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公开(公告)号:CN114383612B
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202210035732.9
申请日:2022-01-05
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种视觉辅助惯性差分位姿测量系统,包括:测量单元,以及与测量单元连接的运动载具IMU、被测物体IMU和视觉单元;运动载具IMU和被测物体IMU用于获取运动载具和被测物体的运动信息;视觉单元用于获取被测物体相对于运动载具的视觉位姿数据;测量单元,接收运动载具和被测物体的运动信息,进行双IMU差分获得的载体坐标系下被测物体相对载体的惯性位姿数据;接收视觉位姿数据;并以视觉位姿数据为外部观测量对包括惯性位姿数据在内的状态数据进行卡尔曼滤波,输出滤波后的被测物体与运动载具的相对位姿数据。本发明充分利用惯性测姿采样频率高、短时精度高,视觉测姿无累积误差的特性,实现高精度的位姿追踪。
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公开(公告)号:CN117828166A
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202311844404.4
申请日:2023-12-28
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F16/9532 , G06F16/332 , G06F16/31 , G06F16/182 , G06F9/50
Abstract: 本发明涉及基于统一搜索及大数据处理的分布式计算引擎,包括:统一接口模块、分布式执行模块和存储管理模块;统一接口模块用于接收计算任务,并进行任务解析,以根据任务解析得到的任务类型启动对应的计算引擎;分布式执行模块包括搜索计算引擎、图计算引擎和流计算引擎,分别用于读取并执行对应的计算任务;存储管理模块用于对搜索计算引擎、流计算引擎和图计算引擎对应的数据进行统一的数据表及存储管理。本发明解决了现有技术中的数据计算引擎在面对多种复杂的计算场景时,无法针对多类型的数据处理任务提供并行高效的实时计算,以进行实时快速响应的问题。
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公开(公告)号:CN114383612A
公开(公告)日:2022-04-22
申请号:CN202210035732.9
申请日:2022-01-05
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种视觉辅助惯性差分位姿测量系统,包括:测量单元,以及与测量单元连接的运动载具IMU、被测物体IMU和视觉单元;运动载具IMU和被测物体IMU用于获取运动载具和被测物体的运动信息;视觉单元用于获取被测物体相对于运动载具的视觉位姿数据;测量单元,接收运动载具和被测物体的运动信息,进行双IMU差分获得的载体坐标系下被测物体相对载体的惯性位姿数据;接收视觉位姿数据;并以视觉位姿数据为外部观测量对包括惯性位姿数据在内的状态数据进行卡尔曼滤波,输出滤波后的被测物体与运动载具的相对位姿数据。本发明充分利用惯性测姿采样频率高、短时精度高,视觉测姿无累积误差的特性,实现高精度的位姿追踪。
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公开(公告)号:CN114323011A
公开(公告)日:2022-04-12
申请号:CN202210010929.7
申请日:2022-01-05
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种适用于相对位姿测量的卡尔曼滤波方法,其特征在于,包括以下步骤:使用分别布置在运动载体与被测物体的两个IMU分别获取运动载体与被测物体的运动信息,并求解出的被测物体相对于运动载体的姿态数据;基于包括所述姿态数据在内的状态量,建立卡尔曼滤波的状态误差方程;根据误差传播过程,更新卡尔曼滤波的误差状态协方差矩阵;建立卡尔曼滤波的观测方程,依据外部观测传感器的观测量,更新状态协方差矩阵与状态向量;得到滤波后的被测物体与运动载体的相对位姿。本发明通过状态误差卡尔曼滤波器对载体IMU的位姿误差与零偏、相对姿态测量的位姿误差与零偏进行修正,得到高精度的被测物体与运动载体的相对位姿。
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公开(公告)号:CN119958568A
公开(公告)日:2025-05-09
申请号:CN202510122690.6
申请日:2025-01-26
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所 , 北京大学
Abstract: 本发明涉及一种多无人机面向多任务目标的协同规划装置,包括:信息获取模块用于获取各无人机和需执行的多个任务的信息,以及包括无人机起飞位置和各任务位置在内区域的高程地图;所述高程地图中包括障碍物和规避区信息;任务分配模块用于根据获取的集群中无人机数量、初始位置,任务的类型、数量和位置信息,建立任务分配问题;以最小化总路径距离和最小化总成本为分配目标,为每个任务分配相应的无人机;路径规划模块用于基于RRT算法为分配任务的无人机规划出在高程地图中防止碰撞障碍物或规避区的任务执行路径;信息发送模块用于将分配的任务和执行任务的规划路径发送给对应无人机。本发明通过协同规划提高了多无人机执行多目标任务的效率。
