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公开(公告)号：CN117191082A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311124135.4
申请日：2023-09-01
摘要： 本发明公开了一种基于GRU神经网络与分段Hermit插值的MEMS三轴加速度计标定方法。该方法为：对MEMS三轴加速度计进行误差建模；设计智能标定试验，完成GRU神经网络建模与模型训练；在三轴转台对MEMS三轴加速度计进行测试，将三轴加速度计经智能标校后的输出值与理论值作差，将结果作为标定残差，并标定编排方式；采集三轴加速度计在各位置处静止的输出数据，使用Hermit插值法建立标定残差关于三轴加速度计输出的补偿模型；对三轴加速度计的标定残差进行实时补偿，并分析算法的有效性。本发明降低了MEMS三轴加速度计的转台标定残差，减小了标度因数非线性度引起的测量误差，提升了低成本三轴加速度计的测量精度。
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公开(公告)号：CN117521006A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311467200.3
申请日：2023-11-07
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2415 , G06F18/20 , G06F18/40 , G06N5/01 , G06N5/04 , G01C21/00 , G01C21/16
摘要： 本发明公开了一种基于增量学习的因子图多源信息融合方法。方法为：首先对无人车搭载的传感器和程控电源进行自检，匹配相应的因子图框架；然后采集传感器量测信息，同步进行导航参数解算，并传输到中央处理器；接着设定先验信息，建立传感器的因子图模型和对应的代价函数；当有新的观测信息时，将受新添加因子影响的部分转换回因子图，并将与新的测量相关联的因子添加进去，加入训练集进行增量学习，并通过选择变量的消元顺序，从因子图中消去节点并构建条件概率表，得到表示变量条件依赖关系的贝叶斯网络；如果还有新的观测信息，则重复进行因子添加；否则输出导航信息。本发明具有适用性强、计算效率高、抗扰能力强、可维护性和扩展性强的优点。
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公开(公告)号：CN117191057A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311130699.9
申请日：2023-09-01
摘要： 本发明公开了一种基于时空配准和多模矢量分配融合的导航平台构建方法。该方法为：首先安装车载组合导航平台；然后多传感器时空配准；接着建立多源融合子系统框架；再设计自适应矢量分配因子和联邦架构多模噪声集；针对时间误差采用最小二乘法结合扩展卡尔曼滤波估计来解决时间配准中的各传感器采样频率不一致，采样数据量测误差和开机时刻差异的问题；针对空间误差，采用多传感器坐标变换方式来有效的解决各传感器间的空间配准问题；最后执行系统任务。本发明提高了车载导航系统运行环境的可靠性和数据处理效率，提高了系统定位精度和系统的适应性。
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公开(公告)号：CN116772865A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310784444.8
申请日：2023-06-29
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络辅助的行人室内定位方法，该方法为：行人持有包括主导航模块的智能手机，行人足部设置包括IMU单元的辅导航模块；将主导航模块的加速度计、陀螺仪信息作为输入数据，IMU单元是否为零速点作为标签数据，建立基于CNN的步伐点识别模型对IMU单元进行离线训练，根据零速时刻确定行人手持手机时的步伐点；从智能手机中收集惯性传感器测量值作为训练数据，同时从辅导航模块收集行人步行距离作为训练标签，对步长估计模型进行训练；通过扩展Kalman滤波对行人导航信息进行误差修正，得到最终的行人导航信息。本发明有效地抑制了惯性导航系统导航信息的累积误差，实现了各种环境下人员的精确定位。
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公开(公告)号：CN110414308B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN201910407706.2
申请日：2019-05-16
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明公开了一种针对输电线路上动态异物的目标识别方法。针对线缆缠绕异物的特征，对摄像机搜集到的图像进行预处理、边缘检测，通过最大类间方差阈值分割方法对图像进行降噪处理，采用改进的Hough直线检测对挂载异物线路进行筛选，对线缆与异物的连接点进行识别，识别速率快，效率高。对于随线路摆动的异物通过光流法确定其位姿，实现对异物及缠绕点的定位。本发明以线缆与异物结合点为目标，切实提高了对目标的识别率。在目标晃动时也能准确识别与定位，提高了计算效率与实时性。
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公开(公告)号：CN111158236A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911332600.7
申请日：2019-12-22
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种基于可柔性分配存储空间的智能货柜终端系统及方法，系统包括终端控制系统、显示模块、通信模块、电源模块和柔性存储空间，显示模块接受出入库指令，传感器模块对货物进行称重、测距和读取货物条形码，终端控制系统对多传感器数据信息融合处理并根据货位分配优化算法柔性分配存储空间以选取最优存储位置，最终发送指令控制三轴执行装置实现货物的出入库。本发明能够实现不同类型货物混合存放，可柔性调节分配的存储方式大大提高了货柜空间利用率，加快了货物存取效率，降低了人力成本，有利于拓展货柜垂直发展空间，减少货柜占地面积，具有较强的实用性和可靠性。
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公开(公告)号：CN110414308A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910407706.2
申请日：2019-05-16
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明公开了一种针对输电线路上动态异物的目标识别方法。针对线缆缠绕异物的特征，对摄像机搜集到的图像进行预处理、边缘检测，通过最大类间方差阈值分割方法对图像进行降噪处理，采用改进的Hough直线检测对挂载异物线路进行筛选，对线缆与异物的连接点进行识别，识别速率快，效率高。对于随线路摆动的异物通过光流法确定其位姿，实现对异物及缠绕点的定位。本发明以线缆与异物结合点为目标，切实提高了对目标的识别率。在目标晃动时也能准确识别与定位，提高了计算效率与实时性。
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公开(公告)号：CN110349210A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910407701.X
申请日：2019-05-16
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： G06T7/73
摘要： 本发明一种高压输电线缠绕异物的跟踪预测方法，接收摄像机返回的缠绕异物图像，计算异物位置包括异物相对于实际跟踪装置的俯仰角度和水平角度，并对异物位置数据进行归一化；创建人工神经网络，拟合异物位置与时间的函数关系；利用人工神经网络预测异物位置，调整跟踪装置位置；接收装置返回的异物真实位置，将预测结果与真实结果进行比较，若误差小于我们设定的允许值，则继续利用该神经网络预测异物的位置，否则重新收集数据训练神经网络。本发明提高了异物位置的更新速率，解决了图像刷新时间与图像处理时间不匹配的问题，免去了升级硬件的成本。
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