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公开(公告)号：CN108171316B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201711443482.8
申请日：2017-12-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向不动产测量的改进型惯性定位方法，包括：在作业区域内选定待测点和控制点；在控制点处初始对准，获取惯性测量系统的初始姿态信息；在惯性测量系统行进间，通过捷联算法解算行进间的数据；选择高斯过程回归核函数拟合停车区间的速度误差，并采用蚁群优化算法搜索最优的高斯过程回归核函数的超参数；将拟合的速度误差积分后得到位置误差，补偿到惯性解算结果中，完成待测点的测量。本发明针对惯性系统定位误差随时间积累，无法维持长时间的定位精度的问题，提出利用高斯过程回归曲线拟合载体停车区间的速度误差样本，进而补偿位置误差，并且通过蚁群优化算法搜索高斯过程回归核函数的超参数，提高了定位精度。
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公开(公告)号：CN107270893A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710391282.6
申请日：2017-05-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种面向不动产测量的杆臂、时间不同步误差估计与补偿方法，步骤是：步骤1，标定GPS天线相位中心相对于IMU的真实杆臂矢量，估计从卫星采集、惯性采集到组合导航计算之间存在的滞后时间，代入步骤3中初始杆臂误差、时间不同步误差；步骤2，采集惯性测量数据以及GPS测量数据；步骤3，建立19维状态方程，将19维误差状态作为Kalman滤波器的误差状态向量，建立以速度和位置误差作为观测量的量测模型，根据步骤2得到的测量数据进行惯性解算并进行卡尔曼滤波；步骤4，每次滤波后，利用滤波估计出的失准角误差、速度误差、位置误差、杆臂误差对惯性解算结果进行反馈校正。此种方法可以较好地修正惯性定位装备对待测点的定位误差，提高测量精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107270893B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201710391282.6
申请日：2017-05-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种面向不动产测量的杆臂、时间不同步误差估计与补偿方法，步骤是：步骤1，标定GPS天线相位中心相对于IMU的真实杆臂矢量，估计从卫星采集、惯性采集到组合导航计算之间存在的滞后时间，代入步骤3中初始杆臂误差、时间不同步误差；步骤2，采集惯性测量数据以及GPS测量数据；步骤3，建立19维状态方程，将19维误差状态作为Kalman滤波器的误差状态向量，建立以速度和位置误差作为观测量的量测模型，根据步骤2得到的测量数据进行惯性解算并进行卡尔曼滤波；步骤4，每次滤波后，利用滤波估计出的失准角误差、速度误差、位置误差、杆臂误差对惯性解算结果进行反馈校正。此种方法可以较好地修正惯性定位装备对待测点的定位误差，提高测量精度。
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公开(公告)号：CN108171316A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711443482.8
申请日：2017-12-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向不动产测量的改进型惯性定位方法，包括：在作业区域内选定待测点和控制点；在控制点处初始对准，获取惯性测量系统的初始姿态信息；在惯性测量系统行进间，通过捷联算法解算行进间的数据；选择高斯过程回归核函数拟合停车区间的速度误差，并采用蚁群优化算法搜索最优的高斯过程回归核函数的超参数；将拟合的速度误差积分后得到位置误差，补偿到惯性解算结果中，完成待测点的测量。本发明针对惯性系统定位误差随时间积累，无法维持长时间的定位精度的问题，提出利用高斯过程回归曲线拟合载体停车区间的速度误差样本，进而补偿位置误差，并且通过蚁群优化算法搜索高斯过程回归核函数的超参数，提高了定位精度。
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公开(公告)号：CN105841700B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201610398326.3
申请日：2016-06-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向不动产实地测量的定位方法，采用惯性测量系统和激光测距模块的组合测量装置进行测量，包括以下几个步骤：1）确定控制点和待测点；2）通过激光测距模块测量待测点与组合测量装置之间的距离；惯性测量系统进行四位置寻北，并存储数据；3）对上述控制点处四位置寻北数据进行解算，计算激光测距时惯性测量系统的姿态角；4）进行距离转换，将步骤2）测量的距离通过步骤3）得到的姿态角计算出待测点相对控制点的东向距离和北向距离；5）计算待测点坐标；6）重复步骤1）~5），获得所有需要测量的待测点位置信息。本发明可以快速地实现待测点位置信息的获取，测量过程中没有误差积累，提高了测量效率和定位精度。
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公开(公告)号：CN107707220A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710770961.4
申请日：2017-08-31
Applicant: 东南大学
CPC classification number: H03H21/003 , G01S19/07
Abstract: 本发明公开了一种应用在GNSS/INS中的改进型CKF方法，该方法针对GNSS/INS紧组合的高阶非线性系统中，由于局部容积点采样不准确及系统状态突变导致滤波精度降低甚至发散的问题，提出利用新的容积点采样规则提高非线性函数映射准确性，进而提高滤波精度，并且引入强跟踪滤波的渐消因子，提升算法在状态突变时的鲁棒性。最终构建了变换跟踪容积卡尔曼滤波器。该方法有效解决了容积点采样不准确和系统状态突变造成的滤波精度下降甚至发散的问题，具有精度高、鲁棒性强的优化。
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公开(公告)号：CN105841700A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610398326.3
申请日：2016-06-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向不动产实地测量的定位方法，采用惯性测量系统和激光测距模块的组合测量装置进行测量，包括以下几个步骤：1）确定控制点和待测点；2）通过激光测距模块测量待测点与组合测量装置之间的距离；惯性测量系统进行四位置寻北，并存储数据；3）对上述控制点处四位置寻北数据进行解算，计算激光测距时惯性测量系统的姿态角；4）进行距离转换，将步骤2）测量的距离通过步骤3）得到的姿态角计算出待测点相对控制点的东向距离和北向距离；5）计算待测点坐标；6）重复步骤1）~5），获得所有需要测量的待测点位置信息。本发明可以快速地实现待测点位置信息的获取，测量过程中没有误差积累，提高了测量效率和定位精度。
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