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公开(公告)号：CN117824627A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311867591.8
申请日：2023-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种基于粒子滤波的差速机器人地磁辅助定位系统，涉及智能机器人自主导航领域，为解决现有的基于粒子滤波的地磁/里程计定位系统在连续工作时，因地磁数据噪声过大，可能会导致误匹配，甚至滤波发散的问题。包括：地磁场采集模块用于采集地磁场强度数据，并将采集的数据发送到定位模块；里程采集模块用于采集机器人驱动轮转过的角度和位移数据，并数据发送到定位模块；定位模块用于对地磁场强度数据和机器人驱动轮转过的角度和位移数据进行解算，以进行实时定位，将定位结果存储在存储模块并发送至上位机；存储模块用于存储地磁场强度数据和定位结果数据，并将地磁基准图发送至定位模块；上位机用于对定位结果进行实时监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119879908A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510075513.7
申请日：2025-01-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供了一种旋翼无人机矢量磁干扰在线补偿方法及系统，属于地磁矢量测量技术领域。为了解决磁矢量测量值同时受到磁力计噪声和姿态测量噪声的影响，导致地磁矢量计算的精度受到限制，磁补偿效果受限；以及旋翼无人机机动姿态受限，测量数据多重共线性严重，导致模型参数求解困难的问题。本发明在递推过程中通过自适应指数加权移动平均噪声协方差估计器对噪声进行快速地估计，实时调节递推总体最小二乘法的噪声协方差矩阵，减少噪声的影响，提高地磁矢量误差影响下的补偿精度，同时在递推总体最小二乘法递推过程中对协方差矩阵进行自适应正则化，提高多重共线性影响下的补偿参数估计精度。
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公开(公告)号：CN119197551A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411261199.3
申请日：2024-09-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01C21/26 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F18/10
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的地磁道路定位方法及系统，属于地磁道路定位领域。为解决传统地磁定位精度在处理大规模数据和复杂环境时，定位精确度和鲁棒性不足问题。本发明通过增加输入维度，涵盖三轴磁场强度、磁场总量、磁场总梯度、航向信息和三轴地磁旋转矢量的9维数据，以全面捕捉地磁环境特征；引入小波变换技术对数据进行预处理，有效滤除地磁波形中的噪声与毛刺，提升数据质量；利用CNN提取地磁数据中的深层次特征，并通过Bi‑LSTM‑LSTM框架捕捉时序信息，实现高精度的经度与纬度定位。充分发挥了深度学习模型的学习优势，还通过大规模地磁数据的训练，显著增强了系统的鲁棒性和精确性。
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公开(公告)号：CN117824627B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202311867591.8
申请日：2023-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种基于粒子滤波的差速机器人地磁辅助定位系统，涉及智能机器人自主导航领域，为解决现有的基于粒子滤波的地磁/里程计定位系统在连续工作时，因地磁数据噪声过大，可能会导致误匹配，甚至滤波发散的问题。包括：地磁场采集模块用于采集地磁场强度数据，并将采集的数据发送到定位模块；里程采集模块用于采集机器人驱动轮转过的角度和位移数据，并数据发送到定位模块；定位模块用于对地磁场强度数据和机器人驱动轮转过的角度和位移数据进行解算，以进行实时定位，将定位结果存储在存储模块并发送至上位机；存储模块用于存储地磁场强度数据和定位结果数据，并将地磁基准图发送至定位模块；上位机用于对定位结果进行实时监测。
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公开(公告)号：CN118329014B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410488155.8
申请日：2024-04-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01C21/08 , G06F18/243 , G06N3/045 , G01C21/20 , G01C21/34
Abstract: 本发明提供一种粗精匹配结合的地磁道路定位方法、系统及存储介质，涉及智能驾驶领域，为解决现有方法计算量大，地磁数据特征维度少，导致算法易受测量噪声影响的问题。包括：步骤一、获取沿路径的地磁标量、三轴地磁矢量、车辆三轴姿态角信息，建立空间序列地磁基准库；步骤二、对基准库进行采样，获取训练集一对预构建的随机森林分类器进行训练，得到粗匹配模型；步骤三、获取训练集二对预构建的多尺度孪生神经网络进行训练，得到精匹配模型；步骤四、获取车辆行驶时地磁强度与姿态角的空间序列；步骤五、使用粗匹配模型确定当前车辆所在道路，使用精匹配模型确定当前车辆所在道路中的位置；步骤六、重复执行步骤四至步骤五，至定位结束。
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公开(公告)号：CN118329014A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410488155.8
申请日：2024-04-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01C21/08 , G06F18/243 , G06N3/045 , G01C21/20 , G01C21/34
Abstract: 本发明提供一种粗精匹配结合的地磁道路定位方法、系统及存储介质，涉及智能驾驶领域，为解决现有方法计算量大，地磁数据特征维度少，导致算法易受测量噪声影响的问题。包括：步骤一、获取沿路径的地磁标量、三轴地磁矢量、车辆三轴姿态角信息，建立空间序列地磁基准库；步骤二、对基准库进行采样，获取训练集一对预构建的随机森林分类器进行训练，得到粗匹配模型；步骤三、获取训练集二对预构建的多尺度孪生神经网络进行训练，得到精匹配模型；步骤四、获取车辆行驶时地磁强度与姿态角的空间序列；步骤五、使用粗匹配模型确定当前车辆所在道路，使用精匹配模型确定当前车辆所在道路中的位置；步骤六、重复执行步骤四至步骤五，至定位结束。
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