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公开(公告)号：CN112985392B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110416612.9
申请日：2021-04-19
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本申请涉及一种基于图优化框架的行人惯性导航方法和装置。所述方法包括：对获取的MIMU导航数据和辅助导航数据进行数据处理，得到变量节点位置中MIMU导航数据对应的位置信息和辅助导航数据对应的全局因子；根据位置信息通过卡尔曼滤波进行导航解算，根据MIMU导航数据的步态特征，进行零速检测，得到卡尔曼滤波的虚拟观测量；根据虚拟观测量对卡尔曼滤波的导航解算进行误差修正，得到惯导解算结果；根据全局因子，以运动约束和场景约束为因子，构建因子图；根据因子图和惯导解算结果进行全局位姿优化，得到全局优化结果；根据全局优化结果和惯导解算结果进行惯导参数优化。采用本方法能够进行惯导参数优化。
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公开(公告)号：CN114993306A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210929713.0
申请日：2022-08-04
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开一种尺度自恢复的视觉惯性组合导航方法和装置，该方法包括：基于惯性预积分得到载体的非精准位移估计；构建视觉惯性组合导航模型；将源图像中的像素映射到目标图像，生成新的目标图像，并基于新的目标图像与实际目标图像构建像素重建函数；基于非精准位移估计与位姿预测网络输出的位移构建尺度恢复函数，并构建基于贝叶斯估计的联合优化函数作为目标优化函数，自监督的训练视觉惯性组合导航模型；将训练好的视觉惯性组合导航模型部署在载体上，实时预测输出载体的位置、姿态和场景的深度信息。本发明应用于导航定位领域，可自监督从视觉和惯性特征中学习到带有全局尺度的位置和姿态，实现载体精确定位。
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公开(公告)号：CN114964266A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210883012.8
申请日：2022-07-26
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于多视觉矢量的运动状态协同群组相对姿态确定方法，首先，寻找双目镜头内的多个特征目标，分别得到其相对观测者的位置信息，并利用其坐标构建多个不共线的矢量；面对同类目标检测算法不可识别的情况，利用JPDA算法将同类目标标签化处理加以分辨，确保集群内所有参与观测的节点向量观测一致；最后根据视觉矢量的构建情况选择合适的姿态快速解算算法解算姿态转换矩阵。本发明应用于协同导航领域，充分利用了摄像头捕捉到特征目标构建视觉信息矢量，在协同群组具有共视目标的情况下，利用姿态解算算法解算协同群组相对姿态转换矩阵，提高了协同导航算法相对定姿精度，具有计算简单，鲁棒性强，定姿精度高的优点。
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公开(公告)号：CN118687562A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411173283.X
申请日：2024-08-26
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本申请涉及一种基于时序状态学习模型的惯性导航方法、装置及设备。所述方法包括：构建并训练时序状态学习模型；将IMU测量获得惯性时序数据分别输入至卡尔曼滤波器中进行预测和输入至模型中的IMU缓存区进行缓存，并根据滤波器预测结果对缓存数据进行重力对齐；通过模型中的特征编码模块、时序建模模块和特征解码模块依次对重力对齐后的惯性时序数据进行特征编码、时序建模和特征解码，输出得到运动载体的位移估计和不确定性估计；将时序状态学习模型的输出结果输入至卡尔曼滤波器中，利用卡尔曼滤波器输出得到运动载体的导航状态量。采用本方法能够充分挖掘惯性数据的时序特性，抑制惯性误差发散，提高惯性导航定位的精度。
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公开(公告)号：CN114964266B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210883012.8
申请日：2022-07-26
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于多视觉矢量的运动状态协同群组相对姿态确定方法，首先，寻找双目镜头内的多个特征目标，分别得到其相对观测者的位置信息，并利用其坐标构建多个不共线的矢量；面对同类目标检测算法不可识别的情况，利用JPDA算法将同类目标标签化处理加以分辨，确保集群内所有参与观测的节点向量观测一致；最后根据视觉矢量的构建情况选择合适的姿态快速解算算法解算姿态转换矩阵。本发明应用于协同导航领域，充分利用了摄像头捕捉到特征目标构建视觉信息矢量，在协同群组具有共视目标的情况下，利用姿态解算算法解算协同群组相对姿态转换矩阵，提高了协同导航算法相对定姿精度，具有计算简单，鲁棒性强，定姿精度高的优点。
