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公开(公告)号：CN117834071A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311713381.3
申请日：2023-12-13
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提出一种飞行器惯性视觉导航系统时间同步方法，该同步方法步骤如下：步骤一，惯性测量模块以频率f1向核心处理器发送INS数据，以频率f2向数据处理电路发送同步输入信号；步骤二，数据处理电路启动同步计数；步骤三，数据处理电路每收到一次同步输入信号后，则以f3的频率向视觉成像模块发送同步输出信号，视觉成像模块将收到的时间戳信息记录在所成图像信息中；步骤四，核心处理器读取一帧INS数据，并给该帧INS打上时间戳信息；步骤五，核心处理器对带有时间戳的INS数据和图像数据进行对齐，时间戳差值最小的数据为同一时刻INS数据和图像数据。本发明解决了线程阻塞和低空飞行场景下光惯高精度同步的技术问题。
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公开(公告)号：CN117268395A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311219390.7
申请日：2023-09-20
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供一种无人机地图匹配位置跳变抑制方法，该方法包括：判断是否存在视觉跳变信息，若存在，则采用改进的视觉导航自适应滤波算法进行视觉导航，其中，采用sigmoid函数对视觉导航自适应滤波算法中的量测噪声矩阵进行拟合并确定比例系数。该方法保证了组合导航系统的稳定性，支撑了无人机卫星拒止条件下的自主导航能力。
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公开(公告)号：CN117115598A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311037205.2
申请日：2023-08-17
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G06V10/776 , G06V20/17 , G06V10/44 , G06V10/56
Abstract: 本发明提供一种视觉线特征提取精度评价方法，评价方法包括：根据当前帧图像中跑道边线两端点的像素坐标和前后两个成像时刻相机的位姿变化，基于对极几何约束以在下一帧图像中确定两条极线，并根据跑道边线两端点到对极线的垂直距离建立跑道边线的评价指标qi；基于提取的当前帧图像中跑道边线邻域内相对灰度梯度统计建立评价指标qg；将评价指标qi和qg的乘积作为可靠度评价因子以实现对跑道边线提取效果的定量评价。本发明能够解决现有评价方法未能在图像层面客观评价边线提取效果的技术问题。
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公开(公告)号：CN117109568A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311075535.0
申请日：2023-08-24
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供一种惯性/多维视觉联合定位方法，该联合定位方法包括：提取点特征并完成点特征匹配；提取线特征完成线特征匹配；构造最小化重投影模型，根据所述点特征和线特征的匹配，获取相机位姿；进行惯性预积分计算，构造视觉点线‑惯性联合优化模型；完成视觉点线‑惯性联合优化模型的雅克比矩阵计算和状态更新，更新相机位姿、三维地图点坐标。采用该技术方案能在视觉丢失场景维持导航定位，进一步提升了城市场景下自主导航的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115690205A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211227763.0
申请日：2022-10-09
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于点线综合特征的视觉相对位姿测量误差估计方法，该基于点线综合特征的视觉相对位姿测量误差估计方法包括：S1、建立视觉相对位姿测量模型，包括建立基于点特征的视觉相对位姿测量模型和基于线特征的视觉相对位姿测量模型；S2、对视觉相对位姿测量模型进行误差影响参数分析，包括相机内参数的影响分析和特征提取像素误差的影响分析；S3、对视觉相对位姿测量模型进行误差仿真分析以完成视觉相对位姿测量误差估计。应用本发明的技术方案，能够解决无人机自主起降过程中视觉相对位姿测量精度易受目标特征提取精度和相机内参数标定误差影响的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115560760A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211113811.3
申请日：2022-09-14
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供一种面向无人机的视觉/激光测距高空导航方法，包括：视觉三角化求解三维地图点深度，利用时间戳同步的激光测距数据求解尺度初始值；构建视觉重投影误差和激光测距误差联合优化函数；建立新的图优化模型，定义节点、边和误差雅可比矩阵，通过迭代求解获取优化参数；最后根据优化参数更新整个视觉跟踪线程，完成尺度更新和位姿更新，获取无人机的精准定位。本发明方案解决了解决高空无人机场景，单目相机存在尺度偏差，难以实现高精度的导航定位和深度估计的技术问题。
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公开(公告)号：CN117036666B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202310708692.4
申请日：2023-06-14
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供一种基于帧间图像拼接的无人机低空定位方法，方法包括：步骤一、基于捕获的无人机姿态信息对无人机低空拍摄的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、根据步骤一所得结果，进行帧间图像拼接，包括：2.1提取步骤一所得帧间图像的特征点，对特征点进行筛选以去除错误特征点，并计算得到待拼接图像对应的单应矩阵；2.2利用单应矩阵对相应待拼接图像进行处理，得到新的待拼接图像；2.3对新的待拼接图像进行对偶掩膜处理，得到掩膜矩阵，并基于掩膜矩阵将新的待拼接图像与拼接图像进行拼接；步骤三、利用步骤二所得拼接后的帧间图像进行无人机定位。解决了无人机低空视觉定位信息量少、定位精度差的问题。
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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：CN115964634B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202211583438.8
申请日：2022-12-10
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/22 , G06F18/10
Abstract: 本发明提供了一种数据标注优化方法，该数据标注优化方法包括：根据特征质量从待标注数据集中筛选数据，标记为标准数据；对待标注数据集进行特征向量化处理，将特征向量化处理后的待标注数据与标准数据进行比较，以对待标注数据进行分类；以标准数据为参考数据，分别对分类后的各数据集进行相似度检测，根据设定的相似度阈值对各数据集进行数据裁减；对裁减后的数据集进行标注。应用本发明的技术方案，避免了通过人工方式进行标注时无法判断数据质量，而导致标注的数据中存在部分数据质量较低的技术问题。
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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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