-
公开(公告)号：CN109459778A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811283901.0
申请日：2018-10-31
Applicant: 东南大学 , 南京康帕斯导航科技有限公司
IPC: G01S19/52
Abstract: 本发明公开了一种基于抗差方差分量估计的码伪距/多普勒联合测速方法，该方法首先采用码伪距、多普勒、载噪比、卫星高度角等观测信息分别建立测速的函数模型和随机模型，然后采用最小二乘抗差估计的方法获得能够抑制粗差影响的抗差随机模型，最后将码伪距和多普勒的测速函数模型与抗差随机模型组成联合测速模型。使用本发明所提出的方法，可突破目前单频卫星接收机仅用单一信息进行测速的局限，同时能抑制观测粗差的影响，显著地提升联合测速方法的鲁棒性、无偏性及稳定性。
-
公开(公告)号：CN107703527A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710726900.8
申请日：2017-08-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于北斗三频单历元宽巷/超宽巷的组合定位方法，在车载动态组合定位中融合了北斗三频单历元宽巷/超宽巷模糊度固定技术，在确保连续性的前提下实现高精度定位提供了保证；本发明提出了一种针对MEMS惯导设计的状态模型，为降低组合定位提供一种新的选择，本发明的目的旨在确保高精度连续性的前提下降低组合定位系统的成本，而且确保了以卫星定位为主，MEMS惯导为辅的定位结构可行性，将有效减少车载动态高精度设备的成本，促进北斗导航定位设备的设计与研发，其后续应用可推动北斗系统在无人驾驶为代表的动态定位领域的工程化应用。
-
公开(公告)号：CN104459745B
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201410827003.2
申请日：2014-12-25
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/44
Abstract: 本发明公开了一种多星座长基线网络RTK部分模糊度快速解算方法。多系统组合后受观测噪声、大气残余误差等因素的影响，很难同时解得所有模糊度的准确整数值；特别是对于长基线，大气误差的复杂性更是加剧了这一问题。本发明使用宽巷模糊解、无电离层模糊度解及基础模糊度固定的三步解算策略，在基础模糊度固定过程中提出一种以截止卫星高度角、模糊度搜索先验成功率及Ratio值为主要参数的部分模糊度固定方法，通过优选部分模糊度固定子集以实现网络RTK长基线模糊度快速准确固定。使用本发明所提出的方法，可显著提高模糊度固定时的先验成功率及Ratio值，进而缩短网络RTK基准站间模糊度固定所需的时间。
-
公开(公告)号：CN103760582B
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201410001999.1
申请日：2014-01-03
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/43
Abstract: 本发明公开了一种遮挡环境下卫星双差观测结构的优化方法，包括根据初始基线长度，设定卫星截止高度角；提出基于协因数阵最小条件数的参考卫星选择方法，对满足截止高度角条件的卫星，依次计算其作为参考卫星时双差定位解算方程法矩阵的条件数，然后选择条件数最小的卫星作为参考卫星进行双差定位解算；相隔一定时间间隔后，重复选择条件数最小的卫星作为参考卫星；若处于时间间隔内，所选择的参考卫星的高度角已不满足卫星截止高度角条件，重复选择条件数最小的卫星作为参考卫星。本发明提出的方法能够有效改善在遮挡环境下的载波双差观测结构，提高了定位解算的可靠性与稳定性。
-
公开(公告)号：CN104111467A
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201410348205.9
申请日：2014-07-21
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/44
CPC classification number: G01S19/44
Abstract: 本发明公开了一种基于北斗三频宽巷组合的网络RTK瞬时定位方法。网络RTK数据处理中心利用CORS基准站实时生成并播发包含双差对流层和电离层延迟改正信息的虚拟观测值；用户站利用载波、伪距组合以及分步解算的TCAR方法快速固定两个超宽巷或宽巷模糊度，以得到对应观测值噪声最小的宽巷模糊度用于定位解算；最后利用已固定模糊度的宽巷观测值和内插得到的大气延迟改正进行实时动态定位解算。使用本发明提出的方法，网络RTK用户站可以实现单历元准确固定宽巷模糊度，从而实现瞬时厘米级的定位。
-
Patent Agency Ranking
-
公开(公告)号：CN119536269A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411682018.4
申请日：2024-11-22
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/644 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开了一种改进强化学习自适应融合的智能车辆路径控制方法，包括如下步骤：1、建立用于智能车辆的协同转向模型，通过快速收敛的自然对数滑模控制与非线性模型预测控制实现协同控制；2、引入注意力机制，利用路径误差信息和曲率作为状态输入，设计改进的基于近端策略优化强化学习的控制策略，3、利用物理信息优化目标函数，快速获得近端策略优化的最优解；4、根据改进近端策略优化控制方案与协调控制器控制量获得智能车辆当前时刻控制量，控制智能车辆行驶。该方法通过综合自然对数与非线性模型预测控制，提高路径追踪精度并增强智能车辆在动态场景中的适应能力，减小跟踪误差的影响，提高强化学习的收敛速度，提升智能车辆跟踪的实时性和稳定性。
-
公开(公告)号：CN118886222A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411045231.4
申请日：2024-08-01
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Tikhonov正则化的最优整数等变估计定位方法，包括：对于条件数偏高的病态观测模型法矩阵，在标准最小二乘目标函数中加入根据法矩阵定义的正则化惩罚项，获取较为稳定的最小二乘有偏估计量，随后在整数最小二乘目标函数中加入依据模糊度浮点解验后方差‑协方差矩阵设计的正则化惩罚项，进一步在LAMBDA算法中获取更为准确的候选模糊度搜索结果和相对合理的候选模糊度权重分配。完成上述两步正则化，基于BIE估计的验后方差完成定位解的可靠性检验。本发明在标准最小二乘估计与整数最小二乘搜索过程中分别采用正则化方法，并利用BIE估计的验后方差作为定位解的评估指标，提升了复杂环境下BIE估计的定位稳定性和准确性。
-
公开(公告)号：CN114659514B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210278286.4
申请日：2022-03-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于体素化精配准的LiDAR‑IMU‑GNSS融合定位方法。首先提出一种基于曲率分割的体素化点云降采样方法，通过曲率阈值进行粗分类，并利用哈希映射函数进行点云体素降采样，更大程度保留了源点云的空间特征分布属性。其次，构建了一个基于点与邻域点集的最近邻域的点云配准模型，并设置了迭代终止阈值减小局部最优解问题的发生概率，将单帧点云的配准耗时提升了一个数量级。最后，构建了一个基于优化的LiDAR‑IMU‑GNSS融合定位模型，利用基于置信度加权的GNSS观测值对局部位姿估计值进行全局校正，能在复杂城市环境实现平均实现比同类先进方法更连续且更精确的位姿估计与地图重构。
-
公开(公告)号：CN112132880B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202010910048.1
申请日：2020-09-02
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/50
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏测量和单目RGB图像的实时稠密深度估计方法，采用自注意力机制和长、短稠密跳转连接技术，从稀疏深度测量中提取更多有用的信息。同时结合深度监督技术提出了一种用于实时深度估计的轻量化网络设计方法。实验结果验证了自注意力机制和长、短稠密跳转连接技术以及深度监督技术的有效性。实验结果表明，使用本发明提出的方法可以最大限度的平衡网络预测精度和推理速度，以获得效率最大化。采用本方法实时估计的深度误差，在稀疏采样率为
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
154
records
(took 0.121 seconds)
