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公开(公告)号：CN111189446B
公开(公告)日：2023-07-14
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：CN107957269B
公开(公告)日：2021-03-16
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：CN107966147B
公开(公告)日：2021-02-05
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
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：CN110645978A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201810670711.8
申请日：2018-06-26
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明公开了一种挖掘机用光纤惯导的高精度定位方法，利用挖掘机用惯导输出的角速率及加速度信息，识别挖掘机处于运动状态还是挖掘中。包括如下步骤：(1)坐标系定义；(2)卡尔曼滤波状态变量及滤波模型选定；(3)量测方程建立及误差修正；(4)模拟验证试验。其优点是，能够确保光纤惯导可以实时输出高精度位置，保证按挖掘路线进行前进，位置精度可达到10cm/8h。
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公开(公告)号：CN106500727B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201610921760.5
申请日：2016-10-21
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明属于惯性导航技术领域，涉及一种基于路径匹配的惯导系统误差修正方法；首先建立基准路径地图数据库，然后在载体行驶过程中选取惯导系统一定路程内的行驶轨迹数据与惯导系统误差范围内的所有基准路径数据进行比对匹配计算，获得当前定位定向系统所在位置的参考路径，实现载体在基准路径数据库中的定位，完成对惯导系统误差的修正；但这种路径匹配获得的基准位置信息是不连续的，载体行驶一段距离才能获得一个基准点，虽然可以直接用基准位置信息对惯导位置进行置换，但这样不能对惯导的速度、姿态以及惯性器件误差进行修正，进一步是采用卡尔曼滤波的方法，利用这种不连续的、稀疏条件下的基准位置信息实现对惯导系统误差的估计与修正。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109387198B
公开(公告)日：2022-07-15
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：CN107796417B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201610803862.7
申请日：2016-09-06
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明属于视觉导航技术领域，具体涉及一种自适应估计景象匹配与惯导安装误差的方法；分析相机与惯导的安装误差对景象匹配定位精度造成的影响，本发明基于景象匹配的基本原理，并进行误差建模；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，卡尔曼滤波器对安装误差进行估计，输出安装误差的估计量。在景象匹配的运算过程中利用安装误差进行位置校正，实现高精度的景象匹配定位。本发明无需事先进行人工标定，利用卡尔曼滤波器自适应估计景象匹配与惯导的安装误差，即可实现高精度的景象匹配定位；本发明尤其适用于解决高空应用环境下的景象匹配高精度应用需求。
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公开(公告)号：CN105371840B
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201510727853.X
申请日：2015-10-30
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
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：本专利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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公开(公告)号：CN108088464A
公开(公告)日：2018-05-29
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：CN107796417A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201610803862.7
申请日：2016-09-06
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G01C25/00
CPC classification number: G01C25/005
Abstract: 本发明属于视觉导航技术领域，具体涉及一种自适应估计景象匹配与惯导安装误差的方法；分析相机与惯导的安装误差对景象匹配定位精度造成的影响，本发明基于景象匹配的基本原理，并进行误差建模；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，卡尔曼滤波器对安装误差进行估计，输出安装误差的估计量。在景象匹配的运算过程中利用安装误差进行位置校正，实现高精度的景象匹配定位。本发明无需事先进行人工标定，利用卡尔曼滤波器自适应估计景象匹配与惯导的安装误差，即可实现高精度的景象匹配定位；本发明尤其适用于解决高空应用环境下的景象匹配高精度应用需求。
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