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公开(公告)号:CN116051915B
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202310150767.1
申请日:2023-02-22
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/772 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类与几何残差的动态场景RGB‑D SLAM方法。首先,结合颜色信息和深度信息对场景进行聚类,将图像划分为多个聚类块,用于对特征点进行粗过滤和细过滤;然后,通过每个聚类块上的特征点比例来对特征点进行粗过滤,计算里程计位姿信息和对应点的几何残差;最后,根据几何残差得到动态特征点,并将动态特征点占比大或几何残差超过一定阈值的聚类块定义为动态聚类块,从而实现对特征点的细过滤。应用本发明的方法求解的轨迹精度较ORB‑SLAM2算法的轨迹精度提升最高达96.68%。
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公开(公告)号:CN116678427B
公开(公告)日:2024-07-19
申请号:CN202310751141.6
申请日:2023-06-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于城市峡谷稀疏特征地图约束的动态定位方法,首先借鉴大地测量领域导线布设测量的思想,设计一种基于道路里程节点为主线的城市峡谷稀疏特征点云地图结构;然后,基于所建的稀疏特征地图,利用2D激光雷达匹配算法实时估计无人车的位姿参数;最后,结合因子图算法对位姿参数估值进行平滑优化。进一步的,本发明还公开一种与上述方法对应的基于城市峡谷稀疏特征地图约束的动态定位装置。通过本发明提高了高精度点云地图在分割、拼接、检索及通信传输方面的便捷性和灵活性,特别是在复杂城市峡谷场景下,可基本实现0.5m以内的无人车动态定位精度。
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公开(公告)号:CN113219447B
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202110386816.2
申请日:2021-04-09
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网北京市电力公司 , 东南大学 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波阵列的输电线距离稳定测量方法,步骤1、设计毫米波阵列排布位置,以实现其测量范围的全覆盖;步骤2、设计基于时间域的有效目标距离最小值提取算法,其中包括提取每帧距离最小值、滤除无效目标距离以及输出一段时间内有效目标距离最小值;步骤3、将最后持续输出的数据进行卡尔曼抗差滤波处理,以实现数据平滑,从而提高系统的抗粗差干扰能力。本发明提供的一种基于毫米波阵列的输电线距离稳定测量方法,在实时跟踪输电线路的基础上,准确且稳定地测量出机械设备与输电线的距离。
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公开(公告)号:CN114779305B
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202210483765.X
申请日:2022-05-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种具备故障检测与排除功能的嵌入式实时定位系统,整个系统包括MCU处理器、串口通信模块、网络通信模块、卫星定位模块、电源模块、惯性模块,卫星定位模块外接GNSS天线。各个模块安装在嵌入式硬件平台上。本发明采用ARMCortex‑M7内核系列的STM32H743ZIT6芯片并移植了uc/osIII系统,构建了软件开发环境,确保了RTK/INS组合定位系统开发的高效性。在此基础上开发了一种具备故障检测与排除功能的嵌入式实时定位系统,该故障检测方法通过卡方检验法对卫星观测值质量进行检测。一旦检测到故障的存在则利用巴尔达数据探测法对故障源进行识别并予以剔除,从而保证RTK解算结果的可靠性,提高RTK/INS组合定位系统的精度,具有重要的工程应用价值。
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公开(公告)号:CN118035699A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410061832.8
申请日:2024-01-16
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/2415 , G06F17/15
Abstract: 本发明公开了一种基于RLS的单参数自适应滤波的信号频率估计方法,先对搭建的陷波滤波器系统函数进行条件限制,使得待估计信号频率值仅与系统函数中的一个参数有关,对系统函数输入输出表达式使用RLS算法进行处理,使其达到最小均方的目的来对此参数进行估计。在此过程中,先搭建零极点坐标系系统函数,接着对零、极点角和零点半径施加限制条件,使待估计信号频率仅与单参数有关,接着根据新的系统函数获得输入、中间临时变量、输出之间的表达式,然后对遗忘因子、陷波滤波器系数和逆矩阵进行初始化,依次计算中间临时变量、先验误差、增益向量、逆矩阵和滤波器系数,最后通过滤波器系数计算待估计信号频率。
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公开(公告)号:CN111553201B
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202010269442.1
申请日:2020-04-08
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/58 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv3优化算法的交通灯检测方法,结合k‑means算法与标签统计的结果确定先验框,再通过简化的网络提取图像的特征,利用高斯分布特性增加对边界框准确度的判断。与原始的YOLOv3检测方法相比,本文提出的方法具有更优的检测速度和精度。本文采用BDD100K数据集进行结果验证,实验结果表明,YOLOv3优化算法的平均精准率提高9%,检测速度可达30fps,提高了交通灯检测的精度和速度对于自动驾驶车辆的安全行驶具有重要意义。
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公开(公告)号:CN117765070A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311546658.8
申请日:2023-11-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/73 , G06T17/00 , G06T7/246 , G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/50 , G01C21/16 , G01C21/18 , G01C22/00
Abstract: 本发明公开了一种在视觉/惯性里程计中估计交通标志位置姿态信息方法。首先读入相机采集的图像信息和惯性信息,对图像进行特征提取与跟踪,并通过三维结构重建和惯性积分对齐完成里程计初始化,后通过神经网络yolov5对输入图像中的标志物体进行识别检测,将检测结果进行形状拟合提取标志物中的关键点信息,在已知交通标志物先验信息的情况下,通过重力加速度方向和几何重建方法,估计标志物距离载体位置和相对载体姿态,以ArUco标志作为真值估计交通标志重建结果精度,其中位置精度在分米级,航向角误差在4°以内。
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公开(公告)号:CN116678427A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310751141.6
申请日:2023-06-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于城市峡谷稀疏特征地图约束的动态定位方法,首先借鉴大地测量领域导线布设测量的思想,设计一种基于道路里程节点为主线的城市峡谷稀疏特征点云地图结构;然后,基于所建的稀疏特征地图,利用2D激光雷达匹配算法实时估计无人车的位姿参数;最后,结合因子图算法对位姿参数估值进行平滑优化。进一步的,本发明还公开一种与上述方法对应的基于城市峡谷稀疏特征地图约束的动态定位装置。通过本发明提高了高精度点云地图在分割、拼接、检索及通信传输方面的便捷性和灵活性,特别是在复杂城市峡谷场景下,可基本实现0.5m以内的无人车动态定位精度。
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公开(公告)号:CN116299599A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310150768.6
申请日:2023-02-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种INS辅助的GNSS伪距粗差探测方法;充分挖掘INS导航信息在辅助抗差方面的作用,大幅增强组合导航系统的抵抗粗差能力;首先,利用GNSS单点伪距观测值以及多普勒观测值与INS进行紧组合,并对卫星接收机钟差以及钟漂的实时估计进行滑窗监测;此后,将组合系统中INS的实时更新解算位置代入卫星观测方程进行预处理的平差求解,对剩余未知数进行残差检验;下一步,通过残差检验与滑窗监测的相关阈值设定,通过前向搜索的方式来循环剔除残差最大且超出阈值的故障卫星。最后采用M‑LS滤波方式,再次进行GNSS/INS紧组合解算得到正确的定位结果。
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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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