一种基于GNSS双天线的高铁桥墩变形监测的方法与装置

    公开(公告)号:CN111006578A

    公开(公告)日:2020-04-14

    申请号:CN201911365313.6

    申请日:2019-12-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于GNSS双天线的高铁桥墩变形监测的方法,通过利用两个天线的观测量,增加了GNSS卫星的可用性和改善了GNSS卫星的几何分布,而且从天线的冗余观测量可以很好地削弱主天线上的多路径效应,再利用两个天线间的几何关系这一约束条件,从而有效地提高了模糊度解算的可靠性,增加了模糊度固定的成功率。本发明还公开了一种基于GNSS双天线的高铁桥墩变形监测方法的装置,GNSS基准站用于GNSS定位中的差分参考站,为监测站设备提供差分数据,并通过通讯设备进行播发;GNSS双天线监测装置可接收GNSS基准站差分数据并进行差分定位,并以此来求解高铁桥墩的变形参数。

    一种基于GNSS双天线的高铁桥墩变形监测的方法与装置

    公开(公告)号:CN111006578B

    公开(公告)日:2021-03-23

    申请号:CN201911365313.6

    申请日:2019-12-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于GNSS双天线的高铁桥墩变形监测的方法,通过利用两个天线的观测量,增加了GNSS卫星的可用性和改善了GNSS卫星的几何分布,而且从天线的冗余观测量可以很好地削弱主天线上的多路径效应,再利用两个天线间的几何关系这一约束条件,从而有效地提高了模糊度解算的可靠性,增加了模糊度固定的成功率。本发明还公开了一种基于GNSS双天线的高铁桥墩变形监测方法的装置,GNSS基准站用于GNSS定位中的差分参考站,为监测站设备提供差分数据,并通过通讯设备进行播发;GNSS双天线监测装置可接收GNSS基准站差分数据并进行差分定位,并以此来求解高铁桥墩的变形参数。

    一种分布式驱动电动铲车的无人驾驶技术及能量回收控制方法

    公开(公告)号:CN118386857A

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202410276819.4

    申请日:2024-03-12

    Inventor: 汪选要 王庆

    Abstract: 本发明公开了一种分布式驱动电动铲车的无人驾驶技术及能量回收控制方法,本发明提供的能量回收控制方法,通过铲车的电机转速、SOC和液压传动系统的压力、流量作为滑模控制算法的输入量,滑模控制算法计算电机可提供的制动力,根据制动踏板开度是否大于零,进一步判断铲车处在何种运行状态,根据当前行驶车速、SOC,制动能量与阈值大小来判断进入哪种制动模式,使剩余的制动回收能量回收至电池,本发明基于分布式驱动电动铲车的无人驾驶技术及能量回收控制方法具有连续作业、可靠性高等优点,节省了运营成本,降低了铲车的事故发生率。

    一种用于GNSS拒止环境下的车辆精确定位方法

    公开(公告)号:CN119779334A

    公开(公告)日:2025-04-08

    申请号:CN202411936628.2

    申请日:2024-12-26

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种用于GNSS拒止环境的地图辅助的车辆在线标定及精确定位方法,属于车辆导航定位领域。所述方法首先采用一种反向增量地图匹配的地图与里程计坐标对齐的方法,以实现无GNSS环境下SLAM里程计与地图坐标系转换关系的在线标定。然后基于地图的拓扑有向性,提出了一种实时的基于概率的车道级地图匹配算法,借助于视觉特征及车道级拓扑地图显著提升了在复杂城市环境下的定位精度和鲁棒性。最终通过因子图优化技术构建了视觉、惯性、轮速计及矢量化HD地图的非线性优化模型。该方法能够在GNSS拒止环境下快速地依靠视觉感知及先验地图完成在线标定,并利用地图约束持续实现高精度定位,为自动驾驶车辆在复杂环境中的精准定位和路径规划提供了新的解决方案和实用工具。

    一种基于自适应降噪算法的超宽带/PDR室内定位方法

    公开(公告)号:CN113899369B

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202111128944.3

    申请日:2021-09-26

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于自适应降噪算法的超宽带/PDR室内定位方法。该算法为:首先建立所述融合室内定位方法中超宽带的定位模型和行人航位推算PDR模型,然后构造了基于高斯分布的非视距观测评估函数来评估信号传输衰减的概率,并根据非视距观测条件动态调整噪声分布,提出了一种动态调整噪声方差卡尔曼滤波器。若存在NLOS,则通过自适应滤波降噪算法将PDR与UWB的定位坐标进行融合,对UWB解算坐标数据进行修正;若不存在NLOS,则采用UWB解析出当前坐标,完成实时定位。本发明改进的PDR和超宽带组合定位系统为室内定位应用提供了精确的定位信息,具有精度高和鲁棒性强的优点。

