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公开(公告)号:CN117330076A
公开(公告)日:2024-01-02
申请号:CN202311294369.3
申请日:2023-10-08
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本申请提供了一种基于移动终端的多源信息融合寻车方法及系统,其中,该方法包括:实时获取车载蓝牙信号、车库内覆盖的WIFI信号、和移动终端的惯导数据;利用因子图算法对所述车载蓝牙信号、所述WIFI信号、和的所述惯导数据进行融合,并基于融合后的数据,来利用所述移动终端进行定位导航,以寻找所述车库中的目标车辆。本申请解决了现有技术只能在特定范围内有效的定位的技术问题。
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公开(公告)号:CN118392163A
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410497825.2
申请日:2024-04-24
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本申请提供了一种自旋飞行体测量信息匹配方法及装置,其中,该方法包括:装订射击诸元,利用七自由度外弹道模型进行弹道仿真,得到名义弹道;构建弹道辅助的虚拟惯性传感器,通过对所述虚拟惯性传感器的数据进行纯惯导捷联解算得到解算弹道,将所述解算弹道与名义弹道对比得到导航误差;基于所述导航误差确定误差补偿因子,并将所述误差补偿因子前向传递至所述虚拟惯性传感器,以进行信息匹配。本申请解决了现有技术中弹载惯性传感器的导航参考源不精准的技术问题。
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公开(公告)号:CN116878510A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310707419.X
申请日:2023-06-14
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本申请提供了一种基于因子图优化的多源融合室内定位方法、装置及系统,其中,该方法包括:通过IMU获取室内待定位目标的IMU测量值,并基于所述IMU测量值生成IMU因子节点;通过UWB获取所述待定位目标的UWB测量值,并基于所述UWB测量值和所述IMU测量值生成UWB测距因子节点;通过RTK获取所述待定位目标的RTK测量值,并基于所述RTK数据生成RTK因子节点;基于所述IMU因子节点、所述UWB测距因子节点和所述RTK因子节点,利用因子图优化算法,来得到所述待定位目标的定位信息。本申请解决了现有技术中室内农机定位不准确的技术问题。
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公开(公告)号:CN119959986A
公开(公告)日:2025-05-09
申请号:CN202510051308.7
申请日:2025-01-13
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合速度信息的LSTM辅助弹丸轨迹修正方法及装置。其中,该方法包括:通过GPS采集弹丸的GPS位置信息,将从理论弹道信息中解算出理想速度与从所述GPS位置信息中解算出的实际运动速度进行融合,得到融合速度;基于所述GPS位置信息和所述融合速度,利用训练好的神经网络模型,来生成轨迹预测数据,其中,所述轨迹预测数据包括弹道位置增量和预测的速度;基于所述轨迹预测数据和利用引信得到的目标实际位置数据,来计算位置误差,利用所述位置误差来生成滚角修正值,并基于所述滚角修正值对所述弹丸的轨迹进行修正。本发明解决了弹丸轨迹计算不准确、计算量大的技术问题。
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公开(公告)号:CN116222541A
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202310239286.8
申请日:2023-03-08
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本申请公开了一种利用因子图的智能多源组合导航方法及装置。其中,该方法包括:通过卫星系统获取无人机的卫星定位数据,并对所述卫星定位数据进行修正;通过惯性导航系统获取无人机的位置、速度、姿态的惯性导航数据,对所述惯性导航数据进行误差补偿,并对误差补偿进行机械编排处理;通过辅助设备获取所述无人机的辅助量测信息;利用因子图或容积卡尔曼滤波技术融合修正后的所述卫星定位数据、机械编排处理处理后的所述惯性导航数据、以及所述辅助量测信息,并利用融合后的信息确定导航结果。本申请解决了由于单一导航系统的动态性能差、数据频率低造成的、导航信息少、抗干扰能力差的问题的技术问题。
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公开(公告)号:CN118424265A
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202410223221.9
申请日:2024-02-28
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本申请提供了一种基于流形预积分的因子图的导航方法、装置及系统,其中,该方法包括:构建因子节点模型,并基于所述因子节点模型创建因子节点,其中,所述因子节点模型包括IMU流形预积分因子模型、GNSS因子模型、和先验因子模型,所述因子节点包括IMU流形预积分因子、GNSS因子和先验因子;基于所述因子节点,利用滑动窗口的最大后验估计优化算法,来对全局路径导航进行优化。本申请解决了现有技术中导航不精确的技术问题。
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公开(公告)号:CN116642484A
公开(公告)日:2023-08-25
申请号:CN202310478450.0
申请日:2023-04-28
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本申请提供了一种基于矩阵李群和因子图的无人机视觉定位导航方法及装置,该方法包括:通过视觉传感器获取无人机的视觉特征,并基于所述视觉特征对所述无人机的信息变量进行优化估计;通过惯导传感器获取所述无人机的位姿信息,并对所述位姿信息进行约束优化,得到最优的姿态和位置估计;将所述视觉传感器和所述惯导传感器相融合,生成视觉惯性里程计,以测量并估计所述无人机的位姿数据;将优化估计的所述信息变量、所述最优的姿态和位置估计、和所述位姿数据输入到因子图算法中,利用所述因子图算法,得到所述无人机的导航结果,以对所述无人机进行导航。本申请解决了现有技术中导航不准确的技术问题。
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