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公开(公告)号:CN114046790B
公开(公告)日:2025-02-11
申请号:CN202111232146.5
申请日:2021-10-22
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种因子图双重回环的检测方法,获取激光雷达、卫星、IMU等多源传感器采集的量测信息,依据自适应因子图多源信息融合导航算法获取状态信息,基于状态约束进行粗回环检测,若通过,则利用激光雷达点云图进行精确回环检测,若双重回环检测都通过,则提取状态信息进行因子图回环修正;若未通过,则继续检测下一时刻节点。本发明可以应用于城区定位、车辆测速、姿态对准等场景;本发明鲁棒性好且时间复杂度低,可缩短因子图回环检测时间。
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公开(公告)号:CN113310489B
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202110290782.7
申请日:2021-03-18
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于互观测虚拟参考域的无人集群协同导航优化方法,根据集群中各成员的机载卫星导航接收机实测的导航卫星几何精度因子将成员分类为基准成员和待辅助成员;对各基准成员进行独立导航解算,对待辅助成员进行卫星导航参考圆计算;根据卫星导航参考圆,基于水平面投影分析或空间相对角度分析选择最优基准成员与待辅助成员建立协同关系并根据协同关系对待辅助成员进行协同导航解算。本发明能够准确估计卫星导航信息与协同信息构成的互观测虚拟参考域,实现无人集群卫星导航信息与协同信息测量信息的综合优化;直接获取准确的最优信息并建立协同关系,效率高,准确性好,且不受无人集群成员数量、分布及差异的限制,适用性广。
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公开(公告)号:CN113670307B
公开(公告)日:2024-02-13
申请号:CN202110787532.4
申请日:2021-07-13
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于角度混合定位精度因子的无人集群协同导航方法,包括以下步骤:判断是否需要进行观测机筛选;获取观测无人平台筛选所需的数据;设置观测无人平台筛选所需的参数;选取一对理想的观测无人平台;选取进行后续观测无人平台。根据待定位无人平台自身导航系统测量的空间位置以及可见星位置,预先解算出具有期望定位精度表示(ROPP)的观测无人平台位置范围,在此范围内进行观测无人平台的筛选或使观测无人平台机动至该范围。或者根据观测无人平台与待定位无人平台自身导航系统测量的空间位置以及可见星位置,计算定位精度表示(ROPP),逐步筛选出能达到满足需求的定位精度表示(ROPP)的观测无人平台。
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公开(公告)号:CN116401618B
公开(公告)日:2023-12-01
申请号:CN202310196450.1
申请日:2023-03-03
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于几何分布采样的跨域无人集群协同导航信息融合方法,根据不同类型的相对量测信息,建立球面、射线、矢量、方位面、仰视面等几何化观测模型组件,并基于该模型进行定位解的联合后验分布采样,将跨域无人集群的协同定位问题转换为混合几何分布采样组件消息传递模型上的推理问题,通过几何概率分布采样或概率分布乘积的方法,实现跨域无人集群载体自身位置信息与相对测量信息的融合,完成低精度载体的协同定位增强。本发明在相对测量信息复杂的情况下,能够显著提升集群的整体定位性能,适合实际应用。(56)对比文件Mingxing Chen.Cooperative navigationof unmanned aerial vehicle swarm based oncooperative dilution of precision.《Robotics and Inertial IntegratedNavigation Techno-Research article》.2020,全文.Cooperative positioning algorithm ofswarm UAVs based on posteriorlinearization belief propagation《.IEEEAccess》.2019,全文.
