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公开(公告)号：CN109597105B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN201811523438.2
申请日：2018-12-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种顾及载波系统间偏差的GPS/GLONASS紧组合定位方法。首先，将GPS和GLONASS系统内的接收机钟差、硬件延迟和单差模糊度三类参数重参化，构建站间单差整周模糊度可解模型；在此基础上，以GPS为基准系统，构建了载波系统间偏差可估模型，并对其时变特性进行统计分析；基于这一特性，采用谱密度较小的随机游走过程对系统间偏差进行时域建模，建立了GPS和GLONASS紧组合定位模型。定位结果表明，采用系统间紧组合模型可以显著提高定位精度，尤其对于可见卫星数少的遮挡环境提升显著。
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公开(公告)号：CN110824519B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN201911085772.9
申请日：2019-11-08
Applicant: 东南大学 , 南京康帕斯导航科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种应用于基准站网系统的网元实时自动更新方法，可以在所有基准站正常运行的初始状态，生成网形唯一的基准站三角网，将基线与网元独立，采用并行技术实现多基线并行处理、多网元并行处理的双层自动快速解算策略，当控制中心添加删除基准站，或者基准站的数据连通状态发生改变时，数据处理中心根据最新的基准站状态按照狄洛尼三角网构网准则进行重新组网，同时对比重新组网后与重新组网前的多基线和多网元信息，保留组网前后未发生改变的多基线和多网元信息；采用该方法，用户进行作业且基准站运行状态发生变动时，能够保持最优组网，有效保证区域大气延迟内插精度，保障用户稳定高精度定位。
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公开(公告)号：CN112907610B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110317982.7
申请日：2021-03-25
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/13 , G06T7/20 , G06K9/62 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于LeGO‑LOAM的分步式帧间位姿估计算法。首先读入激光雷达的点云信息，并将点云划分为地面点和非地面点，再标记小集群点。在对点云进行分类之后，在地面点中提取地面特征点，在非地面点中提取边缘特征点。之后对位姿进行分步求解，步骤一通过地面特点计算得到帧间位姿的翻滚角、俯仰角和竖直方向的位移，并将计算得到的三自由度位姿代入步骤二的边缘特征点计算偏航角以及水平面上位移的过程，在步骤二中对六自由度位姿同时进行优化，最后再与地图点共同优化位姿。应用本发明的方法求解的轨迹精度较LeGO‑LOAM算法的轨迹精度提升最高达45.4％。
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公开(公告)号：CN113848572A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111096379.7
申请日：2021-09-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大气误差增强的多频PPP序贯单历元定位方法，包括：利用区域稀疏参考站，通过已知精确坐标的PPP解算，构建天顶对流层和各卫星倾斜电离层延迟模型，为用户提供大气增强信息；用户按多频GNSS非组合模型，构建附有大气增强的满秩可估解算模型；对非组合模型得到的模糊度及其方差‑协方差实施整数变换，将其映射为超宽巷、宽巷、窄巷形式；采用整数模糊度搜索方法，依次序贯固定超宽巷、宽巷和窄巷模糊度，并得到相应模糊度固定状态下的定位解。本发明通过稀疏参考站大气增强和多频模糊度序贯解算，能够实现单历元PPP模糊度快速固定，在窄巷模糊度无法可靠固定的局部时段，依靠宽巷解仍然可实现优于10cm的高精度定位解。
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公开(公告)号：CN113837277A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111123551.3
申请日：2021-09-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉点线特征优化的多源融合SLAM系统。首先提出一种改进尺度空间的视觉线特征提取方法，并利用基于最小二范数的约束匹配策略对前后帧间同一线特征进行约束匹配，为视觉里程计前端提供更为丰富的特征信息。其次将多帧激光点云投影到视觉坐标系中，实现激光点云和视觉特征深度关联，并利用视觉初始位姿估计结果辅助优化激光雷达扫描匹配精度。最后采用基于贝叶斯网络的因子图法搭建激光‑视觉‑惯性里程计系统，并引入GNSS因子和回环因子对激光‑视觉‑惯性里程计进行全局约束。通过实验对比可知，本算法在实时性、定位精度和建图效果方面均优于同类算法，可以在EuROC数据集中实现定位和建图精度均较优的实时位姿估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113566779A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110881752.3
申请日：2021-08-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于直线检测和数字地图匹配的车辆航向角估计方法，结合直线检测与地图匹配，将车辆位置匹配至数字地图中的对应点，计算方位角并与车辆航向角相减得到角度差，其次运用改进的FLD直线识别算法计算该时刻图像中识别到的车道线角度，利用角度差和对应图片中车道线角度参数形成数据集输入BP神经网络参与训练，训练完成后可输入图片车道线数据预测角度差，最后结合对应车道线点的方位角，计算车辆航向角。本发明估计方向角的最大误差为1.39°，精度为0.425°。综合本发明和其他方法的估计精度结果可知，本发明中的航向角估计方法与现有的方法及普通的测量传感器相比具有一定的优势。
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公开(公告)号：CN111045046B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN201911217627.1
申请日：2019-12-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于NARX的短期电离层预报方法及装置，该方法首先从历史TEC数据文件中获得连续一段时间内的TEC格网数据；然后根据观测站的经纬度，通过双线性内插的方式获取该段时间内的单点TEC时间序列；再建立NARX神经网络模型，利用TEC时间序列对NARX模型进行训练，输入参数包括TEC时间序列和外部时间参数的时间序列，输出为下一时刻的TEC预测值；最后根据训练完成的NARX模型进行实时预测，获得未来时刻的TEC预测值。使用本发明提出的方法，能够提高电离层TEC的预测精度，应用于GNSS定位中可以提高定位精度。
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公开(公告)号：CN113376669A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110692167.9
申请日：2021-06-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 发明公开了一种基于点线特征的单目VIO‑GNSS融合定位算法。首先对基于点特征的VIO增加线特征提取模块，并提出一种基于几何约束的线特征匹配策略以增强图像特征约束。此后，将加入的线特征与原VIO提取的点特征共同作为视觉特征信息，与IMU预积分结果共同输入至非线性优化的滑动窗口内，最小化所有测量残差的代价函数，获得VIO局部位姿估计结果。下一步，通过杆臂补偿方程将VIO位姿估计结果从局部VIO坐标系转至全局ECEF坐标系，最后将ECEF坐标系下的VIO位姿估计值与GNSS观测值共同输入卡尔曼滤波器内，构建传播和测量更新过程中的误差状态向量，实现VIO和GNSS的松耦合位姿估计。
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公开(公告)号：CN112907610A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110317982.7
申请日：2021-03-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LeGO‑LOAM的分步式帧间位姿估计算法。首先读入激光雷达的点云信息，并将点云划分为地面点和非地面点，再标记小集群点。在对点云进行分类之后，在地面点中提取地面特征点，在非地面点中提取边缘特征点。之后对位姿进行分步求解，步骤一通过地面特点计算得到帧间位姿的翻滚角、俯仰角和竖直方向的位移，并将计算得到的三自由度位姿代入步骤二的边缘特征点计算偏航角以及水平面上位移的过程，在步骤二中对六自由度位姿同时进行优化，最后再与地图点共同优化位姿。应用本发明的方法求解的轨迹精度较LeGO‑LOAM算法的轨迹精度提升最高达45.4％。
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公开(公告)号：CN107703527B
公开(公告)日：2021-05-11
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。
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