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公开(公告)号：CN117784198A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311799046.X
申请日：2023-12-25
摘要： 本发明涉及一种基于IMM的鲁棒自适应紧耦合导航滤波方法，用于GNSS/INS组合导航系统的滤波，采用变分贝叶斯估计方法根据量测协方差矩阵以及量测偏差量进行多次迭代计算自适应卡尔曼滤波器的更新状态估计值以及更新状态误差协方差矩阵，采用K‑means方法根据量测协方差矩阵以及量测偏差量计算鲁棒性卡尔曼滤波器的更新状态估计值以及更新状态误差协方差矩阵。将自适应卡尔曼滤波器和鲁棒性卡尔曼滤波器的更新状态估计值进行融合获得自适应‑鲁棒性卡尔曼滤波器的混合状态估计向量即最终的状态估计结果，能够提升卡尔曼滤波方法的融合精度，克服GNSS/INS组合导航系统不稳定，精度低的问题。
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公开(公告)号：CN117330052A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311083869.2
申请日：2023-08-25
申请人： 西北工业大学
摘要： 本发明涉及一种基于红外视觉、毫米波雷达和IMU融合的定位与建图方法及系统，先将红外图像进行循环处理，同时将循环处理输出的红外相机的位姿数据与惯导器件的位姿数据融合，优化解算出自我平台的第一里程计信息，然后将4D毫米波雷达获得的4D点云数据通过点云预处理算法进行去噪获得稳定的4D点云数据，再根据稳定的4D点云数据解算出自我平台的三维体速度，再融合稳定的4D点云数据以及惯导器件的位姿数据，优化解算出自我平台的第二里程计信息，最后融合第一里程计信息和第二里程计信息和三维体速度，优化解算出最优里程计信息，同时根据稳定的4D点云数据和最优里程计信息绘制出环境点云地图。本发明具有环境感知更全面且动态物体处理能力好的特点。
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公开(公告)号：CN116360305A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310163121.7
申请日：2023-02-24
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G05B19/042
摘要： 本发明公开了一种基于多模态输入的旋翼无人机操控系统及其操控方法，该操控方法：步骤S1、获取操作者的注视点信息，结合深度传感器提取出在环境坐标系下的操作者注视点信息，再利用注视点信息统计模型、通过意向目标点估计方法来判定注视点表达的操作意图，再将操作意图与环境信息相结合以获取规划路径点；步骤S2、将摇杆运动输入信息与安全路径相结合，综合生成旋翼无人机的导航与控制信息；步骤S3、利用运动控制器控制旋翼无人机始终按照所规划的路径飞行；同时摇杆运动输入信息被作为旋翼无人机的飞行速度参考输入至运动控制器，实现对路径的跟随。本发明解决了传统移动无人机遥操作系统无法在复杂环境中进行安全路径的快速规划的问题。
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公开(公告)号：CN112346463B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202011355182.6
申请日：2020-11-27
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种基于速度采样的无人车路径规划方法，检测无人车当前位置信息、目标点位置信息、以及无人车和目标点之间的障碍物位置信息；结合目标点位置信息、障碍物位置信息和无人车当前位置信息，构建无人车栅格地图；基于无人车栅格地图，确定无人车当前位置信息至目标点位置信息的多个全局路径点；对多个全局路径点进行简化，得到简化后的多个全局路径点；确定无人车的速度，使无人车依次向下一个简化后的全局路径点行驶，直至行驶至目标点；本发明可以提升无人车在野外环境中的行驶安全，并在无人车和目标点之间选择多个全局路径点，可以实现无人车到目标点之间的路径规划。
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公开(公告)号：CN112346463A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011355182.6
申请日：2020-11-27
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种基于速度采样的无人车路径规划方法，检测无人车当前位置信息、目标点位置信息、以及无人车和目标点之间的障碍物位置信息；结合目标点位置信息、障碍物位置信息和无人车当前位置信息，构建无人车栅格地图；基于无人车栅格地图，确定无人车当前位置信息至目标点位置信息的多个全局路径点；对多个全局路径点进行简化，得到简化后的多个全局路径点；确定无人车的速度，使无人车依次向下一个简化后的全局路径点行驶，直至行驶至目标点；本发明可以提升无人车在野外环境中的行驶安全，并在无人车和目标点之间选择多个全局路径点，可以实现无人车到目标点之间的路径规划。
