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公开(公告)号：CN110160554B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201910360691.9
申请日：2019-04-30
Applicant: 东南大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种基于寻优法的单轴旋转捷联惯导系统标定方法，包括以下步骤：首先利用工装将单轴旋转捷联惯导系统安装在双轴转台上，为系统上电，将转位机构回零并关闭，待系统温度稳定后，利用转台使系统依次转至18个位置，再配合转位机构利用双轴转台进行9组速率实验，将数据利用非线性优化方法进行寻优估计，得到18个误差参数，最后将系统安装在三轴转台上，进行3个位置实验和3组速率实验，将加速度计与陀螺的正交坐标系标定至三轴转台坐标系下。本发明具有标定自动化、不依赖转台精度的优点，能够实现系统出厂前标定与出厂后长时间再标定。
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公开(公告)号：CN110414533B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201910548155.1
申请日：2019-06-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种改进ORB的特征提取与匹配方法，包括如下步骤：(1)读取待匹配的两幅图片，并对每一幅图片构建图像金字塔；(2)根据图片像素情况，计算自适应FAST阈值；(3)进行FAST关键点的提取，同时运用四叉树算法使其分布均匀化；(4)提取完关键点后，计算关键点的BRIEF描述子；(5)对图像金字塔的每一层图片进行(2)‑(4)的操作；(6)待两幅图像特征提取结束后，采用暴力匹配进行特征匹配，保留最小距离点对；(7)计算暴力匹配得到匹配点对的Jaccard相似度，过滤相似度过低的匹配点对；(8)最后通过随机抽样一致性方法去除筛选后的匹配点中的误匹配。本发明能够自适应调整FAST阈值、使特征点分布均匀，降低误匹配。
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公开(公告)号：CN108985327B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201810572974.5
申请日：2018-06-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于因子分析的地形匹配区自组织优化分类方法，包括以下步骤：首先利用基本适配特征参数和适配性验证指标构建数据库，利用相关分析和因子分析建立简化的基本适配特征参数和地形适配性之间的物理关系，然后从建立的数据库中随机选取训练样本和测试样本，将训练样本划分成多个类别，并标记类别标签，样本训练之后共获得多组优化参数，其中每一组优化参数都采用遗传算法构建一个相应的支持向量机分类器，利用经训练得到的支持向量机分类器对测试样本进行分类，通过投票表决策略决定测试样本的类别标签。本发明具有分类正确率较高，误判风险较低的特点，可应用于地形匹配和航迹规划。
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公开(公告)号：CN110160554A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910360691.9
申请日：2019-04-30
Applicant: 东南大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种基于寻优法的单轴旋转捷联惯导系统标定方法，包括以下步骤：首先利用工装将单轴旋转捷联惯导系统安装在双轴转台上，为系统上电，将转位机构回零并关闭，待系统温度稳定后，利用转台使系统依次转至18个位置，再配合转位机构利用双轴转台进行9组速率实验，将数据利用非线性优化方法进行寻优估计，得到18个误差参数，最后将系统安装在三轴转台上，进行3个位置实验和3组速率实验，将加速度计与陀螺的正交坐标系标定至三轴转台坐标系下。本发明具有标定自动化、不依赖转台精度的优点，能够实现系统出厂前标定与出厂后长时间再标定。
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公开(公告)号：CN109903343A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910149805.5
申请日：2019-02-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于惯性姿态约束的特征匹配方法。首先将待匹配的两幅图像进行栅格化处理并检测ORB特征点，并选出含有较多特征点的栅格，并将惯性测量单元输出的姿态信息作为特征匹配的约束条件；其次，按照汉明距离进行排序和粗匹配，选取汉明距离不大于最小距离一定倍数的特征点对作为正确匹配点对，并将汉明距离介于一定距离的特征点对作为待定匹配点对；最后利用g2o非线性优化方法求解本质矩阵，利用本质矩阵恢复图像的位姿信息，对待定匹配点对使用对极约束条件，将满足自适应阈值条件的待定特征点对加入正确匹配点对，从而提高图像的匹配准确度。基于惯性姿态约束的ORB特征匹配方法误匹配点数减少，鲁棒性更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108168574B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201711178396.9
