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公开(公告)号：CN119146953B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411657672.X
申请日：2024-11-20
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明提供一种基于MSCKF的激光雷达惯性里程计融合方法。涉及定位技术领域。本申请获取惯性测量单元解算的位姿、速度以及陀螺仪偏置和加速度计偏置，激光雷达解算的位姿状态信息；创建惯性测量单元的运动模型来使用惯性测量单元的加速度计和陀螺仪数据进行状态预测，将状态向量更新到下一时刻；预处理激光雷达点云数据，从激光雷达帧中提取关键帧；基于惯性测量单元计算的位姿和根据各关键帧的静态特征点匹配结果计算采集关键帧时激光雷达处于全局坐标系G的位姿；基于激光雷达相对于全局坐标系G的位姿估计对所有被检测静态特征点的量测残差进行建模得到量测模型；通过最小化重投影误差优化量测模型，在卡尔曼滤波的更新步骤来校正系统状态。
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公开(公告)号：CN118820616A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411266047.2
申请日：2024-09-11
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
IPC: G06F16/9537 , G01C21/16 , G01C21/08 , G06F16/29 , G06F16/9538 , G06F16/27 , G06F16/23
Abstract: 本发明涉及一种基于惯导辅助的多磁传感器联合磁场匹配的方法，涉及定位导航技术领域。本申请建立基准磁图谱数据库；通过遍历基准磁图谱数据库，基于欧式准则确定与当前各个磁传感器测量到的环境磁场信息匹配度最高的最佳匹配点作为初始化位置；使用最佳匹配点的方位角信息对惯导姿态矩阵进行初始化，进行纯惯导姿态更新解算；实时采集各个磁传感器输出数据，获取当前时刻周围磁场环境信息，基于纯惯导姿态更新得到的方位角信息，将当前时刻周围磁场环境信息与最佳匹配点附近的磁图谱数据进行相关匹配分析得到相关系数；相关系数小于设定的阈值时，重新进行惯导姿态矩阵进行初始化；否则，更新最佳匹配点，并同步更新输出定位信息结果。
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公开(公告)号：CN119197499A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411745741.2
申请日：2024-12-02
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于鸟瞰图的融合定位方法、系统、设备及介质，涉及融合方法领域，包括：步骤S1：获取车辆的卫星位置信息；步骤S2：基于捷联惯导系统解算位置信息及姿态，并修正惯导误差；步骤S3：获取点云数据生成鸟瞰图像，并与高精度地图关联匹配；步骤S4：在GNSS信号不佳时，基于里程计提供短期位置信息，以支持惯导定位；步骤S5：通过多传感器数据进行误差估计和修正，输出修正后的车辆实时位置信息和姿态。融合后的数据经过误差修正和滤波后，可以为自动驾驶、机器人导航等场景提供准确的位置信息。本发明通过GNSS/RTK、惯性导航、激光雷达和里程计的协同工作，提升了系统的定位精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118840529A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411310480.1
申请日：2024-09-20
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
IPC: G06V10/22 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出了一种基于场景识别和深度学习的视觉定位方法及系统，属于计算机视觉和深度学习技术领域，包括：获取机器人所处的环境下的图像信息和机器人的位移与旋转信息；将获取的信息输入至深度学习模型进行场景识别，获得识别的场景图像；针对识别的场景图像中，获得匹配好的图像特征点；针对匹配好的特征点，从特征匹配结果中选择一对图像，计算机器人上的相机的初始位姿；将图像特征点、初始位姿输入至深度学习模型，输出校正后的位姿。
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公开(公告)号：CN117686952A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410145303.6
申请日：2024-02-02
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
IPC: G01R33/00
Abstract: 本发明提出了一种基于多磁传感器联合进行平面校正的方法和系统，属于磁传感器校正技术领域，该方法包括：搭建多磁传感器硬件环境；采集硬件环境中各磁传感器在各个坐标轴上的输出数据，输出数据确定水平方向各坐标轴的极大值和极小值；根据极大值和极小值计算各磁传感器在相应坐标轴方向的比例因子和零偏；以及根据比例因子和可靠度因子计算磁传感器的权重系数；根据比例因子、零偏和权重系数，对所有磁传感器采集到的数据进行误差补偿，将补偿后的数据进行融合作为多磁传感器系统校正后的结果。基于该方法，还提出了一种基于多磁传感器联合进行平面校正的系统。本发明能够实现系统低成本、高精度及可靠性强的要求，增加了系统的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115900770B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310107444.4
