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公开(公告)号：CN118243094B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410427612.2
申请日：2024-04-10
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供的一种基于品质因子的惯性视觉组合导航自适应滤波方法，包括构建惯性视觉组合导航的自适应滤波状态量和观测模型；基于品质因子设计观测噪声矩阵的自适应计算方法；基于所述的状态量、观测模型、观测噪声矩阵进行卡尔曼自适应滤波估计；基于滤波估计效果对相关误差进行自适应补偿修正。本发明基于视觉匹配品质因子自适应调整滤波器观测噪声，实现对图像不同质量匹配结果的灵活适应，显著提升惯性视觉组合导航在不同场景下的适应能力和融合精度。
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公开(公告)号：CN118691855A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410630959.7
申请日：2024-05-21
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供了一种可见光图像‑SAR图像匹配方法及系统，该方法通过对原始图像进行超采样和滑窗处理，得到不同尺度的图像，通过对不同尺度的图像中的每个像素计算二维张量，得到不同尺度的梯度张量图，之后通过对二维张量进行分解，并基于分解后的二维张量以及曲线显著性系数对不同尺度的梯度张量图进行张量投票和融合，得到最终的可见光梯度张量图和最终的SAR梯度张量图，能够在抑制噪声的同时尽可能的保留图像的细节信息，使得局部张量最好地突出图像中的结构信息，进而提升图像匹配对噪声的适应能力；通过对最终的可见光梯度张量图和最终的SAR梯度张量图进行归一化处理得到归一化张量场，能够消除灰度对比度对梯度张量匹配的影响，再基于最终的可见光梯度张量图和最终的SAR梯度张量图将可见光图像和SAR图像划分为平坦区域、平滑结构区域和非平滑结构区域，从而仅将平滑结构区域作为图像匹配区域，能够大幅缩短匹配时间。该方法能够实现可见光图像与SAR图像之间的快速精确匹配，抑制无人机在恶劣气候条件下地图匹配位置的跳变，支撑无人机在卫星拒止条件下的的全天候自主导航能力。应用本发明的技术方案，以解决现有技术中卫星拒止条件下在恶劣天气无法进行全天候自主导航的技术问题。
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公开(公告)号：CN117908432A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311705779.2
申请日：2023-12-13
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G05B19/042 , G01C21/16
Abstract: 本发明提出一种飞行器用惯性视觉导航测量控制一体化系统，该一体化系统包括智能处理模块、视觉传感器模块、惯性测量模块、测距模块和供电模块；供电模块主要功能是将外部输入电源电压转换为其他对应输入电压；触发视觉传感器模块用于采集图像；测距模块和惯性测量模块敏感用于测量飞行器的高度、位置、速度和姿态的惯性测量信息；智能处理模块具备图像和数据处理能力，具备惯性、地磁、气压和传感器数据同步与采集功能，具备数据存储功能，具有多种类型接口。本发明建立了可柔性支持多惯性、多视觉传感器智能融合的架构，解决了复杂任务条件下飞行器起飞、巡航、着陆全任务剖面的自主导航、智能感知和自主作业的技术难题。
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公开(公告)号：CN117253029A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311153275.4
申请日：2023-09-07
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的图像匹配定位方法及计算机设备，该定位方法包括：步骤一、基于捕获的无人机姿态信息对无人机航拍帧间图像进行正射矫正以转换为正射图像，并统一帧间图像的尺度；步骤二、将卫星地图库中的图像和步骤一所得图像共同作为网络输入，通过ResPoint残差点网络提取二者的关键点和描述子；步骤三、根据步骤二所得结果计算相应单应矩阵；步骤四、根据所述单应矩阵计算出航拍图像中心像素坐标对应的位置信息。本发明解决了传统图像匹配算法视觉定位精度低、鲁棒性较差的问题。
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公开(公告)号：CN119984234A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411976348.4
申请日：2024-12-31
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G01C21/00 , G01D21/00 , G01D21/02 , G01B11/00 , G01B11/02 , G01B11/06 , G01B21/02 , G01B21/08 , G01C21/16 , G01C21/18 , G01C21/20
