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公开(公告)号：CN117968708A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311443898.5
申请日：2023-11-02
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于人体运动特征的特殊步态导航优化方法，包括将三个微惯性传感器装配于行人手肘上部、腰部和足部；以足部传感器输出数据进行零速状态判断；按照零速状态持续时间判断行人运动状态为匍匐、跳跃或跑步；匍匐状态利用手肘上部传感器输出数据计算零速区间，以速度误差作为观测量，通过卡尔曼滤波进行零速修正定位；跳跃状态利用腰部传感器输出数据计算第一单步时长，构建跳跃步长模型，解算航向角进行航位推算；跑步状态利用足部传感器输出数据计算第二单步时长，构建跑步步长模型，解算航向角进行航位推算。本发明通过三组微惯性传感器的配合处理，提高复杂运动状态下基于微惯性传感器的行人导航精度。
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公开(公告)号：CN111189446A
公开(公告)日：2020-05-22
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：CN107966147A
公开(公告)日：2018-04-27
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
CPC classification number: 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：CN107957269A
公开(公告)日：2018-04-24
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：CN107402012A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201610340853.9
申请日：2016-05-20
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G01C21/28
CPC classification number: G01C21/28
Abstract: 本发明属于组合导航技术领域，具体涉及一种车辆的组合导航方法。本发明的方法包括以下步骤：1、视觉里程计测速；2、码盘里程计测速；3、多传感器信息融合导航；4、传感器异常信息判别；5、捷联惯导系统信息修正；6、街景识别定位。本发明解决了现有技术中在城市、山谷等区域，卫星定位导航的精度较差，有时甚至定位失效的技术问题为，采用视觉里程计技术、惯性/视觉里程计/码盘里程计多传感器信息融合技术、传感器异常信息判别技术和街景识别定位技术，可以在卫星导航长时间和广地域范围内失效的情况下，实现100m左右的定位导航精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111089580B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN201811236388.X
申请日：2018-10-23
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明属于无人战车导航技术，具体为一种基于协方差交叉的无人战车同时定位与地图构建方法。首先建立系统状态估计模型，之后计算环境特征坐标，计算量测矩阵，采用卡尔曼滤波进行系统状态误差估计，根据卡尔曼滤波最优估计结果，对惯导系统误差与特征点误差进行反馈校正，完成校正系统误差后在进行环境特征坐标计算和系统状态误差估计。本方法能够改善惯性系统精度，提高导航精度以及环境模型建模精度。在能获得无人战车上多种传感器信息的情况下，利用多种传感器对环境特征的观测信息，与惯性导航系统进行组合，得到无人战车在各时刻的最优位置估计以及环境特征表示的环境地图模型，实现对无人战车的高精度定位以及周边环境的地图建模功能。
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公开(公告)号：CN113790722A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110960526.4
申请日：2021-08-20
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于惯性数据时频域特征提取的行人步长建模方法，首先采集非常规步态下的惯性数据，对不同步态的惯性数据进行分段；然后计算单步周期内的步频、加速度方差，构建时域线性步长模型；随后将单步周期内的三轴加速度矢量和信号进行分数阶傅里叶变换，计算变换后的加速度信号的标准差因子和四分位差因子，构建频域线性步长模型；最后利用加权方法融合时域线性步长模型和频域线性步长模型，得到融合步长模型。该方法通过对惯性数据时频域特征的提取、融合，提高多运动状态下基于惯性传感器的行人航位推算精度，解决现有步长建模方法无法直接应用于跑步、侧走、倒走等非常规步态的技术问题。
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公开(公告)号：CN106153041B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201510145445.3
申请日：2015-03-30
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明属于视觉导航技术领域，具体涉及一种基于多景深信息的视觉里程计测速方法。本发明的基于多景深信息的视觉里程计测速方法，包括以下步骤：1、根据任务特征选择合适的双目相机；2、标定MEMS惯导/视觉里程计安装误差；3、基于灰度方差信息提取图像特征点；4、使用双目相机实现特征点测距；5、对前后帧图像中特征点进行识别实现测速；6、运用小波分析方法消除测速噪声。本发明解决了现有的视觉里程计测速方法精度较低，难用于需要高精度长航时导航的智能化交通工具中的技术问题。本发明的方法在视觉里程计测速计算中加入MEMS惯导辅助速度信息可显著提高测速精度，降低了计算的复杂度，适用于长航时导航。
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公开(公告)号：CN103697878B
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201310690243.8
申请日：2013-12-16
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
IPC: G01C19/72
Abstract: 本发明属于光学陀螺寻北技术领域，具体涉及一种单陀螺单加速度计旋转调制寻北方法。本方法以单轴光学陀螺和单轴加速度计为敏感器件，利用连续旋转的方法消除陀螺漂移等因素对寻北结果的影响，通过设定中间变量建立起陀螺仪输出的角速度及加速度计输出的加速度与初始纬度及航向角之间的关系，用单个加速度计的输出结果补偿初始滚动角及俯仰角的影响；并通过建立以中间变量、陀螺漂移和加速度计零偏为状态量的Kalman滤波误差模型，经滤波估计获得中间变量的数值；并通过数值计算获得初始纬度及航向角的数值。本方法利用单轴陀螺、单轴加速度计以及旋转机构即可完成寻北，不需要初始纬度信息、不需要精确调平，具有简单、实用、可靠性高、成本低等特点。
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公开(公告)号：CN106500727A
公开(公告)日：2017-03-15
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
CPC classification number: G01C25/005
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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