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公开(公告)号：CN108088464B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201611031747.9
申请日：2016-11-22
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明属于惯性测量技术领域，特别涉及一种闭环修正安装误差的挠曲估计方法。本方法，包括九个步骤，步骤一为对坐标系进行定义、步骤二为基于惯性系的导航运算，步骤三为建立挠曲误差模型，步骤四为建立系统误差方程，步骤五为建立量测方程，步骤六为计算量测值，步骤七为利用卡尔曼滤波方程进行计算，步骤八为安装误差角和挠曲变形角闭环修正，步骤九为重复挠曲变形角闭环修正。本方法相比于传统方法可以大幅提升测量精度和估计速度，可增强载体平台不同部位的姿态信息测量精度，提高相关设备的使用效率。
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公开(公告)号：CN111089580A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201811236388.X
申请日：2018-10-23
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明属于无人战车导航技术，具体为一种基于协方差交叉的无人战车同时定位与地图构建方法。首先建立系统状态估计模型，之后计算环境特征坐标，计算量测矩阵，采用卡尔曼滤波进行系统状态误差估计，根据卡尔曼滤波最优估计结果，对惯导系统误差与特征点误差进行反馈校正，完成校正系统误差后在进行环境特征坐标计算和系统状态误差估计。本方法能够改善惯性系统精度，提高导航精度以及环境模型建模精度。在能获得无人战车上多种传感器信息的情况下，利用多种传感器对环境特征的观测信息，与惯性导航系统进行组合，得到无人战车在各时刻的最优位置估计以及环境特征表示的环境地图模型，实现对无人战车的高精度定位以及周边环境的地图建模功能。
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公开(公告)号：CN109387198A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201710655918.3
申请日：2017-08-03
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明属于视觉导航技术领域，具体公开了一种基于序贯检测的惯性/视觉里程计组合导航方法。首先引入外界参考信息，即惯导的姿态信息，减少视觉里程计计算量；之后结合序贯卡尔曼滤波方法，将多个特征点估计的视觉速度与惯性导航速度进行数据融合，并利用基于χ2检测方法来对视觉故障信息进行监测；最后实现对组合导航系统测量精度的提高。一方面通过多特征点匹配，增加视觉导航信息量，降低视觉误匹配对导航精度的影响，另一方面结合序贯卡尔曼滤波方法将外界惯导导航信息与视觉导航信息融合，提高系统运动测量的精度与鲁棒性，同时进一步降低运算量。
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公开(公告)号：CN107402005A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201610339762.3
申请日：2016-05-20
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G01C21/16
CPC classification number: G01C21/165
Abstract: 本发明属于组合导航技术领域，具体涉及一种基于惯性/里程计/RFID的高精度组合导航方法。本发明的方法包括以下步骤：步骤1、使用码里程计测量获得载体车辆的北向速度Vn_D、天向速度Vu_D和东向速度Ve_D；步骤2、使用RFID定位系统获得载体车辆的纬度LR和经度λR；步骤3、使用卡尔曼滤波算法计算系统误差，实现组合导航；步骤4、根据卡尔曼滤波输出的各误差量，对里程计、FRID定位系统和惯导系统的相应数据进行修正。本发明解决了纯惯性导航系统的导航误差随时间而积累，因而不能完全满足实际应用需要的问题，提出的方法在里程计、RFID的辅助下完成高精度速度、位置测量，并实现对组合导航系统误差的估计，消除了误差的积累，满足了实际应用的需要。
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公开(公告)号：CN105371840A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510727853.X
申请日：2015-10-30
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
CPC classification number: G01C21/005 , G01C21/165 , G01S17/023 , G01S17/58
Abstract: 本发明属于导航方法，具体涉及一种惯性/视觉里程计/激光雷达的组合导航方法。它包括：(1)状态模型的建立，(2)基于特征信息的视觉里程计测速，(3)量测方程的建立与量测值的获得，(4)卡尔曼滤波，(5)校正系统误差。本发明的效果是：本发明使用机器视觉的自主导航技术，单目相机通过前后帧图像的差异，在已知距离的情况下可以测量出载体的速度；激光雷达可以精确测量出到观测点的距离，然后测出载体的速度，利用测量得到的速度与惯导速度组合导航，最终能在无外界参考信息输入情况下实现高精度导航。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111189446A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201811357855.4
申请日：2018-11-15
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明属于惯性测量技术领域，涉及到利用无线电测向、测距信息和气压高度表信息来抑制惯性导航位置误差发散。该方案是通过建立无线电和气压高度表误差模型，利用卡尔曼滤波对无线电测向误差、气压高度表误差进行估计，对导航系统位置和姿态误差进行修正以提高定位定向系统的高程精度。
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公开(公告)号：CN107966147A
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201610915460.6
申请日：2016-10-20
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G01C21/20
CPC classification number: G01C21/20
Abstract: 本发明属于视觉导航技术领域，具体公开了一种大机动情况下景象匹配的方法。基于景象匹配的基本原理，分析载体在进行大机动情况下对景象匹配定位误差的影响，并进行误差建模；利用相关信息进行图像畸变校正，以及定位误差的初步校正；再将惯导系统输出的位置信息、景象匹配输出的位置信息之差作为卡尔曼滤波器的输入量，卡尔曼滤波器对景象匹配的各项误差进行估计，输出景象匹配各项误差的估计量。在景象匹配的运算过程中利用估计出的各项误差进行修正，实现高精度的景象匹配定位。
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公开(公告)号：CN107957269A
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201610896282.7
申请日：2016-10-14
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明属于测试性技术领域，具体公开了一种惯导系统故障特性判定及测试性预计方法，判定方法包括首先确定测试性多信号信息模型，然后进行搜索故障可达测试点，之后进行故障相关性分析，确定故障－测试相关矩阵，最后进行故障特性判定，预计方法包括在确定故障－测试相关矩阵之后确定故障检测率FDR和故障隔离率FIR，对系统故障特性进行较为全面和准确的测试性预计；利用故障－测试相关矩阵进行故障特性分析，分别分析单故障特性和多故障特性，利于较为准确的对惯导系统的故障特性进行判定和测试性预计，有利于进行惯导系统的故障分析，降低惯导系统的维护工作量。
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公开(公告)号：CN107883952A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201610875909.0
申请日：2016-09-30
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明属于惯性导航技术,具体公开了一种姿态匹配过程中抗挠曲误差的自适应滤波方法,首先建立挠曲特性物理模型和滤波误差模型，确定系统状态方程之后通过卡尔曼滤波过程分离估计主子惯导之间的抗挠曲误差，建立新的挠曲物理量模型，考虑到挠曲角度及角速度建立了新的状态矩阵，通过卡尔曼滤波完成主子惯导系统之间的挠曲误差估计，解决了挠曲变形带来的问题。
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公开(公告)号：CN107402012A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201610340853.9
申请日：2016-05-20
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G01C21/28
CPC classification number: G01C21/28
Abstract: 本发明属于组合导航技术领域，具体涉及一种车辆的组合导航方法。本发明的方法包括以下步骤：1、视觉里程计测速；2、码盘里程计测速；3、多传感器信息融合导航；4、传感器异常信息判别；5、捷联惯导系统信息修正；6、街景识别定位。本发明解决了现有技术中在城市、山谷等区域，卫星定位导航的精度较差，有时甚至定位失效的技术问题为，采用视觉里程计技术、惯性/视觉里程计/码盘里程计多传感器信息融合技术、传感器异常信息判别技术和街景识别定位技术，可以在卫星导航长时间和广地域范围内失效的情况下，实现100m左右的定位导航精度。
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