-
公开(公告)号：CN118293915B
公开(公告)日：2025-04-01
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。
-
公开(公告)号：CN118424269B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202410565632.6
申请日：2024-05-09
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明提供一种基于短期惯性测量的视觉连续定位方法，包括以下步骤：视觉传感器初始化完成时刻t0后，通过视觉跟踪对载体进行定位，获得视觉位姿信息；t1时刻视觉跟踪丢失，使用融合惯性测量的视觉重定位方法进行重定位，若重定位成功，则继续进行视觉跟踪定位；若重定位不成功，重新进行视觉传感器初始化，初始化在t2时刻完成；惯性传感器在t1和t2时间间隔内进行惯性测量，获取载体的惯性姿态变化信息；利用惯性姿态变化信息，将t2时刻初始化构建的世界坐标系对齐至t0时刻初始化构建的世界坐标系，获得视觉连贯鲁棒的定位结果。本发明提出一种加权匹配视觉重定位模型获取了更精准的视觉位姿信息，提高了视觉重定位的成功率和精度。
-
公开(公告)号：CN118196498B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410318659.5
申请日：2024-03-20
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的视觉导航品质因子分类方法及计算机设备，该方法包括：采集图像数据和导航数据，并对采集的数据采用图像匹配算法进行预处理，构建视觉导航品质因子分类数据集，作为原始训练数据；构建基于深度学习的品质因子分类网络，包括：品质因子分类网络采用卷积神经网络架构以完成二分类任务，其包括主干网络模块和全连接层模块，其中，主干网络模块用于将输入数据映射到网络的特征空间，学习网络的特征图，全连接层对主干网络的特征图进行解码，通过将主干网络学习到的各类模式和特征进行非线性组合以输出分类的置信度和类别；将原始训练数据集输入到品质因子分类网络中进行视觉导航品质分类训练，使训练后的品质因子分类网络输出视觉导航品质等级和置信度；实时采集图像数据和导航数据，将实时采集的数据采用图像匹配算法处理后输入训练后的品质因子分类网络进行视觉导航品质的自动分类。
-
公开(公告)号：CN118537597A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410630687.0
申请日：2024-05-21
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于结构特征的可见光SAR异源图像匹配方法及匹配系统，该方法包括：分别计算可见光图像和SAR图像中每个位置像素的梯度张量以得到的对应的两张梯度张量图；对计算得到的梯度张量进行归一化处理以得到可见光图像和SAR图像中每个位置像素的归一化张量场；根据计算得到的梯度张量分别将可见光图像和SAR图像划分为平坦区域、平滑结构区域和非平滑结构区域；根据可见光图像和SAR图像的平滑结构区域所包含像素对应的归一化张量场进行图像匹配。应用本发明的技术方案，以解决现有技术中缺少可见光图像与SAR图像匹配的有效处理方法的技术问题。
-
公开(公告)号：CN118424334A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410565556.9
申请日：2024-05-09
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明提供一种解耦合的惯性/视觉导航在线动态标定装置，惯性传感器获取目标的位姿信息，传送给旋转外参数计算单元；视觉传感器获取目标的视觉帧位姿信息，传送给旋转外参数计算单元和平移外参数计算单元，旋转外参数计算单元完成惯性传感器的在线标定，将旋转外参数和校正后的位姿信息发送给平移外参数计算单元，平移外参数计算单元根据旋转外参数、惯性位姿信息、视觉帧位姿信息、相对速度信息获取位置约束方程，对视觉传感器的视觉帧位姿信息进行更新，完成惯性/视觉传感器在线标定。本发明减少了在线标定的运动条件限制，增加了在线标定的应用场景，使在线标定可以使用在无人机等不适宜进行剧烈运动的场景。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114485649B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202210122642.3
申请日：2022-02-09
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供了一种面向无人机的惯性、视觉和高度信息融合导航方法，该面向无人机的惯性、视觉和高度信息融合导航方法包括：根据无人机实时高度信息获取尺度估计值；根据尺度估计值更新视觉测量信息；视觉传感器采集视觉图像，根据视觉图像进行特征提取和匹配获取惯性传感器的速度初始值；构建惯性残差；根据惯性残差采用两次惯性传感器初始化方法获取IMU惯性参数；根据IMU惯性参数和视觉图像进行惯性视觉联合优化完成位姿估计，进行无人机定位以完成无人机的惯性、视觉和高度信息融合导航。应用本发明的技术方案，能够解决现有技术中导航方法位姿估计精度低、空中飞行时惯性传感器容易发散造成跟踪丢失、计算量复杂等技术问题。
-
公开(公告)号：CN118274879B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202410318783.1
申请日：2024-03-20
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供一种无人机机载相机安装误差标定方法及计算机设备，首先通过无人机机载相机、惯导和卫星接收机记录无人机在不同姿态和位置下拍摄的参考图像及其对应的姿态和位置基准数据；其次通过视觉定位方法给出参考图像的视觉定位信息，并建立含安装误差在内的视觉定位信息与基准数据之间的误差方程；最后提出一种基于RANSAC的牛顿下山法准确标定无人机机载相机与惯导之间的安装误差，提高视觉定位精度。
-
公开(公告)号：CN117109568B
公开(公告)日：2024-10-15
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。
-
公开(公告)号：CN118537582A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410630844.8
申请日：2024-05-21
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于梯度张量的地形结构特征提取方法及系统，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，得到最终的梯度张量图，利用最终的梯度张量图提取地形结构特征。该方法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。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。
-
公开(公告)号：CN117834071B
公开(公告)日：2024-08-06
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。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
52
records
(took 0.042 seconds)
