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公开(公告)号：CN114608561B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210285283.3
申请日：2022-03-22
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器融合的定位与建图方法及系统，应用于实时定位与建图技术领域。所述方法包括：获取目标区域的激光雷达数据、惯性测量数据和视频图像数据，并基于上述数据构建激光惯性里程计和视觉惯性融合里程计，并将所述激光惯性里程计和视觉惯性融合里程计进行融合，完成局部位姿优化和全局位姿优化，并基于所述全局位姿优化的结果对目标区域进行定位与建图。本发明通过对激光雷达数据、惯性测量数据和视频图像数据进行融合，不仅能够有效提升回环检测的精度，而且大大提升了实时定位的精度，解决了现有方案不能适应大范围的实时定位与建图的问题。
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公开(公告)号：CN114674311B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210285226.5
申请日：2022-03-22
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及一种室内定位与建图方法及系统，通过将UWB与激光SLAM相结合，利用激光SLAM在短时间内的高精度定位优势，UWB的定位精度不随时间变化的优势，利用滑动窗口优化该组合，实现了在短时间或长时间内移动机器人在所处空间内较高的实时定位精度，且不随时间的变化产生累计误差，不会对定位精度产生较大影响。
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公开(公告)号：CN116164742A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310186664.0
申请日：2023-03-01
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开一种基于多源信息融合的自适应PNT方法及系统，涉及基于多传感器融合的定位领域。该方法包括对激光雷达数据和惯性测量传感器数据分别进行数据预处理；对相机图像数据进行特征点提取并进行去畸变处理；对GNSS数据进行噪声过滤；根据去畸变的激光雷达数据、预积分处理后的惯性测量传感器数据、去畸变的图像特征点数据以及过滤后的GNSS数据构建多个约束因子；基于图优化方法，联合多个所述约束因子构建滑动窗口优化方程；利用L‑M算法对所述滑动窗口优化方程进行优化求解，实时输出PNT信息。本发明能够提高定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112837374B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202110256194.1
申请日：2021-03-09
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/73
Abstract: 本发明涉及一种空间定位方法及系统，涉及定位技术领域。空间定位系统包括单目摄像头模块、IMU处理模块和UWB处理模块。先利用单目摄像头模块获取空间内载体拍摄的视频流，利用IMU处理模块获取载体的IMU数据；之后利用视觉SFM算法对预处理后的图像帧做初始化处理得到载体的视觉SFM处理结果；利用视觉SFM处理结果对预积分后的IMU数据进行解耦处理，得到载体的初始化参数；对载体进行基于滑动窗口的实时优化得到载体的第一位姿信息；UWB处理模块获取UWB信号并计算得到载体的第二位姿信息；最后基于第一位姿信息和第二位姿信息的联合误差方程计算载体的位姿信息。本发明解决了仅利用VIO技术长时间定位存在的定位累计误差，大幅提高了空间内载体的长时间定位精度。
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公开(公告)号：CN115586556A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211388907.0
申请日：2022-11-08
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种融合GNSS观测信息的激光SLAM定位方法及系统。该方法包括：获取目标空间内载体的激光雷达数据、惯性传感器数据和GNSS数据；基于惯性传感器数据构建惯性传感器数据约束因子；基于激光雷达数据构建激光雷达约束因子；基于GNSS数据构建多普勒数据约束因子、测码伪距约束因子和钟差约束因子；基于滑动窗口优化法对上述约束因子进行联合优化，得到目标空间内载体的定位信息。本发明通过上述方法将GNSS/IMU与激光SLAM相结合，利用激光SLAM在短时间内的高精度定位优势，GNSS提供全局坐标，不存在误差累计的特点。本发明融合GNSS、惯性测量传感器和激光雷达三种传感器的观测数据，实时的进行室内外无缝的高精度定位。
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公开(公告)号：CN114674311A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210285226.5
申请日：2022-03-22
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及一种室内定位与建图方法及系统，通过将UWB与激光SLAM相结合，利用激光SLAM在短时间内的高精度定位优势，UWB的定位精度不随时间变化的优势，利用滑动窗口优化该组合，实现了在短时间或长时间内移动机器人在所处空间内较高的实时定位精度，且不随时间的变化产生累计误差，不会对定位精度产生较大影响。
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公开(公告)号：CN114608561A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210285283.3
申请日：2022-03-22
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器融合的定位与建图方法及系统，应用于实时定位与建图技术领域。所述方法包括：获取目标区域的激光雷达数据、惯性测量数据和视频图像数据，并基于上述数据构建激光惯性里程计和视觉惯性融合里程计，并将所述激光惯性里程计和视觉惯性融合里程计进行融合，完成局部位姿优化和全局位姿优化，并基于所述全局位姿优化的结果对目标区域进行定位与建图。本发明通过对激光雷达数据、惯性测量数据和视频图像数据进行融合，不仅能够有效提升回环检测的精度，而且大大提升了实时定位的精度，解决了现有方案不能适应大范围的实时定位与建图的问题。
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公开(公告)号：CN112837374A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110256194.1
申请日：2021-03-09
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/73
Abstract: 本发明涉及一种空间定位方法及系统，涉及定位技术领域。空间定位系统包括单目摄像头模块、IMU处理模块和UWB处理模块。先利用单目摄像头模块获取空间内载体拍摄的视频流，利用IMU处理模块获取载体的IMU数据；之后利用视觉SFM算法对预处理后的图像帧做初始化处理得到载体的视觉SFM处理结果；利用视觉SFM处理结果对预积分后的IMU数据进行解耦处理，得到载体的初始化参数；对载体进行基于滑动窗口的实时优化得到载体的第一位姿信息；UWB处理模块获取UWB信号并计算得到载体的第二位姿信息；最后基于第一位姿信息和第二位姿信息的联合误差方程计算载体的位姿信息。本发明解决了仅利用VIO技术长时间定位存在的定位累计误差，大幅提高了空间内载体的长时间定位精度。
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