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公开(公告)号：CN114894184A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210482460.7
申请日：2022-05-05
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于柔性注意力机制的行人视觉惯性组合导航方法与装置，该方法包括如下步骤：步骤1，获取行人移动产生的视觉数据与惯性数据，并分别基于视觉数据、惯性数据得到视觉特征向量、惯性特征向量；步骤2，基于柔性注意力机制，对视觉特征向量和惯性特征向量进行筛选，根据当前环境动态以及自身运动特点，筛选出有助于位姿估计的特征向量，排除高噪声、不可靠的特征，得到融合后的特征向量；步骤3，对融合后的特征向量进行时间序列建模，得到考虑了时间特性的融合特征向量，再将融合特征向量映射到位姿变换，得出行人的位置和姿态信息。本发明应用于行人导航技术领域，能够有效地解决行人导航中多源数据融合能力不足的问题。
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公开(公告)号：CN112985392A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110416612.9
申请日：2021-04-19
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本申请涉及一种基于图优化框架的行人惯性导航方法和装置。所述方法包括：对获取的MIMU导航数据和辅助导航数据进行数据处理，得到变量节点位置中MIMU导航数据对应的位置信息和辅助导航数据对应的全局因子；根据位置信息通过卡尔曼滤波进行导航解算，根据MIMU导航数据的步态特征，进行零速检测，得到卡尔曼滤波的虚拟观测量；根据虚拟观测量对卡尔曼滤波的导航解算进行误差修正，得到惯导解算结果；根据全局因子，以运动约束和场景约束为因子，构建因子图；根据因子图和惯导解算结果进行全局位姿优化，得到全局优化结果；根据全局优化结果和惯导解算结果进行惯导参数优化。采用本方法能够进行惯导参数优化。
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公开(公告)号：CN115235454A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202211123604.6
申请日：2022-09-15
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本申请涉及一种行人运动约束的视觉惯性融合定位与建图方法和装置。所述方法包括：对足绑式IMU进行因子图建模，得到因子图，根据足绑式IMU的速度预测值以及零速之间的误差，构建零速修正因子；根据视觉惯性里程计观测的位置信息与足绑式IMU观测的位置信息，构建视觉惯性里程计因子；将零速修正因子和视觉惯性里程计因子作为状态变量的约束条件，对因子图进行优化，得到优化因子图；根据视觉传感器采集的图像数据以及通过足绑式IMU的零速检测结果，筛选关键帧图像，根据关键帧图像进行稠密重建，得到建图结果；对优化因子图和建图结果进行融合，实现行人运动的定位与建图。采用本方法能够复杂环境下的行人导航定位与建图。
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公开(公告)号：CN115164887A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202211044235.1
申请日：2022-08-30
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本申请涉及一种基于激光雷达与惯性组合的行人导航定位方法及装置。所述方法包括：通过基于卡尔曼滤波融合激光雷达以及其内置惯性测量单元采集的三维点云以及惯性数据得到当前时刻的位姿，通过设置在行人足部的惯性测量单元提取行人步态信息并且在非零速时刻构造点云关键帧，持续零速状态则不构造关键帧，大大减少了算法算力，保证算法运行效率，接着基于位置与点云描述符的闭环检测算法有效判断闭环约束的有无，既能提高闭环检测的准确度，也能对里程计估计的位姿加以优化更新，提高激光雷达与惯性组合定位方法的精度。
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公开(公告)号：CN115235455B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211133744.1
申请日：2022-09-19
申请人： 中国人民解放军国防科技大学(CN)
摘要： 本发明公开了一种基于智能手机PDR与视觉修正的行人定位方法，包括：建立待测区域的视觉特征地图；基于视觉特征地图的全局定位确定行人的初始位置与航向角；在初始位置与航向角的基础上基于PDR对行人航位进行推算，并推算行人的行走距离；当行人的行走距离达到设定阈值后，基于视觉特征地图的全局定位得到行人当前时刻的全局定位信息；以视觉定位结果为定位参考，对PDR定位结果进行修正。本发明应用于行人导航领域，通过间接性地调用视觉定位来修正PDR位置和航向角误差，不仅可以获得较好的定位性能提升，同时将传统PDR的应用场景从二维平面拓展至三维空间中，具有实际的研究意义和应用价值。
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