申请日：2023-02-14
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明提出了一种机载环境下磁传感器的在线校正方法和系统，属于磁传感器校正技术领域，该方法包括：获取当前时刻载体的位置、时间和姿态的信息，通过位置和时间的信息获取当前理论地磁场矢量信息和当前理论磁偏角信息，通过姿态信息建立姿态转移矩阵；采集磁传感器三轴输出数据，结合当前理论磁偏角信息和载体的姿态转移矩阵，计算磁传感器数据在地理坐标系中的投影信息和根据磁传感器解算的载体真北角信息；确定卡尔曼滤波方程的观测量和状态量，建立卡尔曼滤波方程，在该方程收敛时完成校正。基于该方法，还提出了校正系统。本发明克服机载环境下电子电器系统产生的磁干扰对磁传感器解算磁航向角的影响，提升航向角解算的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118552711B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411025780.5
申请日：2024-07-30
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明提出了用于机器人导航视觉定位的图像处理方法及系统，属于计算机视觉定位技术领域，包括：利用安装在机器人上的图像采集单元捕获机器人所处的环境图像；对捕获的环境图像进行预处理操作；将预处理后的环境图像输入至预训练的深度学习网络模型，用于提取图像特征，得到环境图像的深度图像特征向量；对于到环境图像的深度图像特征向量，利用神经网络模型进行特征匹配，得到匹配好的特征向量；针对匹配好的特征向量，利用RCNNs模型进行图像间的位姿估计，估计出每帧图像的位姿参数，包括位置和姿态。
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公开(公告)号：CN118552711A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411025780.5
申请日：2024-07-30
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明提出了用于机器人导航视觉定位的图像处理方法及系统，属于计算机视觉定位技术领域，包括：利用安装在机器人上的图像采集单元捕获机器人所处的环境图像；对捕获的环境图像进行预处理操作；将预处理后的环境图像输入至预训练的深度学习网络模型，用于提取图像特征，得到环境图像的深度图像特征向量；对于到环境图像的深度图像特征向量，利用神经网络模型进行特征匹配，得到匹配好的特征向量；针对匹配好的特征向量，利用RCNNs模型进行图像间的位姿估计，估计出每帧图像的位姿参数，包括位置和姿态。
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公开(公告)号：CN117686952B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410145303.6
申请日：2024-02-02
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
IPC: G01R33/00
Abstract: 本发明提出了一种基于多磁传感器联合进行平面校正的方法和系统，属于磁传感器校正技术领域，该方法包括：搭建多磁传感器硬件环境；采集硬件环境中各磁传感器在各个坐标轴上的输出数据，输出数据确定水平方向各坐标轴的极大值和极小值；根据极大值和极小值计算各磁传感器在相应坐标轴方向的比例因子和零偏；以及根据比例因子和可靠度因子计算磁传感器的权重系数；根据比例因子、零偏和权重系数，对所有磁传感器采集到的数据进行误差补偿，将补偿后的数据进行融合作为多磁传感器系统校正后的结果。基于该方法，还提出了一种基于多磁传感器联合进行平面校正的系统。本发明能够实现系统低成本、高精度及可靠性强的要求，增加了系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115900770A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202310107444.4
申请日：2023-02-14
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明提出了一种机载环境下磁传感器的在线校正方法和系统，属于磁传感器校正技术领域，该方法包括：获取当前时刻载体的位置、时间和姿态的信息，通过位置和时间的信息获取当前理论地磁场矢量信息和当前理论磁偏角信息，通过姿态信息建立姿态转移矩阵；采集磁传感器三轴输出数据，结合当前理论磁偏角信息和载体的姿态转移矩阵，计算磁传感器数据在地理坐标系中的投影信息和根据磁传感器解算的载体真北角信息；确定卡尔曼滤波方程的观测量和状态量，建立卡尔曼滤波方程，在该方程收敛时完成校正。基于该方法，还提出了校正系统。本发明克服机载环境下电子电器系统产生的磁干扰对磁传感器解算磁航向角的影响，提升航向角解算的稳定性和可靠性。
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