申请日：2017-11-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于速度观测的8位置捷联惯导系统级标定方法，所述的方法主要包括以下步骤：首先将惯组安装在带温箱双轴转台上，设定转台温箱温度，并为捷联惯导系统上电，待温度稳定后初始化导航系统和卡尔曼滤波器，利用转台使惯组依次转动8个位置，充分激励惯组误差，将导航解算的速度误差作为观测量输入卡尔曼滤波器，估计惯组24个误差参数，分别设定温箱温度为N个不同温度点，重复8位置标定步骤，拟合若干个温度点的误差参数。本发明具有标定快速、不依赖转台精度的优点，同时能够对惯组进行温度补偿，节省繁琐的温度补偿试验。
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公开(公告)号：CN109903343B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201910149805.5
申请日：2019-02-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于惯性姿态约束的特征匹配方法。首先将待匹配的两幅图像进行栅格化处理并检测ORB特征点，并选出含有较多特征点的栅格，并将惯性测量单元输出的姿态信息作为特征匹配的约束条件；其次，按照汉明距离进行排序和粗匹配，选取汉明距离不大于最小距离一定倍数的特征点对作为正确匹配点对，并将汉明距离介于一定距离的特征点对作为待定匹配点对；最后利用g2o非线性优化方法求解本质矩阵，利用本质矩阵恢复图像的位姿信息，对待定匹配点对使用对极约束条件，将满足自适应阈值条件的待定特征点对加入正确匹配点对，从而提高图像的匹配准确度。基于惯性姿态约束的ORB特征匹配方法误匹配点数减少，鲁棒性更高。
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公开(公告)号：CN108985327A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810572974.5
申请日：2018-06-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于因子分析的地形匹配区自组织优化分类方法，包括以下步骤：首先利用基本适配特征参数和适配性验证指标构建数据库，利用相关分析和因子分析建立简化的基本适配特征参数和地形适配性之间的物理关系，然后从建立的数据库中随机选取训练样本和测试样本，将训练样本划分成多个类别，并标记类别标签，样本训练之后共获得多组优化参数，其中每一组优化参数都采用遗传算法构建一个相应的支持向量机分类器，利用经训练得到的支持向量机分类器对测试样本进行分类，通过投票表决策略决定测试样本的类别标签。本发明具有分类正确率较高，误判风险较低的特点，可应用于地形匹配和航迹规划。
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公开(公告)号：CN109813316B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201910032320.8
申请日：2019-01-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于地形辅助的水下载体紧组合导航方法，主要步骤包括：根据水下载体的运动状态选取状态量，建立水下载体组合导航系统模型，初始化水下地形组合导航系统；初始化高斯和粒子滤波器，搭建高斯过程‑高斯和粒子滤波框架并进行水下载体紧组合导航。采用高斯过程‑高斯和粒子滤波紧组合导航框架，可充分利用传感器信息，方法可移植性强，适用于非线性非高斯的实际系统，并且具有免重采样的优点，相较于传统的粒子滤波组合导航，组合导航精度更高，有利于推进基于地形辅助的水下载体组合导航系统的实际应用。
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公开(公告)号：CN110414533A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910548155.1
申请日：2019-06-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种改进ORB的特征提取与匹配方法，包括如下步骤：(1)读取待匹配的两幅图片，并对每一幅图片构建图像金字塔；(2)根据图片像素情况，计算自适应FAST阈值；(3)进行FAST关键点的提取，同时运用四叉树算法使其分布均匀化；(4)提取完关键点后，计算关键点的BRIEF描述子；(5)对图像金字塔的每一层图片进行(2)-(4)的操作；(6)待两幅图像特征提取结束后，采用暴力匹配进行特征匹配，保留最小距离点对；(7)计算暴力匹配得到匹配点对的Jaccard相似度，过滤相似度过低的匹配点对；(8)最后通过随机抽样一致性方法去除筛选后的匹配点中的误匹配。本发明能够自适应调整FAST阈值、使特征点分布均匀，降低误匹配。
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