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公开(公告)号:CN116242372B
公开(公告)日:2024-07-19
申请号:CN202310002241.9
申请日:2023-01-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种GNSS拒止环境下UWB‑激光雷达(LiDAR)‑惯导(INS)融合定位方法,包括:首先对UWB的测距信息进行非视距误差的剔除,LiDAR点云进行原始观测运动畸变的补偿;UWB利用扩展卡尔曼滤波算法实现位置解算,计算初始位置和姿态,完成INS系统的初始化;UWB定位的同时需经过精度因子(DOP)、基站数量,观测残差进行质量判断,剔除误差较大的定位点;INS系统采用机械编排算法,实现高频位姿解算的同时,将结果作为先验用于LiDAR的动态匹配过程;后端构造维护一个轻量化的因子图,将激光雷达里程计的观测值、IMU预积分、UWB绝对观测进行融合以减少累积误差。本发明能为GNSS拒止环境下的实时定位问题提供一种可靠的解决方案,并能保持分米级的定位精度。
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公开(公告)号:CN116242372A
公开(公告)日:2023-06-09
申请号:CN202310002241.9
申请日:2023-01-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种GNSS拒止环境下UWB‑激光雷达(LiDAR)‑惯导(INS)融合定位方法,包括:首先对UWB的测距信息进行非视距误差的剔除,LiDAR点云进行原始观测运动畸变的补偿;UWB利用扩展卡尔曼滤波算法实现位置解算,计算初始位置和姿态,完成INS系统的初始化;UWB定位的同时需经过精度因子(DOP)、基站数量,观测残差进行质量判断,剔除误差较大的定位点;INS系统采用机械编排算法,实现高频位姿解算的同时,将结果作为先验用于LiDAR的动态匹配过程;后端构造维护一个轻量化的因子图,将激光雷达里程计的观测值、IMU预积分、UWB绝对观测进行融合以减少累积误差。本发明能为GNSS拒止环境下的实时定位问题提供一种可靠的解决方案,并能保持分米级的定位精度。
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公开(公告)号:CN112508056B
公开(公告)日:2022-04-29
申请号:CN202011265774.9
申请日:2020-11-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 基于移动多源感知的城市空气质量监测方法,获取移动空气质量参数阶段是利用环境监测传感器和组合定位模块,记录移动载体(行人可穿戴式、共享单车、公共交通、无人机)在每个采集点的时间位置和该位置的环境参数;多源数据处理阶段是利用数据处理存储模块对移动空气质量数据进行异构融合、去噪滤波、时空插值和数据库构建;环境时空分析评估阶段是聚类算法、热力图可视化对多源空气数据进行数据建模、时空分析。该方法与传统环境固定监测相比,利用移动、多载体数据采集方式,大幅降低固定监测节点的数量和成本,采用卡尔曼滤波降低噪声,加权K近邻插值算法将离散点插值到均匀网格空间离散点绘制曲面,并可视化。
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公开(公告)号:CN112508056A
公开(公告)日:2021-03-16
申请号:CN202011265774.9
申请日:2020-11-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 基于移动多源感知的城市空气质量监测方法,获取移动空气质量参数阶段是利用环境监测传感器和组合定位模块,记录移动载体(行人可穿戴式、共享单车、公共交通、无人机)在每个采集点的时间位置和该位置的环境参数;多源数据处理阶段是利用数据处理存储模块对移动空气质量数据进行异构融合、去噪滤波、时空插值和数据库构建;环境时空分析评估阶段是聚类算法、热力图可视化对多源空气数据进行数据建模、时空分析。该方法与传统环境固定监测相比,利用移动、多载体数据采集方式,大幅降低固定监测节点的数量和成本,采用卡尔曼滤波降低噪声,加权K近邻插值算法将离散点插值到均匀网格空间离散点绘制曲面,并可视化。
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公开(公告)号:CN210134188U
公开(公告)日:2020-03-10
申请号:CN201920604545.1
申请日:2019-04-29
Applicant: 东南大学
IPC: D01D5/00
Abstract: 本实用新型公开了一种多针头静电纺丝装置,包括纺丝装置和接收装置,所述的纺丝装置包括环形管道、直管道和蠕动泵,所述的蠕动泵通过直管道与环形管道连接,随着蠕动泵的推进,溶液依次进入直管道、环形管道,最终输送至针头。针头接上高电压的正极,滚筒接地,就在针头和滚筒之间形成了纺丝用的静电场,在电场的作用下,针头内的高分子溶液带上电荷,并挣脱表面张力的束缚,从针头发出纺丝的射流,射流在电场的作用下落在滚筒上,形成纺丝。本实用新型在每个环形管道上都均匀分布有针头,减小了针头之间纺丝的相互干扰,能削弱多针头静电纺丝时的边缘效应,使得到的纺丝更加均匀;极大地提高了静电纺丝的速率。
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