公开(公告)号：CN117875226A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410284459.2

申请日：2024-03-13

Applicant: 江南大学

Inventor： 王寅骞 ,  王蛟龙 ,  曲金慧 ,  陈薇薇

IPC: G06F30/28 ,  G06F30/15 ,  G01S13/91 ,  G01S13/72 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了基于流形空间协方差递推的连续离散卡尔曼状态估计方法，包括根据状态估计变量和动力学关系，基于随机微分方程构建姿态估计连续离散动力学模型；初始化参数；设定飞行器状态的预测阶段，初始化第k次测量采样对应的时刻的后验估计状态和协方差矩阵，建立距微分方程；将协方差矩阵作为SPD空间内的黎曼流形变量，把预测阶段分为N个中间时刻，对第i个中间时刻进行自加，利用递推公式计算协方差微分方程中的状态均值及协方差，迭代N次，直到所有的中间时刻完成计算；校正更新，计算第k次测量采样对应的时刻的状态值和协方差矩阵。本发明减小了协方差递推误差，提高了状态估计可靠性和精确度。

公开(公告)号：CN117875226B

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410284459.2

申请日：2024-03-13

Applicant: 江南大学

Inventor： 王寅骞 ,  王蛟龙 ,  曲金慧 ,  陈薇薇

IPC: G06F30/28 ,  G06F30/15 ,  G01S13/91 ,  G01S13/72 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了基于流形空间协方差递推的连续离散卡尔曼状态估计方法，包括根据状态估计变量和动力学关系，基于随机微分方程构建姿态估计连续离散动力学模型；初始化参数；设定飞行器状态的预测阶段，初始化第k次测量采样对应的时刻的后验估计状态和协方差矩阵，建立距微分方程；将协方差矩阵作为SPD空间内的黎曼流形变量，把预测阶段分为N个中间时刻，对第i个中间时刻进行自加，利用递推公式计算协方差微分方程中的状态均值及协方差，迭代N次，直到所有的中间时刻完成计算；校正更新，计算第k次测量采样对应的时刻的状态值和协方差矩阵。本发明减小了协方差递推误差，提高了状态估计可靠性和精确度。

公开(公告)号：CN113052899A

公开(公告)日：2021-06-29

申请号：CN202110439653.X

申请日：2021-04-23

Applicant: 江南大学

Inventor： 杨晓庆 ,  王蛟龙 ,  陈薇薇 ,  徐辰晓 ,  陈泽阳

IPC: G06T7/70

Abstract: 本发明公开了一种编队飞行器动态姿态标定系统及方法，包括有主无人机、从无人机、测绘装置和摄像头，其中测绘装置设置在主无人机上，朝向主无人机正下方，摄像头设置在主无人机上，朝向主无人机正上方；从无人机飞行航迹位于主无人机正上方，主无人机监控主无人机与从无人机的空间坐标以及接收测绘装置与摄像头拍摄的画面，本发明通过主、从无人机在空间内实时相对位置的关系，反演计算得出主无人机在动态过程中的实时姿态，相较于传统的依靠飞行器内部的飞行数据进行计算得出的飞行器姿态更加精准高效。