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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115717901B
公开(公告)日：2024-05-03
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：CN117191011A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311034732.8
申请日：2023-08-17
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供一种惯性/视觉信息融合的目标尺度恢复方法，该方法包括：对惯性和视觉位姿测量结果进行滤波融合获取第二个相机位置相对第一个相机位置的旋转矩阵 和平移矩阵 根据所述旋转矩阵 和平移矩阵 以及第一个相机位置下的跑道起始线左端点在两帧跑道图像中齐次像素坐标和跑道起始线右端点两帧跑道图像中齐次像素坐标分别获取跑道起始线左端点和右端点在第一个相机位置下的相机坐标系下的坐标；根据坐标构建跑道宽度估计模型。本发明能够解决跑道宽度测量问题，实现跑道“尺度恢复”。
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公开(公告)号：CN117036666A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310708692.4
申请日：2023-06-14
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供一种基于帧间图像拼接的无人机低空定位方法，方法包括：步骤一、基于捕获的无人机姿态信息对无人机低空拍摄的帧间图像进行正射矫正以转换为正射图像，并统一帧间图像的尺度；步骤二、根据步骤一所得结果，进行帧间图像拼接，包括：2.1提取步骤一所得帧间图像的特征点，对特征点进行筛选以去除错误特征点，并计算得到待拼接图像对应的单应矩阵；2.2利用单应矩阵对相应待拼接图像进行处理，得到新的待拼接图像；2.3对新的待拼接图像进行对偶掩膜处理，得到掩膜矩阵，并基于掩膜矩阵将新的待拼接图像与拼接图像进行拼接；步骤三、利用步骤二所得拼接后的帧间图像进行无人机定位。解决了无人机低空视觉定位信息量少、定位精度差的问题。
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公开(公告)号：CN115855042A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211591779.X
申请日：2022-12-12
Applicant: 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于激光雷达协同辅助的行人视觉导航方法，包括载体搭载激光雷达、视觉传感器、IMU对周边场景进行扫描；提取视觉传感器图像中的角点特征作为第一观测信息；提取激光雷达数据中的空间物体结构特征作为第二观测信息；设定系统导航状态；构建视觉传感器误差计算公式进行泰勒展开，确定视觉观测方程雅各比矩阵；构建激光雷达误差计算公式进行泰勒展开，确定激光雷达观测方程雅各比矩阵；求取系统导航状态的最优解；开展多源信息融合滤波，获得载体实时位姿，构建全局地图；将全局地图装配进行人视觉导航系统，开展定位。该方法能够克服单纯依靠视觉定位的缺点，实现大范围、长时间高精度自主导航。
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公开(公告)号：CN118243094B
公开(公告)日：2024-11-12
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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