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公开(公告)号:CN118035699A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410061832.8
申请日:2024-01-16
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/2415 , G06F17/15
Abstract: 本发明公开了一种基于RLS的单参数自适应滤波的信号频率估计方法,先对搭建的陷波滤波器系统函数进行条件限制,使得待估计信号频率值仅与系统函数中的一个参数有关,对系统函数输入输出表达式使用RLS算法进行处理,使其达到最小均方的目的来对此参数进行估计。在此过程中,先搭建零极点坐标系系统函数,接着对零、极点角和零点半径施加限制条件,使待估计信号频率仅与单参数有关,接着根据新的系统函数获得输入、中间临时变量、输出之间的表达式,然后对遗忘因子、陷波滤波器系数和逆矩阵进行初始化,依次计算中间临时变量、先验误差、增益向量、逆矩阵和滤波器系数,最后通过滤波器系数计算待估计信号频率。
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公开(公告)号:CN111553201B
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202010269442.1
申请日:2020-04-08
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/58 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv3优化算法的交通灯检测方法,结合k‑means算法与标签统计的结果确定先验框,再通过简化的网络提取图像的特征,利用高斯分布特性增加对边界框准确度的判断。与原始的YOLOv3检测方法相比,本文提出的方法具有更优的检测速度和精度。本文采用BDD100K数据集进行结果验证,实验结果表明,YOLOv3优化算法的平均精准率提高9%,检测速度可达30fps,提高了交通灯检测的精度和速度对于自动驾驶车辆的安全行驶具有重要意义。
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公开(公告)号:CN117765070A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311546658.8
申请日:2023-11-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/73 , G06T17/00 , G06T7/246 , G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/50 , G01C21/16 , G01C21/18 , G01C22/00
Abstract: 本发明公开了一种在视觉/惯性里程计中估计交通标志位置姿态信息方法。首先读入相机采集的图像信息和惯性信息,对图像进行特征提取与跟踪,并通过三维结构重建和惯性积分对齐完成里程计初始化,后通过神经网络yolov5对输入图像中的标志物体进行识别检测,将检测结果进行形状拟合提取标志物中的关键点信息,在已知交通标志物先验信息的情况下,通过重力加速度方向和几何重建方法,估计标志物距离载体位置和相对载体姿态,以ArUco标志作为真值估计交通标志重建结果精度,其中位置精度在分米级,航向角误差在4°以内。
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公开(公告)号:CN116678427A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310751141.6
申请日:2023-06-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于城市峡谷稀疏特征地图约束的动态定位方法,首先借鉴大地测量领域导线布设测量的思想,设计一种基于道路里程节点为主线的城市峡谷稀疏特征点云地图结构;然后,基于所建的稀疏特征地图,利用2D激光雷达匹配算法实时估计无人车的位姿参数;最后,结合因子图算法对位姿参数估值进行平滑优化。进一步的,本发明还公开一种与上述方法对应的基于城市峡谷稀疏特征地图约束的动态定位装置。通过本发明提高了高精度点云地图在分割、拼接、检索及通信传输方面的便捷性和灵活性,特别是在复杂城市峡谷场景下,可基本实现0.5m以内的无人车动态定位精度。
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公开(公告)号:CN116299599A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310150768.6
申请日:2023-02-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种INS辅助的GNSS伪距粗差探测方法;充分挖掘INS导航信息在辅助抗差方面的作用,大幅增强组合导航系统的抵抗粗差能力;首先,利用GNSS单点伪距观测值以及多普勒观测值与INS进行紧组合,并对卫星接收机钟差以及钟漂的实时估计进行滑窗监测;此后,将组合系统中INS的实时更新解算位置代入卫星观测方程进行预处理的平差求解,对剩余未知数进行残差检验;下一步,通过残差检验与滑窗监测的相关阈值设定,通过前向搜索的方式来循环剔除残差最大且超出阈值的故障卫星。最后采用M‑LS滤波方式,再次进行GNSS/INS紧组合解算得到正确的定位结果。
