公开(公告)号：CN118189970A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410422813.3

申请日：2024-04-09

Applicant: 吉林大学

Inventor： 祝宇鸿 ,  苗兴汶 ,  孙大洋 ,  程禹 ,  李志军

IPC: G01C21/20 ,  G01C21/34

Abstract: 本发明公开了一种多传感器下基于图优化的航向轨迹优化方法，属于室内定位领域，通过增加超声波传感器进行辅助定位，结合传统的惯性测量传感器和轮速计传感器，形成基于多传感器组合，可以综合各类传感器的优点，能够显著提高系统在极端环境下的鲁棒性，惯性器件长时间导航精度较低，存在严重的累计误差问题，因此通过超声波传感器，提高惯性测量传感器的定位精度，使其导航性能更好，并结合图优化的方法，通过对状态变量之间添加约束，可以对所有历史时刻的状态节点做优化，实现最优的状态估计，并具有即插即用的高灵活性特点，从而实现室内定位过程中，对载体的运动轨迹进行优化。

公开(公告)号：CN117848330A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410183822.1

申请日：2024-02-19

Applicant: 吉林大学

Inventor： 祝宇鸿 ,  李奥博 ,  孙大洋 ,  程禹 ,  李志军

IPC: G01C21/16 ,  G01S15/08 ,  G01S15/06

Abstract: 本发明公开了一种基于运动状态检测与超声波测距的环境感知方法，属于移动载体定位与环境感知技术领域，包括以下步骤：步骤一、将12个超声波传感器分布在载体四周，将IMU传感器放置在载体上来获取载体的姿态角以及加速度数据；步骤二、系统获取到IMU传感器输出的姿态角以及加速度数据后对数据进行初步处理，包括进行坐标系的转换，运动加速度的计算；步骤三、对当前的运动状态进行判断，判断系统是处于静止还是运动状态；步骤四、根据运动状态的结果，对载体的位置进行更新；步骤五、判断当前超声波传感器阵列是否已经完成了数据采集，如果已经完成了数据采集，则对障碍物的位置进行计算，如果没有完成，则重新接收下一次的IMU数据，以此循环进行。

公开(公告)号：CN117593548A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311589401.0

申请日：2023-11-27

Applicant: 吉林大学

Inventor： 胡封晔 ,  孟尧 ,  凌壮 ,  李杰 ,  李启豪 ,  李志军 ,  那顺乌力吉 ,  陈明晖 ,  马军

IPC: G06V10/75 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/25 ,  G06V10/20 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于加权注意力机制去除动态特征点的视觉SLAM方法，通过RGB‑D相机采集环境图像信息，对采集到的RGB图像进行ORB特征提取的同时，通过YOLOv7算法对其进行目标及识别，对检测出的物体分为动态物体和静态物体两类，通过Depth深度图像和加权注意力模型筛选并剔除仅存在于动态物体框内的特征点；利用RANSAC随机估计一致性算法利用静态特征点特征匹配并估计相机位姿。本发明可大大提升其在动态环境中的定位精度，且能够满足实时性要求。

公开(公告)号：CN111405602A

公开(公告)日：2020-07-10

申请号：CN202010256365.6

申请日：2020-04-02

Applicant: 吉林大学

Inventor： 孙大洋 ,  刘金鑫 ,  祝宇鸿 ,  胡封晔 ,  李志军 ,  刘聪 ,  王波

IPC: H04W24/04 ,  H04W48/08 ,  H04W48/16 ,  H04W74/08

Abstract: 本发明提供一种低冲突概率的无线网络邻居发现方法，采用短帧结构加退避机制，降低冲突发生概率，使用超时与退避机制相结合解决接入请求节点信道竞争问题；采用多次超时机制进行一轮邻居发现的终止判定；邻居发现采用主从探索请求确认模式，是一种调度式方法，节点无需信道空闲侦听机制，邻居发现过程具有高确定性，相比随机接入方法，本发明的调度式方法更可靠；逆向请求确认模式，使得接入请求节点也建立可靠的邻居列表，即接入请求节点确认自己的邻居列表存在可靠的通信链路。

公开(公告)号：CN109449739B

公开(公告)日：2020-05-22

申请号：CN201811598671.7

申请日：2018-12-26

Applicant: 吉林大学

Inventor： 霍佳雨 ,  黎钧中 ,  郭玉彬 ,  孙雅东 ,  李志军 ,  孙铁刚 ,  高博

IPC: H01S3/09 ,  H01S3/00 ,  H01S3/13

Abstract: 本发明的一种低电损耗的激光泵浦源系统属于电子设备的技术领域，结构有激光器模块(1)、功率控制模块(2)和温度控制模块(3)；所述的功率控制模块(2)的主要结构包括负载判断模块(206)、延时补偿模块(207)、电压跟踪模块(208)和断电保护模块(211)等。本发明在工作于不同的输出功率时，均能保持最低的电损耗，提高了系统的整体效率。

公开(公告)号：CN109800811A

公开(公告)日：2019-05-24

申请号：CN201910065984.4

申请日：2019-01-24

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李玲 ,  刘婉莹 ,  刘丹 ,  杨秀华 ,  黄玉兰 ,  张海蓉 ,  李志军 ,  佟宇琪 ,  戴思达 ,  渠云龙 ,  顾琳 ,  李林 ,  杨泰 ,  梁楫坤

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的小样本图像识别方法，该方法包括下述步骤：一、划分训练集；二、生成噪声图像；三、预训练原型空间判别网络；四、训练欺骗图像生成网络；五、训练原型空间判别网络；六、重复步骤四和步骤五进行交叉迭代训练，直到达到预先设定的迭代次数或准确率不再提升；七、图像类别识别。本发明在不改变已经训练好的模型的前提下，借助每类少数几个标注样本，通过泛化这些罕见的类别，识别训练过程中有从未见过的新类，而不需要额外的训练，图像识别准确率高。