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公开(公告)号：CN115560763A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211168720.X
申请日：2022-09-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明是一种基于抗差估计的弹性导航交互式信息融合方法，该方法在传统扩展卡尔曼滤波的基础上，使用基于IGG‑III等价权函数的权重矩阵对各独立传感器的观测值分别进行加权处理，以保证各独立传感器观测值的可靠性，从而避免卡尔曼滤波估计值因异常观测值的干扰导致失真甚至不收敛现象。同时，利用抗差标准化新息向量计算各通道的模型似然函数值，提高多传感器融合系统中各独立通道的可用性。在此基础上，借助包含各观测传感器优先级信息的马尔可夫概率转移矩阵对各独立通道的估计状态进行交互式融合输出。整个方法流程简单，思路清晰，这为多传感器融合系统弹性导航技术的发展研究提供了积极的参考和借鉴意义。
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公开(公告)号：CN111103600B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202010050715.3
申请日：2020-01-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明在常规基于高度角的随机模型基础上，提出了一种基于单频信噪比归一化的GPS/BDS多路径实时抑制方法，所提模型利用卫星高度角和信噪比对多路径误差进行检测，并对城市环境下的卫星进行降权处理。具体来说，对于同一站点，首先在理想环境下针对不同类型的卫星采用不同的信噪比标定方法进行标定，在城市环境下受多路径影响的信噪比观测值会偏离标定值，利用这一特性完成对多路径误差的检测，根据偏离值对该卫星进行降权处理以抑制多路径误差。最后对卫星残差进行一致性检验，进一步削弱多路径误差对定位结果的影响。通过两组RTD定位实验验证了在城市环境下，本发明提出的方法可以实时抑制多路径误差，提高定位精度。
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公开(公告)号：CN113376669B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202110692167.9
申请日：2021-06-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 发明公开了一种基于点线特征的单目VIO‑GNSS融合定位算法。首先对基于点特征的VIO增加线特征提取模块，并提出一种基于几何约束的线特征匹配策略以增强图像特征约束。此后，将加入的线特征与原VIO提取的点特征共同作为视觉特征信息，与IMU预积分结果共同输入至非线性优化的滑动窗口内，最小化所有测量残差的代价函数，获得VIO局部位姿估计结果。下一步，通过杆臂补偿方程将VIO位姿估计结果从局部VIO坐标系转至全局ECEF坐标系，最后将ECEF坐标系下的VIO位姿估计值与GNSS观测值共同输入卡尔曼滤波器内，构建传播和测量更新过程中的误差状态向量，实现VIO和GNSS的松耦合位姿估计。
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公开(公告)号：CN113566779B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110881752.3
申请日：2021-08-02
Applicant: 东南大学
IPC: G01C1/00 , G01C21/26 , G06V20/56 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于直线检测和数字地图匹配的车辆航向角估计方法，结合直线检测与地图匹配，将车辆位置匹配至数字地图中的对应点，计算方位角并与车辆航向角相减得到角度差，其次运用改进的FLD直线识别算法计算该时刻图像中识别到的车道线角度，利用角度差和对应图片中车道线角度参数形成数据集输入BP神经网络参与训练，训练完成后可输入图片车道线数据预测角度差，最后结合对应车道线点的方位角，计算车辆航向角。本发明估计方向角的最大误差为1.39°，精度为0.425°。综合本发明和其他方法的估计精度结果可知，本发明中的航向角估计方法与现有的方法及普通的测量传感器相比具有一定的优势。
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公开(公告)号：CN114419589A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210049982.8
申请日：2022-01-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力特征增强模块的道路目标检测方法，属于目标检测技术领域。本发明首先构建卷积神经模块对原始图像中的待检测道路目标进行特征提取，获取不同尺寸的输入特征图；然后构建包含CBAM注意力机制和语义增强分支的注意力特征增强模块，对获取的特征图进行特征增强；最后，基于增强后包含深层语义信息和浅层纹理信息的特征图采用解耦头进行分类回归，完成对目标的检测。BDD100K数据集检测结果表明，本发明公开的方法平均精准率提高1.8%；PASCAL VOC 2007数据集检测结果表明，本发明公开的方法平均精准率提高0.6%。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113075676B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110317996.9
