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公开(公告)号:CN116878497A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310816699.8
申请日:2023-07-05
申请人: 浙江大学
IPC分类号: G01C21/16 , G01C21/34 , G01S17/86 , G01S17/931 , G01S19/45
摘要: 本发明公开一种神经网络辅助的鲁棒多传感器因子图融合定位方法。本发明包括以下步骤:首先获取传感器数据集;接着神经网络辅助激光雷达感知模块得到GNSS权重因子,同时建立IMU‑轮速的预积分模型;再构建各传感器对应的量测模型,利用各传感器的量测模型与对应约束关系以及权重因子、IMU‑轮速预积分模型建立传感器残差模型;最后根据传感器残差模型构建待优化的目标函数并求解后,获得载体最终的导航信息。本发明降低了故障时期GNSS所占量测比重。通过IMU‑轮速预积分模型减轻IMU的漂移,减少运算时间,提高算法实时性。利用所有传感器的量测信息并有效降低GNSS故障对导航系统的不良影响,提高导航精度。
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公开(公告)号:CN118622265A
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202410707642.9
申请日:2024-06-03
申请人: 浙江大学
摘要: 本发明公开了一种基于摇臂IMU的采煤机采高测量方法。采煤机作业前,将惯性测量单元IMU安装于采煤机摇臂上并在静止状态下完成初始对准,以及在摇臂与机身连接处安装旋转编码器;在采煤机作业中,使用支持向量机分类器判别摇臂运动状态,辅助采高测量,另外,通过机身自主定位系统辅助,进行周期性校准以提升测量精度。本发明使用摇臂IMU对采煤机采高进行测量,避免了传统方法受到摇臂发生畸变或者连接处传感器磨损的影响,有助于减轻综采面对工人的依赖度,进一步推进煤矿智能化。
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公开(公告)号:CN117367430A
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202311357210.1
申请日:2023-10-17
申请人: 浙江大学
摘要: 本发明公开了一种改进因子图的车载定位方法。本发明包括以下步骤:首先,获取车辆上传感器采集的运动信息数据;接着,根据采集的运动信息数据,构建因子图模型;然后,根据因子图模型,结合采集的运动信息数据,利用多条件分析故障检测方法对GNSS量测值进行故障检测,获得故障GNSS量测信息;再将故障GNSS量测信息通过删除相应因子节点进行隔离后,更新加入到因子图模型中的GNSS量测信息;最后,基于当前因子图模型,对滑动窗口内所有导航状态量进行优化求解,获得车辆载体的导航信息,从而实现车辆载体的融合定位。本发明有效抑制GNSS量测信号异常对导航精度的影响,有效降低系统漏警率。
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