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公开(公告)号：CN112132880A
公开(公告)日：2020-12-25
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
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公开(公告)号：CN111708061A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010499648.3
申请日：2020-06-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态格网的多参考站差分定位信息生成方法，包括：按高斯平面投影，将参考站网覆盖区域等距划分为若干格网，虚拟出若干格网点；参考站系统通过解算基线间的双差模糊度，进而生成基线上的双差对流层和电离层延迟误差；数据处理系统根据终端用户上线信息，动态生成各个格网点的虚拟观测值，包含载波和伪距观测值，在无用户上线的格网区域保持格网点无数据生成状态以减轻数据生成压力；用户定位时，仅需简单判断就近的格网点，实施单向格网点定位信息转发即可满足用户端高精度定位。本发明通过动态格网点虚拟观测值生成，能够大幅减轻数据处理中心的数据生成压力，同时能够保障大规模终端用户的并发定位需求。
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公开(公告)号：CN111103600A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN202010050715.3
申请日：2020-01-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明在常规基于高度角的随机模型基础上，提出了一种基于单频信噪比归一化的GPS/BDS多路径实时抑制方法，所提模型利用卫星高度角和信噪比对多路径误差进行检测，并对城市环境下的卫星进行降权处理。具体来说，对于同一站点，首先在理想环境下针对不同类型的卫星采用不同的信噪比标定方法进行标定，在城市环境下受多路径影响的信噪比观测值会偏离标定值，利用这一特性完成对多路径误差的检测，根据偏离值对该卫星进行降权处理以抑制多路径误差。最后对卫星残差进行一致性检验，进一步削弱多路径误差对定位结果的影响。通过两组RTD定位实验验证了在城市环境下，本发明提出的方法可以实时抑制多路径误差，提高定位精度。
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公开(公告)号：CN109143297A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811059559.6
申请日：2018-09-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种兼容似大地水准面模型的实时网络RTK定位方法，首先，根据GGA提供的经纬度和大地高，得到用户流动站的概略位置，在数据处理中心，根据用户概略位置的大地坐标B，L，利用似大地水准面格网数据以及高程异常内插函数计算得到用户概略位置的高程异常和正常高；将虚拟参考站的坐标减去因高程异常改正而产生的坐标差，发送给用户流动站，用户流动站进行RTK相对定位，得到包含正常高的大地坐标。本发明充分利用CORS系统与高精度似大地水准面模型，用户流动站可以实时得到包含正常高的高精度大地坐标，有效提高工程效率，减少工作量。
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公开(公告)号：CN108061911A
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201810038962.4
申请日：2018-01-16
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/44
Abstract: 本发明公开了一种GLONASS载波单差残差估计方法，包括如下步骤：GLONASS载波观测数据，采用零基线或短基线，构建站间单差观测方程；选定起始历元，若存在频率号差值为1的两颗卫星，将其选定为解算基准；引入两个解算基准，将两个基准星之间的模糊度参数作为参数估计，进行联合平差以解算观测值残差；当第一个基准所对应的卫星消失后，重新选定一颗该历元跟踪到的卫星作为参考卫星，消除秩亏影响，实现各历元满秩的GLONASS单历元载波残差计算。本发明能够实现无需考虑频率差异的GLONASS单差残差估计，从而为GLONASS系统载波观测值的随机模型建立奠定了理论基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104656108B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201510076735.7
申请日：2015-02-12
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/37
Abstract: 本发明公开了一种顾及高程差异的稀疏参考站网络天顶对流层延迟建模方法。常规区域网络增强PPP(Precise Point Position，精密单点定位)建模方法，未考虑高程差异对于内插精度的影响并依赖于一定数量的参考站个数。本发明方法考虑到高程差异与天顶对流层延迟之间的关系，通过无电离层组合精密单点滤波计算得到参考站天顶对流层湿延迟值，并通过模型计算天顶对流层干延迟值，依据对流层延迟值与高程因子之间的关系将干(湿)延迟值划分为高程强相关部分和高程弱相关部分，在此基础上提出一种顾及高程差异的稀疏参考站网络天顶对流层延迟建模方法。本发明方法考虑到高程差异对于对流层延迟值的影响，适用于稀疏参考站区域网，并且方法对于参考站数量依赖性低。
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公开(公告)号：CN105158782A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510290260.1
申请日：2015-05-29
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/44
CPC classification number: G01S19/44
Abstract: 本发明公开了一种BDS和GPS观测信息融合的宽巷模糊度解算方法。首先利用BDS的三频优势，单历元优先可靠固定BDS两个超宽巷(宽巷)组合模糊度；其次利用电离层延迟短期平稳变化特性，参数化BDS和GPS各卫星的倾斜电离层延迟值，利用电离层频率关系联立不同组合观测值(包含伪距)：其中，BDS包含三个频点的伪距观测值和两个模糊度己固定的超宽巷或宽巷观测值；GPS包含两个频点的伪距观测值和含有待估宽巷模糊度的宽巷观测值。利用共有的位置增量参数将上述观测信息进行融合，组成几何相关模型进行卡尔曼滤波。使用本发明所提出的方法，可显著提升双频系统尤其是低高度角卫星宽巷模糊度解算的精度和解算速度。
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公开(公告)号：CN118913251A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411156421.3
申请日：2024-08-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种轻量化隐式神经地图的重定位方法，包括：首先对当前点云进行运动补偿校正，并体素降采样，训练构建轻量化及高分辨率的隐式神经地图；利用神经点特征进行闭环检测和校正，确保地图的一致性和准确性；引入惯性导航系统的预积分估计，用于为隐式配准提供先验初值，同时利用点到隐式神经模型的配准方法，实现基于轻量化隐式神经地图的状态估计；激光重定位提供的环境约束和惯性导航系统的动态估计有效结合，利用基于因子图框架融合重定位因子和预积分因子，实现实时鲁棒的定位定姿。本发明通过一种新颖的轻量化隐式神经地图存储模型，能够解决传统点云数据存储量大，重定位性能受地图分辨率影响的问题，同时能够实现定位精度的提升。
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公开(公告)号：CN116242372B
公开(公告)日：2024-07-19
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：CN118330611A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410488418.5
申请日：2024-04-23
Applicant: 东南大学
IPC: G01S7/497 , G01S17/931 , G01S17/86
Abstract: 本发明公开了一种狭长环境激光雷达的单目相机环视补偿装置及方法，其中补偿装置包括机载激光雷达及点云补偿装置，将单目相机固定于云台上，利用云台拖动单目相机旋转，达到环视的效果；避免了全景相机的视场与激光雷达扫描场重合度不高的问题，也能解决固定式单目相机视场角不够的问题。补偿方法分为单目相机环视点云补偿方法与狭长环境补偿方法两部分；能够在进行一次相机‑激光雷达标定的情况下，实现单轴全角度的激光雷达补偿，且能够实现以相对较低成本对低线数雷达的场景扫描密度进行补偿。
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