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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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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN113790719B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202110928170.6
申请日：2021-08-13
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明公开一种基于线特征的无人机惯性/视觉着陆导航方法，首先对机场跑道进行图像采集，对跑道边线进行实时特征提取，获取边线及中线的直线方程；通过提前装订的机场跑道宽度与相机内参矩阵，计算边线方程的Plücker坐标；由两条等距平行线计算无穷远处消隐点及消隐线的方程，通过联立方程组解算无人机实时的世界坐标系与相机坐标系之间的姿态转移矩阵，并进行姿态与侧向、垂向位置的求解；将视觉着陆系统解算出的位置信息作为观测量，与惯性导航输出的导航信息构建卡尔曼滤波器进行融合，实现连续自主的导航定位功能。本发明解决了惯性导航误差随时间累积发散与视觉导航解算结果噪声较大的问题。
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公开(公告)号：CN115776366A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211591771.3
申请日：2022-12-12
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供了一种视觉多传感器高精度同步方法和装置，包括IMU输出包含时间戳的IMU数据，同步发送触发信号；同步处理电路依据触发信号生成各视觉传感器所需的同步信号，基于IMU高频时间戳标记各同步信号；各视觉传感器响应相应的同步信号进行工作，采集数据；导航计算机接收各视觉传感器的数据、IMU数据，依据IMU数据包含的时间戳和各同步信号的时间戳，为各视觉传感器数据标注时间戳。本发明通过同步处理电路设置各视觉传感器的同步信号，利用时间戳进行时间同步，通过提高传感器之间的时间同步性，能够显著提升惯性/环境感知组合导航系统的导航性能。
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公开(公告)号：CN115717901A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211419039.8
申请日：2022-11-14
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明提供一种基于滤波的惯性/视觉里程计安装误差估计方法，该方法包括：分别计算世界坐标系下视觉里程计解算的三个轴向位置与导航坐标系下惯导解算的三个轴向位置信息；将世界坐标系下视觉里程计解算的位置转换到导航坐标系下，获取视觉里程计在导航坐标系下的位置信息；根据导航坐标系下惯导解算的位置信息与视觉里程计在导航坐标系下的位置信息的差值构造观测量；并计算量测矩阵；确定误差模型；利用卡尔曼滤波方法，基于所述误差模型、观测量以及量测矩阵对系统误差进行估计，并根据滤波得到的误差估计结果对惯导系统误差进行修正。与现有技术相比大幅度提高了估计结果的精度，且安装误差估计方法具有便利性与普适性。
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公开(公告)号：CN113790719A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110928170.6
申请日：2021-08-13
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明公开一种基于线特征的无人机惯性/视觉着陆导航方法，首先对机场跑道进行图像采集，对跑道边线进行实时特征提取，获取边线及中线的直线方程；通过提前装订的机场跑道宽度与相机内参矩阵，计算边线方程的Plücker坐标；由两条等距平行线计算无穷远处消隐点及消隐线的方程，通过联立方程组解算无人机实时的世界坐标系与相机坐标系之间的姿态转移矩阵，并进行姿态与侧向、垂向位置的求解；将视觉着陆系统解算出的位置信息作为观测量，与惯性导航输出的导航信息构建卡尔曼滤波器进行融合，实现连续自主的导航定位功能。本发明解决了惯性导航误差随时间累积发散与视觉导航解算结果噪声较大的问题。
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