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公开(公告)号：CN107063245A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710256315.6
申请日：2017-04-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于5阶SSRCKF的SINS/DVL组合导航滤波方法，具体包括：以水下航行器为研究对象，建立了捷联惯性导航非线性误差模型，并以多普勒测速仪作为辅助建立了组合导航模型；采用SSR规则选取CKF的容积点，并建立5阶SSRCKF的非线性滤波模型；本发明采用SSR规则对标准CKF滤波方法进行改进，在一定程度上减少了CKF滤波方法的容积采样点，在高阶系统中效果显著，解决了传统CKF算法在高阶系统中容积采样点的数目太大导致算法的实时性不好和效率不高的问题。
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公开(公告)号：CN106780699A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710012804.7
申请日：2017-01-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SINS/GPS和里程计辅助的视觉SLAM方法，包括如下步骤：当全球卫星定位系统信号可用时，将GPS与捷联惯性导航系统输出信息进行数据融合，得到姿态、速度、位置等信息；当GPS信号不可用时，将里程计与SINS输出信息进行数据融合，得到姿态、速度、位置等信息；利用双目摄像机拍摄得到环境图片，对其进行特征提取和特征匹配；利用上述得到的先验姿态、速度、位置信息和环境特征实现定位与地图构建，完成视觉SLAM算法。本发明利用SINS、GPS和里程计辅助视觉SLAM，能够实现室外和室内两种环境下的定位与地图构建，应用范围广泛，且能够提高定位的精度和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106679648B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201611121973.6
申请日：2016-12-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的视觉惯性组合的SLAM方法，该方法步骤如下：统一视觉导航与惯性导航的坐标系，并对双目摄像机进行参数标定，从而根据图像的像素坐标来求解三维空间坐标；惯性导航进行独立解算；视觉导航解算；利用扩展卡尔曼滤波器对视觉导航信息与惯性导航信息融合，建立了系统滤波模型；考虑到定位的局部性，利用双目摄像机观测全局特征点路标，并基于遗传算法对地图特征进行数据关联，并将扩展后的状态向量反馈回滤波器中。本发明可以进行长时间、高精度的定位；并且由于加入了遗传算法改进地图的数据关联，使得在同步构建地图中精度提高很多。
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公开(公告)号：CN106679648A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611121973.6
申请日：2016-12-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的视觉惯性组合的SLAM方法，该方法步骤如下：统一视觉导航与惯性导航的坐标系，并对双目摄像机进行参数标定，从而根据图像的像素坐标来求解三维空间坐标；惯性导航进行独立解算；视觉导航解算；利用扩展卡尔曼滤波器对视觉导航信息与惯性导航信息融合，建立了系统滤波模型；考虑到定位的局部性，利用双目摄像机观测全局特征点路标，并基于遗传算法对地图特征进行数据关联，并将扩展后的状态向量反馈回滤波器中。本发明可以进行长时间、高精度的定位；并且由于加入了遗传算法改进地图的数据关联，使得在同步构建地图中精度提高很多。
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公开(公告)号：CN107063245B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201710256315.6
申请日：2017-04-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于5阶SSRCKF的SINS/DVL组合导航滤波方法，具体包括：以水下航行器为研究对象，建立了捷联惯性导航非线性误差模型，并以多普勒测速仪作为辅助建立了组合导航模型；采用SSR规则选取CKF的容积点，并建立5阶SSRCKF的非线性滤波模型；本发明采用SSR规则对标准CKF滤波方法进行改进，在一定程度上减少了CKF滤波方法的容积采样点，在高阶系统中效果显著，解决了传统CKF算法在高阶系统中容积采样点的数目太大导致算法的实时性不好和效率不高的问题。
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公开(公告)号：CN106780699B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201710012804.7
申请日：2017-01-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SINS/GPS和里程计辅助的视觉SLAM方法，包括如下步骤：当全球卫星定位系统信号可用时，将GPS与捷联惯性导航系统输出信息进行数据融合，得到姿态、速度、位置等信息；当GPS信号不可用时，将里程计与SINS输出信息进行数据融合，得到姿态、速度、位置等信息；利用双目摄像机拍摄得到环境图片，对其进行特征提取和特征匹配；利用上述得到的先验姿态、速度、位置信息和环境特征实现定位与地图构建，完成视觉SLAM算法。本发明利用SINS、GPS和里程计辅助视觉SLAM，能够实现室外和室内两种环境下的定位与地图构建，应用范围广泛，且能够提高定位的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105911552A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610397925.3
申请日：2016-06-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于北斗短报文功能的反潜声呐浮标，包括设于水下的监听设备和浮于水面的浮体；监听设备包括声呐模块，浮体内部设有信号处理模块、控制模块、三维数字罗盘和北斗收发终端，浮体外部设有天线；声呐模块将探测到的水声信号发送给信号处理模块，控制模块对信号处理模块进行控制，信号处理模块对水声信号进行时延估计并得到水声信号的位置偏移校正量，然后将时延估计结果和位置偏移校正量发送给北斗收发终端，北斗收发终端将时延估计结果和位置偏移校正量连同三维数字罗盘的方位信息一起通过天线发送出去，此外，北斗收发终端还为信号处理模块提供高精度同步时钟。本发明探测精度高，数据传输实时性和抗干扰能力都较强。
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