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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114979951B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210548984.1
申请日：2022-05-20
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: H04W4/021 , H04W4/02 , H04W4/33 , H04W64/00 , G06F30/27 , G06F111/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于室内定位技术领域，具体涉及一种NLOS环境下针对未知干扰的三维定位方法。本发明在在NLOS环境下，根据已知测距信息建立三维约束优化定位模型，通过线性最小二乘法的定位结果建立约束并据此改进粒子群优化、鸡群优化、蚁狮优化算法的搜索范围用于求解所提定位方法。包括以下步骤：在室内设置4个固定的基站和一个待求的移动标签点，以室内一点为原点，建立空间三维坐标系；以超宽带的通信方式获取4个基站的三维坐标值以及各基站与标签节点的距离值；利用最小二乘法求出标签节点的三维坐标，保留除高度坐标外的二维坐标，利用约束优化重新计算标签节点的高度值。
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公开(公告)号：CN114979952A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210548986.0
申请日：2022-05-20
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
Abstract: 本发明属于室内定位技术领域，具体涉及一种基于强化学习PPO算法的指纹室内定位方法。本发明提出的基于强化学习PPO算法的指纹室内定位方法，让模型与环境互动产生训练数据，以获得更高奖励作为驱动来更新网络。本发明的方法不再依赖带标签指纹库，提供定位服务与模型更新可以同步进行，在定位系统的部署效率上有很大的提升。随着环境变化，该方法可以采集最新的轨迹数据来更新网络让其面对环境的变化后依然有很好的定位表现。
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公开(公告)号：CN114979951A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210548984.1
申请日：2022-05-20
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: H04W4/021 , H04W4/02 , H04W4/33 , H04W64/00 , G06F30/27 , G06F111/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于室内定位技术领域，具体涉及一种NLOS环境下针对未知干扰的三维定位方法。本发明在在NLOS环境下，根据已知测距信息建立三维约束优化定位模型，通过线性最小二乘法的定位结果建立约束并据此改进粒子群优化、鸡群优化、蚁狮优化算法的搜索范围用于求解所提定位方法。包括以下步骤：在室内设置4个固定的基站和一个待求的移动标签点，以室内一点为原点，建立空间三维坐标系；以超宽带的通信方式获取4个基站的三维坐标值以及各基站与标签节点的距离值；利用最小二乘法求出标签节点的三维坐标，保留除高度坐标外的二维坐标，利用约束优化重新计算标签节点的高度值。
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公开(公告)号：CN114979952B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210548986.0
申请日：2022-05-20
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
Abstract: 本发明属于室内定位技术领域，具体涉及一种基于强化学习PPO算法的指纹室内定位方法。本发明提出的基于强化学习PPO算法的指纹室内定位方法，让模型与环境互动产生训练数据，以获得更高奖励作为驱动来更新网络。本发明的方法不再依赖带标签指纹库，提供定位服务与模型更新可以同步进行，在定位系统的部署效率上有很大的提升。随着环境变化，该方法可以采集最新的轨迹数据来更新网络让其面对环境的变化后依然有很好的定位表现。
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公开(公告)号：CN114842081A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210548983.7
申请日：2022-05-20
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G06T7/73 , G06T7/66 , G06T7/246 , G06V20/10 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于机器人定位技术领域，具体涉及一种基于视觉slam的机器人自主定位方法。本发明的方法主要是：通过获取的图片，从图片中获取FAST角点作为特征点，然后对机器人位姿状态初始化后，通过获取图片中相同特征点进行特征匹配，进而进行追踪。本发明通过跟踪连续帧之间的视觉特征，并在新获取到的图像帧中不断追踪新的特征，从而实现机器人实时定位。
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