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公开(公告)号:CN115690910B
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202211336959.3
申请日:2022-10-28
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种IMU协助视觉特征点捕获的头盔位姿跟踪系统及方法;系统包括:相机单元、标志点单元、IMU单元和跟踪处理单元;标志点单元包括设置在头盔不同位置上处于点亮或熄灭状态的多组标志点;相机单元包括设置在载具座舱内的多个相机;每个相机拍摄角度朝向座舱内头盔移动区域范围,使至少一个相机对准一组被点亮标志点进行拍摄;IMU单元包括头盔IMU和载具IMU;跟踪处理单元利用相机单元拍摄图像中被点亮标志点特征进行头盔的视觉测姿;并建立视觉与惯性融合的卡尔曼滤波器,利用IMU数据对视觉测姿数据进行滤波处理;根据滤波结果预判出被点亮标点在下一帧拍摄图像中的位置,用于下一帧视觉测姿的快速匹配。本发明满足了大范围与高精度视觉测量。
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公开(公告)号:CN119583587A
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202411574175.3
申请日:2024-11-06
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Inventor: 王嘉岩 , 葛晋鹏 , 孟英谦 , 杜宏博 , 鲁东民 , 李皓 , 李晓政 , 魏中锐 , 纪沈江 , 王强 , 张敏 , 徐天敕 , 邬书豪 , 吕鹏辉 , 张雪峰 , 黄昊 , 杨昊伟 , 饶雷
IPC: H04L67/12 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习与自适应优化的车辆集群动态分级存储方法,属于数据存储技术领域,解决了现有车辆数据存储系统面临的冷热数据分配不灵活、缓存管理效率低、异常检测能力弱以及冷数据长期存储效率低的问题。包括:获取车辆集群中各车辆的多源车辆数据并进行预处理,得到各车辆在同一时间轴的同步多源车辆数据;基于各车辆的同步多源车辆数据,使用多层次动态时效性及访问频率特征提取网络对同步多源数据进行分类,将各车辆数据标记为冷数据、热数据或中频数据;其中,所述多层次动态时效性及访问频率特征提取网络基于优先级评分对各车辆数据进行分类;构建多层动态缓存架构,对同步多源车辆数据基于标记结果进行动态多层次缓存存储。
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公开(公告)号:CN118015207A
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202410107601.6
申请日:2024-01-25
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所 , 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种增强现实图像中目标MESH模型的生成和调用方法,包括:目标MESH模型库建立步骤,利用采集的多种候选目标的多视角环视视频,进行离线预训练,生成多种候选目标的MESH模型,建立目标模型库;目标MESH模型在线调用步骤,根据目标类型从目标模型库中获取目标的MESH模型,进行目标位置对齐和坐标转换,输出MESH模型的n个控制点在观察者观察坐标系中的坐标,然后,根据n个控制点在观察坐标系中的坐标,进行目标是否位于观察者的观察视野以及是否被观察者视野中环境遮挡的判断,当位于观察视野且被遮挡时,则根据控制点坐标在观察视野中生成目标的增强现实图像。本发明生成目标增强现实图像还原目标在场景中的真实情况。
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公开(公告)号:CN115586869B
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202211193073.8
申请日:2022-09-28
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明涉及一种自组网系统及自组网系统的流数据处理方法,属于数据处理技术领域;解决现有技术中的自组网系统硬件存储成本高,且现有的流数据处理方法处理速度慢的问题;本发明的系统包括至少一种数据采集设备、客户端和服务器;其中,至少一种数据采集设备用于采集得到流数据,并通过无线链路向服务器发送写数据请求;客户端用于向服务器发送读数据请求;服务器包括存储器和处理器;处理器用于在接收到写数据请求时将接收到的流数据按照冷数据和热数据在存储器中分别进行存储,并在接收到读数据请求时,按预设的流程读取存储器中存储的数据到客户端;冷数据和热数据通过预设时间内对存储器中存储的数据的读写频率统计得到。
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