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公开(公告)号:CN115451952B
公开(公告)日:2023-11-07
申请号:CN202211039205.1
申请日:2022-08-29
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种故障检测及抗差自适应滤波的多系统组合导航方法和装置,属于导航技术领域,可在系统故障情况下取得较好的估计精度,提高组合导航的精度和鲁棒性。本发明方法包括:根据捷联惯性导航系统误差模型建立状态方程,建立位置速度量测方程;其次在滤波过程中实时计算每一维量测信息对应的平滑有界层宽度,构造基于平滑有界层的故障检测函数;然后基于故障检测函数值计算抗差等价权矩阵,设计抗差自适应滤波算法,重构滤波增益矩阵,对滤波器进行自适应调整后进行信息融合,得到状态估计,对导航输出的位置、速度和姿态进行校正。
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公开(公告)号:CN114003051B
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN202111196909.5
申请日:2021-10-14
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明公开了一种用于混合少星条件的递归协同定位方法,通过对周围所有同类型无人机,发送协同请求,接收其他无人机回应信号,进行信息提取;对能协同的无人机进行排序和选择,使无人机能够获得最优协同无人机群;考虑到无人机的少星对定位结果的影响,综合利用无人机与卫星之间距离和无人机与无人机之间距离来解算位置;无人机在获得位置之后对其他无人机进行广播自己位置与信息,使无人机集群里面可用信息增加,更多无人机获得位置,最后可能所有无人机均能得到定位。本发明可以使无人机在接收卫星信号不足的情况下,利用无人机之间的相互信息协同使之解算出精确的位置坐标,大大提高无人机集群的抗干扰定位能力与任务精确执行能力。
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公开(公告)号:CN116380038A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310274153.4
申请日:2023-03-21
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于在线增量尺度因子图的多源导航信息融合方法,该方法以惯性导航系统为核心传感器构建因子图,针对因子图大规模运算时的效率问题,引入尺寸可自适应变化的动态滑动窗口方法来实现因子图的增量式更新,以融合时的协方差矩阵计算得到的圆概率误差为准,当预先设定的精度阈值高于或低于圆概率误差一定的比例,则减小或增大因子图优化时滑动窗口的尺寸,以实现根据导航精度自适应变化的滑动窗口方法。该方法相比现有的因子图多传感器信息融合方法,在保证优化结果的鲁棒性同时,提升传统因子图的优化效率。
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公开(公告)号:CN111473784B
公开(公告)日:2023-06-20
申请号:CN202010298942.8
申请日:2020-04-16
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公布了一种基于分布节点信息区块的无人机集群协同导航系统及方法,属于定位与导航技术领域。本发明系统由传感器模块,协同导航系统启动模块,基于相对距离信息的无人机位置解算模块和实时显示模块依次串接组成。本发明方法通过传感器模块搭建集群无人机协同导航系统,通过协同导航系统启动模块远程发送启动命令来启动无人机协同导航系统,基于相对距离信息的无人机位置解算模块解算待定位无人机的位置数据;实时显示模块实时显示解算结果。本发明方法实现了传感器数据的实时采集,分类存储,对距离测量模块,卫星接收机模块数据进行实时计算处理,最后实时显示数据测量结果以及算法处理结果等功能。
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公开(公告)号:CN111275748B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202010040679.2
申请日:2020-01-15
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了动态环境下基于激光雷达的点云配准方法,包括如下步骤:(1)读取k时刻每个激光雷达线上的激光点云信息,并将每个激光雷达线上的激光点云进行平均划分,对每一段进行特征点筛选,从而得到k时刻对应的特征点集合;(2)基于先验信息的随机采样一致性方法迭代获取k时刻最优内点集以及转移矩阵;(3)根据最优内点集采用LM方法重新解算转移矩阵;(4)计算k时刻内点比重,根据内点比重计算得到k+1时刻解算模型参数的先验信息;进入k+1时刻,重复(1)‑(4)。在动态环境下,相对于传统ICP匹配模型,通过本发明公开的基于先验信息的配准方法能够在包含大量动态点的环境中有效提高点云配准精度和实时性。
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公开(公告)号:CN114812613A
公开(公告)日:2022-07-29
申请号:CN202210462986.9
申请日:2022-04-28
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种机载三余度冗余配置惯性导航系统状态判决方法,包括以下步骤:步骤1:基于余度信号间差分信息和先验统计特性构建故障检验量;步骤2:根据故障检验量与检测阈值计算各证据集值隶属度;步骤3:基于D‑S证据推理利用证据集值隶属度计算余度信号状态集值隶属度;步骤4:各余度信号根据状态集值中各状态属性隶属度的大小关系做出状态判决决策;步骤5:根据各余度信号故障判决决策和状态隶属度值对冗余惯导系统整体的状态属性做出决策,并计算对应的置信度值;步骤6:根据冗余惯导系统各状态属性的置信度值对冗余惯导系统工作状态做出判决决策。本发明对于可能存在的“单余度信号无故障”状态能够给出更为合理的决策。
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