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公开(公告)号：CN118820616B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411266047.2
申请日：2024-09-11
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
IPC: G06F16/9537 , G01C21/16 , G01C21/08 , G06F16/29 , G06F16/9538 , G06F16/27 , G06F16/23
Abstract: 本发明涉及一种基于惯导辅助的多磁传感器联合磁场匹配的方法，涉及定位导航技术领域。本申请建立基准磁图谱数据库；通过遍历基准磁图谱数据库，基于欧式准则确定与当前各个磁传感器测量到的环境磁场信息匹配度最高的最佳匹配点作为初始化位置；使用最佳匹配点的方位角信息对惯导姿态矩阵进行初始化，进行纯惯导姿态更新解算；实时采集各个磁传感器输出数据，获取当前时刻周围磁场环境信息，基于纯惯导姿态更新得到的方位角信息，将当前时刻周围磁场环境信息与最佳匹配点附近的磁图谱数据进行相关匹配分析得到相关系数；相关系数小于设定的阈值时，重新进行惯导姿态矩阵进行初始化；否则，更新最佳匹配点，并同步更新输出定位信息结果。
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公开(公告)号：CN119091105A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411271399.7
申请日：2024-09-11
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
IPC: G06V10/22 , G06V20/10 , G06V20/13 , G06V20/56 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出了一种车辆定位方法、系统和设备，该方法包括：使用建筑物提取模型对遥感影像中的建筑物矢量数据进行提取，得到建筑物掩膜图；使用卷积神经网络对采集的多视角图像进行特征提取得到多视角特征图；将获取的多视角特征图利用纯视觉感知算法学习得到自动驾驶中的BEV图像；将建筑物掩膜图和自动驾驶中的BEV图像进行匹配确定目标车辆的相对位置；通过卫星信息计算目标车辆相对位置的经纬度以确定目标车辆的精确位置。基于一种车辆定位方法，还提出了一种车辆定位系统和设备。本发明通过将车辆传感器获取的环境信息与遥感卫星影像进行匹配，实现高精度的车辆定位，提升了自动驾驶系统在复杂环境中的可靠性和适应性。
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公开(公告)号：CN118758342A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411244172.3
申请日：2024-09-06
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明提出了一种基于小波变换的组合导航初始对准方法和系统，属于导航定位技术领域，该方法包括：获取组合导航系统初始时的加速度观测值，利用小波变换对加速度观测值去噪得到加速度测量值，用于消除基座晃动对加速度的影响；采用加速度测量值，基于姿态矩阵的惯性系粗对准得到组合导航的第一初始姿态矩阵，用于消除晃动对陀螺仪测量值的影响；完成粗对准后对第一初始姿态矩阵进行卡尔曼滤波精对准实现组合导航的初始对准。基于该方法，本发明还提出了一种基于小波变换的组合导航初始对准系统。本发明能够避免微动态情况下各种晃动或者振动干扰的影响，解决了船载系泊状态等典型应用场景的初始对准问题，为组合导航系统提供精确的初始值。
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公开(公告)号：CN118408556A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410881520.1
申请日：2024-07-03
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明提出了基于多磁传感器联合进行磁场匹配的方法、系统和设备，属于多源导航技术领域，该方法包括：建立磁图谱数据库，通过遍历磁图谱数据库确定与当前各个磁传感器测量到的磁场信息匹配度最高的最佳匹配点作为初始化位置；实时采集各个磁传感器输出数据，获取当前时刻周围磁场环境矩阵信息，将磁场矩阵信息与最佳匹配点附近的磁图谱数据库进行相关匹配分析；判断相关匹配结果是否满足预设条件，如果不满足则重新进行初始化；如果满足则更新最佳匹配点，更新输出的硬件平台中心位置信息。基于该方法，还提出了基于多磁传感器联合进行磁场匹配的系统和设备。本发明实现快速有效地磁场匹配，提升整个磁场匹配的精度和可靠性。
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公开(公告)号：CN117848374B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410260811.9
申请日：2024-03-07
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于多源数据融合的车载抗干扰定位方法及系统，属于车辆定位领域，用于解决多重干扰下车辆无法实现稳定且精准的定位的问题，包括车辆分析模块、环境分析模块、干扰等级判定模块、GPS增强模块和干扰点判定模块，所述干扰点判定模块用于对在线地图中干扰点进行等级判定；所述车辆分析模块用于对车辆的状态进行分析；所述环境分析模块用于分析车辆当前位置的实时环境信息；所述干扰等级判定模块用于对车辆所受到的干扰情况进行判定；所述GPS增强模块依据干扰等级提升车辆上GPS信号接收器的信号接收强度，本发明实现车辆行驶过程中的精准定位和导航信号的稳定接收。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117854046B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410259012.X
申请日：2024-03-07
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/70 , G06V10/147 , G06V10/96