    一种基于真实测量下多因素的力触觉再现系统的设计方法

    公开(公告)号:CN114327053B

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202111573034.6

    申请日:2021-12-21

    Applicant: 东南大学

    Inventor: 王庆 高逸 杨高朝

    Abstract: 本发明公开了一种基于真实测量下多因素的力触觉再现系统的设计方法,重点解决了原有力触觉再现系统在物体表面摩擦、硬度、纹理多因素影响下再现效果不佳的问题。该方法为:对与真实物体表面进行交互过程中产生的多路信号进行采集;将采集到的力、加速度和位移信号输入到多因素的力触觉再现模型中,计算物体表面的摩擦、硬度和纹理;在虚拟物体表面上通过PHANTOM OMNI和振动电机模拟人交互真实物体表面时的感受并反馈给操作者。本专利相对于传统的基于单一因素建立的力触觉再现模型,根据真实测量结果从多因素建立力触觉再现系统,可提升在多因素影响下物体表面力触觉再现系统的准确度和鲁棒性。

    一种室内伪卫星观测量指纹匹配定位方法

    公开(公告)号:CN113311459B

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202110673764.7

    申请日:2021-06-17

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提出一种室内伪卫星观测量指纹匹配定位方法,即利用接收机输出的伪距、载波相位、载噪比等原始观测量信息与室内物理位置的关联性进行定位。接收机观测量在不同物理位置上的信号响应通过定位前期离线采集阶段在参考点上进行样本采集描述,提取定位各样本参数的特征值并训练其与物理参考位置的函数映射关系,来构建观测量特征指纹数据库。在定位阶段,将待定位的接收机实时采集到的观测量输入到特征指纹库匹配算法中进行解算,得到定位结果。该方法定位精度依据观测量特征指纹库的采集点的密度决定,可实现在室内环境下的快速、高效定位。

    一种基于移动终端众包数据的室内导航路网提取方法

    公开(公告)号:CN113686339B

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN202110935613.4

    申请日:2021-08-16

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于移动终端众包数据的室内导航路网提取方法,属于室内定位导航领域。该算法首先通过对室内行人众包数据进行提取,解算得到行人轨迹;接着采用ST‑DBSCAN算法去除冗余轨迹点,结合运动数据信息判定轨迹点所在区域,增添语义信息;最后基于Douglas‑Peucker抽稀算法对解算出来的行人室内轨迹进行轨迹压缩,构建原始室内语义路网;该室内导航网络在后续获得新的轨迹时,会自动进行更新和优化,同时可以对后续轨迹进行约束和匹配,提高定位精度。该方法在面对未知环境时,能够快速、高效、低成本地获取室内导航路网,同时当环境动态变换后,可支持对路网进行动态修改。

    一种地面伪卫星增强系统的信号质量评估方法

    公开(公告)号:CN116720050A

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202310689920.8

    申请日:2023-06-12

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种地面伪卫星增强系统的信号质量评估方法。首先将接收机稳定状态下的信号质量指标测距精度作为一个样本进行记录,选取最新获取的M个样本,对样本中的各指标进行标准化处理,得到标准化后的指标矩阵;然后获取主成分;再确定主成分的个数;再用所获得的主成分指标与测距精度指标进行多元线性回归,评估各个测距精度指标对测距精度的影响;最后根据获得的质量评估指标对测距精度进行预测。该方法可以有效地提取伪卫星信号的主要特征,准确稳定地预测对应通道的测距精度。

    一种基于区域自适应SURF的无序图像快速匹配方法

    公开(公告)号:CN110222699B

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN201910438923.8

    申请日:2019-05-24

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提出一种基于区域自适应SURF的无序图像快速匹配方法,包括:对无序图像集进行SURF特征点提取与重叠区域划分处理;对处理后的图像利用区域自适应SURF算法提取均匀少量强特征点提并匹配;以强特征点匹配结果作为相似性判断依据对无序图像集进行相似性检测与有序化处理;在有序化处理的基础上实现无序图像集的快速匹配。本发明通过对无序图像集进行相似性检测与有序化处理,减少无序图像由于缺少先验空间分布信息导致的大量无用匹配计算,实现图像集的快速匹配。

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