申请日：2021-03-25
Applicant: 东南大学
IPC: G01S17/08 , G01S17/931 , G01S19/44
Abstract: 本发明公开了一种基于车道线里程匹配的隧道内车辆定位方法。首先读入高精度车道线信息，在进入隧道前根据卫星定位的结果，按垂直方向匹配对应的车道线点，记为里程约束的起始点，之后根据车轮测速仪开始累积车辆里程，并利用激光雷达获得车辆距离隧道墙壁的距离，间接得到车辆距车道线的距离，再通过车辆总里程匹配车道线对应点，完成车辆的隧道内定位。应用本发明的测量方法在10km的隧道内车辆定位的绝对平面精度为1‑3m。
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公开(公告)号：CN113970772A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111257863.3
申请日：2021-10-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向城市环境的多频BDS‑2/BDS‑3/INS车载组合定位方法，该发明利用BDS多频观测值信息（BDS‑2三频和BDS‑3四频）进行车载组合定位。面向BDS多频模糊度固定，根据城市观测环境的复杂程度，使用不同的模糊度固定策略：首先基于GF模型单历元取整固定到多频宽巷模糊度，如果观测环境较为复杂，则直接使用已经固定的宽巷模糊度参与定位解算，如果观测环境良好，允许对信号连续观测，则在已经固定的宽巷模糊度基础上再结合GB模型继续固定到窄巷模糊度后参与定位解算。最后根据不同的模糊度固定策略结果，构建相应的组合定位量测模型，既可以快速固定模糊度，又能根据观测条件达到最佳解算精度，进一步提高组合定位的稳定性和实时性。
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公开(公告)号：CN110515097B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201910821282.4
申请日：2019-09-02
Applicant: 江苏省测绘工程院 , 东南大学 , 南京康帕斯导航科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种应用于基准站的GNSS卫星观测粗差剔除方法，根据基准站生成的虚拟观测值与接收机实际观测值作差获得包含接收机钟差的观测值残差向量，对观测值残差向量排序后获得一次差列向量，将一次差列向量的相邻元素再次作差获得二次差列向量，然后对一次差、二次差列向量的特征值施加粗差判定和识别准则，并得到粗差剔除后的观测值集合。进一步的，本发明还公开一种与上述方法对应的应用于基准站的GNSS卫星观测粗差剔除装置。通过本发明实现了基准站观测粗差的有效剔除，增强了高精度相对定位的可靠性。
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公开(公告)号：CN112907573A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110317990.1
申请日：2021-03-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D卷积的深度补全方法，采用3D卷积的方法进行模态特征的学习，将输入的RGB图像与深度图信息相结合，通过捕获在多模态信息中的编码结构进行卷积运算，从而保证信息不被丢失。本发明利用3D卷积对RGB图像和稀疏深度进行特征融合，在网络对输入数据进特征提取的同时保留其模态特征，以充分挖掘数据信息提高深度估计的精度。实验结果表明在室内数据集中3D卷积对于深度补全的精度提升达到了7％以上，而在室外数据集上，其提升效果也达到了3.6％以上。其中室内时精度可达到0.2m，室外时精度也可达到1.2m左右。
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公开(公告)号：CN110208824B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201910467899.0
申请日：2019-05-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SVM的区域电离层模型补偿方法。首先根据CORS站观测值获得信号穿刺点处电离层VTEC值和穿刺点经纬度，建立区域电离层多项式模型；然后使用多项式模型求解各穿刺点的VTEC模型值和模型值残差；其次建立SVM模型，将穿刺点经纬度、VTEC模型值作为SVM模型输入参数，VTEC模型值残差作为输出参数，构建学习样本数据进行训练建模；最后利用训练好的SVM模型计算模型残差补偿值，结合VTEC多项式模型值得到VTEC预测值。使用本发明提出的方法，能够建立区域高精度电离层延迟改正模型，提高区域内单频用户导航定位的精度与可靠性。
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