01
Applicant: 济南大学
CPC classification number: G01C21/00 , G01C21/206
Abstract: 本发明公开了一种面向室内行人导航的AHRS/UWB无缝组合导航方法，包括：将整个导航方法分为培训和预估两个阶段，在UWB信号正常的情况下，将AHRS采集到的位置和速度信息与UWB采集到的位置和速度信息的差值作为主数据融合滤波器的观测量，对当前时刻最优的位置、速度和姿态误差进行预估；一旦UWB信号出现失锁，AHRS中输出的位置、速度和姿态信息作为预估输入传送到人工智能算法中，通过构建的映射关系，对主数据融合滤波器失锁的观测向量进行预估，保证主数据融合滤波器的正常工作，进而保证整个导航系统的无缝导航。
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