公开(公告)号：CN119437217A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411621729.0

申请日：2024-11-14

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 管沛龙 ,  杨旭升 ,  史秀纺 ,  张文安 ,  付明磊 ,  刘浩淼 ,  沈林强 ,  陆凯峰

IPC: G01C21/16 ,  G01C21/20

Abstract: 本发明提供一种适用于复杂山地环境的自适应无人车位姿估计方法。该无人车位姿估计方法包括：首先利用车载传感器，包括惯性测量单元IMU和相机，实时采集车辆的运动和视觉数据。其次采集到的相机图像和IMU数据需经过光照校正、阴影去除和地形起伏补偿等预处理，以消除噪声和异常值。然后在图像序列中检测并提取关键特征点，并在连续帧之间跟踪这些特征点，以获取无人车的运动信息。利用跟踪到的特征点对，进行初步的相机位姿估计。最后将IMU数据与相机位姿估计结果相结合，采用重校准的迭代扩展卡尔曼滤波RIEKF算法进行多模态数据融合，得出位姿估计。本发明旨在能够适应不同的运动条件和环境变化，自动调整算法参数以保持最优的位姿估计性能。

公开(公告)号：CN115436983B

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202210951408.1

申请日：2022-08-09

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 杨旭升 ,  瞿子文 ,  史秀纺 ,  张文安 ,  付明磊 ,  刘浩淼

IPC: G01S19/44 ,  G01S19/25

Abstract: 一种基于RTK的港口车辆高精度自适应定位解算方法，包括：步骤1，安装基准站；步骤2，获取基准站数据；步骤3，云解算平台存储基准站数据，接收基准站观测的卫星数据，对数据进行分类去重、解码，保存在数据库中；步骤4，获取移动站数据，通过5G私有网络连接云解算平台，上传移动站卫星观测数据；步骤5，自适应位置解算，下发基准站卫星观测数据给移动站，移动站校验后对数据进行解码，自适应选择位置解算平台；步骤6，数据转发与存储，若通过移动站直接计算的定位结果，由移动站向云解算平台上传，云解算平台接受到移动站上传的定位结果后存储在数据库中；若由云解算平台定位，则将定位结果下发给移动站硬件平台，并在本地存储当前定位结果。

公开(公告)号：CN119199928A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411254600.0

申请日：2024-09-09

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 杨旭升 ,  瞿子文 ,  李唯诣 ,  张文安 ,  付明磊 ,  何军强 ,  刘浩淼 ,  季华

IPC: G01S19/42 ,  G01S19/37

Abstract: 本发明公开了一种基于整数约束型高斯滤波的RTK定位方法，步骤1，获取移动站数据：从GNSS接收机获取原始观测数据；步骤2，获取基准站数据：从通讯链路获取基准站或者虚拟CORS站的差分观测数据；步骤3，数据准备：通过卫星广播星历计算卫星当前位置、钟差等对上述步骤1、步骤2中获取的观测数据进行单差、双差处理，得到处理后的双差量测方程；步骤4，建立系统模型；步骤5，整数约束型渐进高斯滤波；步骤6，更新状态；本发明方法通过构造整数约束下的渐进高斯滤波框架，结合贝叶斯推理与同伦方法优势，提出了一种基于整数约束渐进高斯滤波的RTK定位方法，通过构建渐进步长逐步融合信息，避免了初值选取问题对LAMBDA算法带来的影响，同时降低了不良的浮点解对模糊度固定带来的影响，进一步提升了模糊度固定的成功率。

公开(公告)号：CN113743341B

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202111057037.4

申请日：2021-09-09

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 张文安 ,  沈微杰 ,  杨旭升 ,  刘浩淼 ,  沈林强 ,  季华 ,  叶飞虎

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06T7/246

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应模型的人体姿态实时估计方法，该方法融合深度学习的优势来达到运动模式分类和运动轨迹建模的统一，解决了传统建模方法存在的局限性以及复杂运动下人体姿态估计鲁棒性差且准确度低的问题，实现在人体运动模式和轨迹复杂多变情况下的人体姿态估计。特别的，利用LSTM网络进行动作识别和人体各关节点运动轨迹建模，有效地提高了运动模型的自适应能力和人体姿态估计的精确度与鲁棒性。

公开(公告)号：CN114935345A

公开(公告)日：2022-08-23

申请号：CN202210677046.1

申请日：2022-06-15

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 张文安 ,  娄昱乾 ,  杨旭升 ,  刘浩淼 ,  史秀纺 ,  付明磊 ,  季华

IPC: G01C25/00

Abstract: 本发明提供一种基于模式识别的车载惯导安装角误差补偿方法。首先，将惯性导航设备安装于车上，读取惯性测量单元IMU的六轴数据，将陀螺仪z轴输出值投影在车体系上得到车体横摆角速度，利用IMU数据进行捷联惯导更新，对车辆运动模式进行识别；接着，利用GNSS进行观测融合；最后，通过卡尔曼滤波器对车速进行融合，实时估计安装角误差。与现有方法相比，本方法降低了GNSS/INS组合导航使用门槛，只需将惯导设备固定在车辆上，行驶过程中即可自动完成安装角度补偿；且提供精确、实时的车辆运动状态识别方法，可以针对不同车辆运动状态进行不同观测融合，确保惯性设备安装角估计不会受到错误观测量影响，提高了惯性设备安装角估计的鲁棒性和估计精度。

公开(公告)号：CN114065497A

公开(公告)日：2022-02-18

申请号：CN202111326382.3

申请日：2021-11-10

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 史秀纺 ,  甘帅 ,  张文安 ,  刘浩淼 ,  沈林强 ,  付明磊 ,  杨旭升

IPC: G06F30/20 ,  G06F17/18 ,  G06F119/02

Abstract: 一种基于多传感器数据融合的高架桥路段识别方法，包括：(1)将智能手机固定于行驶中的车辆中；(2)收集当前位置传感器所产生的数据，包括当前车辆的线性加速度信息和GNSS信息；(3)计算当前时刻所接收到卫星数量相对于前N个位置的方差，作为区分车辆是否在高架桥上的一个特征；(4)将步骤(2)接收到的线性加速度与阈值ls1和阈值ls2进行比较分类；将步骤(2)接收到的GNSS信息中速度与阈值υs进行比较分类；将步骤(3)中得到的方差与阈值ds进行比较分类；(5)将分类后的数据输入构建好的决策树模型进行识别，输出车辆当前位置。本发明在使用时能够有效区分车辆位于高架桥上还是高架桥下。