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公开(公告)号：CN111077900B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201911199816.0
申请日：2019-11-29
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了一种基于任务交换的无人机编队控制方法，为无人机系统中的每架无人机分配最终目标位置和优先级；确定飞行最终目标位置：在每架无人机飞行时，当其通讯范围内具有其它无人机时，采用无人机最终目标位置交换方法选择其通讯范围内的最优相邻无人机进行最终目标位置交换；执行飞行动作，重复所述确定飞行最终目标和执行飞行动作步骤，直至无人机系统达到理想编队；本申请通过确定飞行最终目标位置步骤，可以实现无人机系统快速收敛到理想队形且避免单个无人机与相邻无人机在飞行中发生碰撞，通过执行飞行动作步骤，可以避免无人机飞行过程中错过最终目标位置，实现无人机系统无碰撞收敛。
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公开(公告)号：CN104809720B
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201510164303.1
申请日：2015-04-08
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G06T7/80
摘要： 本发明公开了一种基于小交叉视场的两相机目标关联方法，包括以下步骤：步骤1、对相机C1和相机C2进行标定；步骤2、用相机C1和相机C2对运动目标进行图像序列获取，并对图像序列进行校正；步骤3、用混合高斯模型从校正后图像序列中分割出运动目标图像；步骤4、采用相似度计算方法将模板与源图像匹配，分别得到目标在源图像中匹配的区域，对比两匹配区域即可得到两目标为同一目标，完成目标关联。利用两相机间的小交叉视场，即在目标通过两相机视场时，有一个或者多个采样时刻的两图像序列中同时有目标的全部或者部分信息，保证两相机间的数据传递和较大的探测视场，有效解决目标丢失、突然出现、大机动变化、噪声干扰等情况下的目标跟踪问题。
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公开(公告)号：CN105719314A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610066069.3
申请日：2016-01-30
申请人： 西北工业大学
CPC分类号： G06T3/4038 , G01C11/06 , G06T2207/10016
摘要： 本发明涉及一种基于单应性估计和扩展卡尔曼滤波的无人机位置估计方法，利用在线图像拼接来消除无人机位置估计的累积误差，并实时构建环境地图，可以有效提高无人机位置参数估计的精确性。该方法利用在线图像拼接消除无人机位置估计的累积误差，基于图像帧间单应矩阵鲁棒估计方法，并考虑图像间单应关系和不确定性，实现对无人机位置参数的精确估计，并利用扩展卡尔曼滤波对无人机位置估计结果进行预测与更新，从而显著提高无人机的位置估计精度。
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公开(公告)号：CN104820431A
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201510233143.1
申请日：2015-05-08
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了一种多无人机集群对地观测系统及其编队控制方法，包括若干个无人机，在地面设置若干个地面站与各个无人机一一对应，各个地面站之间通过任务管理机进行信息交互；无人机发送航点信息至对应的地面站；各个地面站用于接收对应无人机发送来的航点信息，并将航点信息发送至任务管理机；任务管理机用于接收各个地面站发送来的航点信息，并根据航点信息对各个无人机进行队形控制，该系统和方法能够通过精密编队实现在多种环境下的多模式、多角度、高可靠的数据获取能力，操作简单、高效，系统稳定可靠。
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公开(公告)号：CN104809720A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510164303.1
申请日：2015-04-08
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种基于小交叉视场的两相机目标关联方法，包括以下步骤：步骤1、对相机C1和相机C2进行标定；步骤2、用相机C1和相机C2对运动目标进行图像序列获取，并对图像序列进行校正；步骤3、用混合高斯模型从校正后图像序列中分割出运动目标图像；步骤4、采用相似度计算方法将模板与源图像匹配，分别得到目标在源图像中匹配的区域，对比两匹配区域即可得到两目标为同一目标，完成目标关联。利用两相机间的小交叉视场，即在目标通过两相机视场时，有一个或者多个采样时刻的两图像序列中同时有目标的全部或者部分信息，保证两相机间的数据传递和较大的探测视场，有效解决目标丢失、突然出现、大机动变化、噪声干扰等情况下的目标跟踪问题。
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