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公开(公告)号:CN116242372A
公开(公告)日:2023-06-09
申请号:CN202310002241.9
申请日:2023-01-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种GNSS拒止环境下UWB‑激光雷达(LiDAR)‑惯导(INS)融合定位方法,包括:首先对UWB的测距信息进行非视距误差的剔除,LiDAR点云进行原始观测运动畸变的补偿;UWB利用扩展卡尔曼滤波算法实现位置解算,计算初始位置和姿态,完成INS系统的初始化;UWB定位的同时需经过精度因子(DOP)、基站数量,观测残差进行质量判断,剔除误差较大的定位点;INS系统采用机械编排算法,实现高频位姿解算的同时,将结果作为先验用于LiDAR的动态匹配过程;后端构造维护一个轻量化的因子图,将激光雷达里程计的观测值、IMU预积分、UWB绝对观测进行融合以减少累积误差。本发明能为GNSS拒止环境下的实时定位问题提供一种可靠的解决方案,并能保持分米级的定位精度。
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公开(公告)号:CN113670337B
公开(公告)日:2023-05-26
申请号:CN202111031783.6
申请日:2021-09-03
Applicant: 东南大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明提供了一种用于GNSS/INS组合导航卫星缓变故障检测方法;该方法采用标准t分布和IGG‑III方案设计自适应增益矩阵以缓解卡尔曼滤波故障跟踪的影响,从而缩短组合导航系统对缓变故障的检测延迟时间,其中自适应增益阵的构造形式简洁,抗差性能高;同时,结合传统外推法的故障检测状态,设计由外推法和残差卡方检验故障检测统计量构成的统计量,在外推法检测到缓变故障的状态下利用样本分位数原理对序列进行异常值检测,从而判断缓变故障结束时刻,及时避免虚警现象的发生,提高系统定位精度和可靠性;整个检测方法流程简单,思路清晰。
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公开(公告)号:CN109945870B
公开(公告)日:2022-12-06
申请号:CN201910180246.4
申请日:2019-03-11
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种伪距观测值和载噪比融合的伪卫星室内定位方法,包括如下步骤:(1)针对异步伪卫星室内定位系统,采用加权质心定位算法,给出定位方程;(2)由接收机接收到的伪卫星载噪比值计算得到权值;(3)融合伪距和载噪比观测值,增加冗余观测值,进行观测值域的组合,提升定位的精度与可靠性;(4)采用无迹卡尔曼滤波UKF进行定位解算。本发明能够对接收机采样时间不同步和多径误差具有较好的抑制作用,在伪卫星几何分布较差的情况下也有很好的定位效果,表现出良好的抗粗差性能,适用于深度室内场景。
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公开(公告)号:CN111290000B
公开(公告)日:2022-10-11
申请号:CN202010148295.2
申请日:2020-03-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于误差补偿的多站对流层建模方法。常规网络RTK(real‑time kinematic)对流层建模通常基于单个Delaunay三角网且直接对对流层延迟本身进行建模,由于可用信息有限,仅顾及了对流层水平变化特性,忽略了对流层与高程强相关的特性,难以适用于高差大的地区。本发明通过对先验模型的误差值进行建模与补偿,而不是对流层延迟本身,在常规内插模型的基础上,同时考虑高程因素的影响,有效改善了高差较大地区的对流层建模精度,提高了终端的定位性能,并且该方法能够同时应用于传统Delaunay三角网与多个基准站的情形。
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公开(公告)号:CN110030994B
公开(公告)日:2022-08-05
申请号:CN201910216776.X
申请日:2019-03-21
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明公开了一种基于单目的鲁棒性视觉惯性紧耦合定位方法,步骤包括:通过相机采集视觉数据,通过IMU单元采集惯性数据;进行IMU预积分,并得到IMU先验值;将所述IMU先验值代入视觉惯性联合初始化模型,完成参数的初始化;在所述参数的初始化所需时间内,利用连续关键帧之间的变换矩阵计算运动信息,带入视觉惯性融合定位框架的后端模块,实现紧耦合定位;参数的初始化完成后,转而将所述参数带入视觉惯性融合定位模型,计算得到运动信息,带入视觉惯性融合定位框架的后端模块,实现紧耦合定位。使用本发明提出的方法,初始化时间可缩短至10秒内,相比传统的基于ORB_SLAM2的单目视觉惯性定位系统,定位精度可提高约30%。
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