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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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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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Patent Agency Ranking
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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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：CN117170501B
公开(公告)日：2024-05-03
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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