Abstract: 本发明涉及车辆定位领域，具体为一种基于视觉融合的一体化定位系统及装置。其包括图像获取模块、图像处理模块和图像分级模块；图像获取模块用于在图像采集方向范围内进行物体图像的采集；图像处理模块与图像获取模块通讯连接，用于接收图像获取模块采集的图像数据，并提取图像中物体的主体结构线；图像分级模块与图像处理模块通讯连接，用于接收图像中物体的主体结构线，并将图像中物体的主体结构线置于预先设定的行驶安全分级定位范围图中，行驶安全分级定位范围图包括安全区、警戒区和危险区，安全区、警戒区和危险区均为扇形区域，警戒区和危险区均设置两个。本发明仅依据采集的图像也能判定平台车辆是否处于安全行驶状态。
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公开(公告)号：CN117854046A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410259012.X
申请日：2024-03-07
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/70 , G06V10/147 , G06V10/96
Abstract: 本发明涉及车辆定位领域，具体为一种基于视觉融合的一体化定位系统及装置。其包括图像获取模块、图像处理模块和图像分级模块；图像获取模块用于在图像采集方向范围内进行物体图像的采集；图像处理模块与图像获取模块通讯连接，用于接收图像获取模块采集的图像数据，并提取图像中物体的主体结构线；图像分级模块与图像处理模块通讯连接，用于接收图像中物体的主体结构线，并将图像中物体的主体结构线置于预先设定的行驶安全分级定位范围图中，行驶安全分级定位范围图包括安全区、警戒区和危险区，安全区、警戒区和危险区均为扇形区域，警戒区和危险区均设置两个。本发明仅依据采集的图像也能判定平台车辆是否处于安全行驶状态。
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公开(公告)号：CN114413887B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111602608.8
申请日：2021-12-24
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
Abstract: 本申请提供了一种传感器外部参数标定方法及设备，本申请涉及传感器外参标定技术领域。该方法通过获取若干点云数据以及惯性传感单元采集的惯性数据。基于点云数据相应的参考帧，生成点云数据的参考时间坐标系。参考时间坐标系为将参考帧，相应的激光雷达的位置作为坐标系原点建立的。根据参考时间坐标系内的点云数据，确定预设时间间隔的各点云数据之间的位置姿态变换信息。根据惯性数据，确定惯性传感单元在预设时间间隔的惯性姿态变换信息。基于位置姿态变换信息、惯性姿态变换信息，确定卡尔曼滤波量测方程，以基于卡尔曼滤波算法，确定激光雷达与惯性传感单元之间的外部参数。
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公开(公告)号：CN117268372B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311548722.6
申请日：2023-11-21
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明属于多源导航数据融合定位技术领域，具体涉及一种融合磁导航信息的INS/GNSS组合导航方法和系统，包括：采用平面校准法进行磁传感器的粗校准，得到磁传感器信息；基于卡尔曼滤波进行惯性导航系统、卫星导航系统与磁传感器信息的融合，计算载体真北角；根据所得到的载体真北角，计算载体航向角，实现融合磁导航信息的INS/GNSS组合导航。本发明基于卡尔曼滤波，解决了INS/GNSS组合导航系统与磁传感器相融合的难题，基于Kalman滤波的算法基础上，结合磁传感器提供的真北角信息约束姿态信息中的航向角发散，从而解决了磁传感器在使用过程中需要进行校准补偿才能使用的问题。
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公开(公告)号：CN117253232B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311531828.5
申请日：2023-11-17
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G06V20/70 , G06V20/56 , G06V20/64 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G01C21/00
Abstract: 本发明公开了一种高精地图的标注自动生成方法、存储器及存储介质，包括：确定高精地图中待标注的若干点；响应于接收用户的导航请求，基于待标注的若干点，生成多个目标导航路径；跟踪用户的行驶路径，基于车载摄像头，获取包含待标注物的道路图片帧序列，其中，行驶路径为多个目标导航路径的其中一个；对道路图片帧序列进行预处理，消除投影角度的误差，得到道路二维图片；计算道路二维图片的频谱特征；基于训练好的神经网络算法，输入道路二维图片的频谱特征，输出待标注物的类型以完成标注。本发明通过响应用户的导航请求，基于高精地图中待标注的若干点，生成多个导航路径，这些导(56)对比文件刘力铭.面向自主车的高精细城市交通地图应用研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》.2018,第2018年卷(第04期),C035-93.李凯.基于三维激光点云和图像数据融合的语义地图构建《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2023,第2023年卷(第02期),I138-1826.Liang Xiao.monocular road detectionusing structured random forest.《International Journal of AdvancedRobotic Systems》.2016,第13卷(第3期),全文.Tianyi Wang,et al.An Efficient SceneSemantic Labeling Approach for 3D PointCloud《.2015 IEEE 18th InternationalConference on Intelligent TransportationSystems》.2015,2115-2120页.
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