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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：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：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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117804456A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311771572.5
申请日：2023-12-21
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提供一种基于机场跑道特征边线的导航方法，该方法包括：步骤一：提取跑道成像后的特征边线；步骤二：根据特征边线的直线方程求相对姿态与相对位置；步骤三：在步骤二基础上获取无人机的地理位置用于导航。本发明解决了传统跑道建模方法通用性差、实效性不足的问题。
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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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公开(公告)号：CN117170501A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311075630.0
申请日：2023-08-24
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供一种基于点线融合特征的视觉跟踪方法，该视觉跟踪方法包括：提取点特征并完成点特征匹配；提取线特征；基于所提取的线特征，采用改进的线特征匹配方法，基于几何约束辅助描述子匹配完成特征匹配，并剔除误匹配，包括：初步建立线匹配集合；采用双向最近邻结合比例测试的方式，选取出最优匹配线段；基于筛选出的最优匹配线段，通过衡量其他线匹配对此线特征对应地图线的支持，进一步剔除误匹配；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。该技术方案可以进一步提高城市场景的导航定位精度，为实现导航智能化提供必要的技术基础。
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公开(公告)号：CN115690205B
公开(公告)日：2023-12-05
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(56)对比文件贾宁“.基于点线特征的无人机自主着舰方法研究”《.中国优秀硕士学位论文全文数据库》.2019,(第1期),第C031-416页.吴雷等.“无人机位姿测量的点特征视觉方法”《.飞控与探测》.2019,第2卷(第1期),第37-42页.Wolkow S等.“Accuracy and availabilityof an optical positioning system foraircraft landing”《.Proceedings of the IONInternational Technical Meeting》.2019,第884-895页.Fan R Z等.“Estimating 6D aircraftpose from keypoints and structures”.《Remote Sensing》.2021,第13卷(第4期),第663-667页.
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