Abstract: 本发明涉及飞行器技术领域，公开一种面向飞行器应急场景着陆的轻量化自主导航终端。其中，该终端包括AI处理中心、主惯性测量单元、前视图像采集单元、下视图像采集单元、测距机、右侧视图像采集及测量单元和左侧视图像采集及测量单元，右侧视图像采集及测量单元包括右侧视图像采集模块和右从惯性测量模块，左侧视图像采集及测量单元包括左侧视图像采集模块和左从惯性测量模块。由此，能够有效保障飞行器在应急区域内的安全自主起降。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118293915A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410427721.4
申请日：2024-04-10
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供了一种全剖面惯性视觉组合导航滤波方法，包括依据导航所必需的误差状态量，建立统一的全剖面惯性视觉组合导航滤波器状态方程；利用不同飞行阶段视觉信息特征，建立全剖面惯性视觉组合导航滤波器观测方程；采用卡尔曼滤波方法进行全剖面自适应滤波融合计算；利用滤波器估计结果进行全剖面自适应误差补偿。本发明构建满足飞行全过程组合导航要求的统一滤波器，设计具备自适应选取的观测量，在飞行各阶段自适应利用相应的可用信息实现高精度组合导航。
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公开(公告)号：CN118243094A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410427612.2
申请日：2024-04-10
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供的一种基于品质因子的惯性视觉组合导航自适应滤波方法，包括构建惯性视觉组合导航的自适应滤波状态量和观测模型；基于品质因子设计观测噪声矩阵的自适应计算方法；基于所述的状态量、观测模型、观测噪声矩阵进行卡尔曼自适应滤波估计；基于滤波估计效果对相关误差进行自适应补偿修正。本发明基于视觉匹配品质因子自适应调整滤波器观测噪声，实现对图像不同质量匹配结果的灵活适应，显著提升惯性视觉组合导航在不同场景下的适应能力和融合精度。
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公开(公告)号：CN118031928A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311648728.0
申请日：2023-12-04
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供一种旋翼无人机惯性视觉着陆导航方法，该导航方法的具体步骤如下：第一步，合作目标坐标系误差建模：将惯性导航系统解算地理坐标系上的位移量转换至合作目标坐标系中，采用Cna姿态转移矩阵进行转换，然后，在合作目标坐标系下进行误差建模；第二步，对惯性导航与视觉导航信息进行融合：通过卡尔曼滤波算法对惯性导航与视觉导航信息进行融合；第三步，系统量测噪声阵拟合方法：计算旋翼无人机与合作目标间的相对距离，对量测噪声矩阵Rk进行拟合；第四步，位置误差修正：即对惯性导航各项误差进行修正；本发明实现了不需要提前获取合作目标位置信息，解决了视觉导航精度随无人机相对合作目标距离变化的技术问题，提高了无人机视觉导航精度。
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公开(公告)号：CN118293915B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202410427721.4
申请日：2024-04-10
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供了一种全剖面惯性视觉组合导航滤波方法，包括依据导航所必需的误差状态量，建立统一的全剖面惯性视觉组合导航滤波器状态方程；利用不同飞行阶段视觉信息特征，建立全剖面惯性视觉组合导航滤波器观测方程；采用卡尔曼滤波方法进行全剖面自适应滤波融合计算；利用滤波器估计结果进行全剖面自适应误差补偿。本发明构建满足飞行全过程组合导航要求的统一滤波器，设计具备自适应选取的观测量，在飞行各阶段自适应利用相应的可用信息实现高精度组合导航。
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公开(公告)号：CN118424269B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202410565632.6
申请日：2024-05-09
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明提供一种基于短期惯性测量的视觉连续定位方法，包括以下步骤：视觉传感器初始化完成时刻t0后，通过视觉跟踪对载体进行定位，获得视觉位姿信息；t1时刻视觉跟踪丢失，使用融合惯性测量的视觉重定位方法进行重定位，若重定位成功，则继续进行视觉跟踪定位；若重定位不成功，重新进行视觉传感器初始化，初始化在t2时刻完成；惯性传感器在t1和t2时间间隔内进行惯性测量，获取载体的惯性姿态变化信息；利用惯性姿态变化信息，将t2时刻初始化构建的世界坐标系对齐至t0时刻初始化构建的世界坐标系，获得视觉连贯鲁棒的定位结果。本发明提出一种加权匹配视觉重定位模型获取了更精准的视觉位姿信息，提高了视觉重定位的成功率和精度。
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