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公开(公告)号：CN114623817B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210158652.2
申请日：2022-02-21
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于关键帧滑窗滤波的含自标定的视觉惯性里程计方法，属于多传感器融合导航定位领域。传统的滤波方法会按时间推移不断的去除老旧的状态量，在退化运动的情况下，保留的状态量对应的帧束之间没有足够的视差，所以难以约束运动并导致漂移。本发明方法包括图像特征提取、基于关键帧的特征关联、滤波器初始化、基于IMU的状态推算、利用特征观测更新滤波器和基于关键帧的状态量管理这几个步骤，可以实时的对传感器的几何参数进行估计。本发明方法基于关键帧组织状态量，在退化运动时，这些关键帧束对应的状态量不会被去除，所以仍然可以保证良好的观测，避免了漂移，本发明是第一个支持自校准的基于关键帧的滑窗滤波方法。
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公开(公告)号：CN117234216B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311490146.4
申请日：2023-11-10
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种机器人深度强化学习运动规划方法及计算机可读介质。本发明移动机器人通过OctoMap方法构建当前时刻的3D体素局部占用地图以及占用信息；结合Tentabot导航框架进行计算，得到当前时刻每对线速度、角速度组合对应的机器人坐标系下先验轨迹的占用信息和可导航性信息；构建当前时刻的观测数据、动作空间、无效动作屏蔽约束函数；加权计算当前时刻的综合奖励；将当前时刻的观测数据、综合奖励输入Maskable PPO算法，结合当前时刻的无效动作屏蔽约束条件，结合Maskable PPO算法进行优化求解得到当前时刻的线速度、角速度，并输入至移动机器人进行运行。本发明实现机器人顺利躲避动态和静态障碍物，在轻微的传感器噪声和定位噪声干扰的场景中运行，算法具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117192479A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310959810.9
申请日：2023-08-01
Abstract: 本发明提出了一种遮挡检测的可见光定位系统及方法。本发明计算当前时段每个LED灯的归一化后信号强度变化率；结合右手定则构建世界坐标系；机器人根据三轴运动方向的判别结果，选择对应的遮挡阈值模型计算当前时段每个LED灯的阈值；将当前时段每个LED灯的归一化后信号强度变化率结合当前时段每个LED灯的阈值进行判断，得到当前时段每个LED灯的遮挡状态；机器人车根据当前时段每个LED灯的遮挡状态进行筛选，得到当前时段多个未被遮挡的LED灯，通过基于LED灯信号强度的室内定位方法进行定位，得到机器人当前时段的位置。本发明即使在光反射效应严重，或者遮挡时间很短的情况下依然可以有效剔除被遮挡的光信号。
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公开(公告)号：CN116086476A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310068343.0
申请日：2023-01-13
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种融合滤波网络的车辆位置估测方法及计算机可读介质。本发明通过窗口划分为多组IMU训练样本，并标记每组IMU训练样本的真实车辆位置标签；构建融合卡尔曼滤波模型的车辆位置估计网络，通过ADAM算法优化训练得到优化后车辆位置估计网络；将实时采集的车辆IMU数据结合优化后车辆位置估计网络进行车辆位置预测，得到实时的车辆预测位置。本发明通过对于车载惯性此类包含高噪声的数据具有较好的处理效果，削弱了噪声对系统的不利影响；构建噪声估计模型进行完好性约束噪声的实时估计，降低了传统滤波方案对经验参数设置的依赖，并且有效提升学习模型的迁移能力和适应能力。
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公开(公告)号：CN118229993A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410201208.3
申请日：2024-02-23
IPC: G06V10/46 , G06V10/40 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06V10/44 , G06N3/047 , G06N3/045 , G06T7/70 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图注意力和循环神经网络的特征点选取方法和装置。在长短期记忆(LSTM)网络中创新性的引入图注意力网络构建基于深度学习的动态特征管理模块，使系统能够优先关注特征管理器中稳定的特征点。首先，GAT模块从单个图像的特征点中提取空间结构信息，对每个特征点的局部关系进行建模。进一步，LSTM模块对特征点的局部关联进行时间一致的特征的建模和分析。所提方法有效地将局部关系建模与全局一致性分析相结合，首次应用GAT‑LSTM来解决动态和错误跟踪特征点给视觉同步定位与制图带来的复杂性，有效提高了系统三角测量和姿态估计的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117451043B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311793765.0
申请日：2023-12-25
Applicant: 武汉大学
Inventor： 庄园 , 李启鹏 , 槐建柱 , 陈怡文 , 纳什瓦·艾尔·班得瑞
Abstract: 一种数‑模混合估计的多源融合定位方法及系统，涉及多传感器融合定位技术领域，其利用IMU数据驱动模块回归传播调整因子、IMU不确定度因子和伪观测因子；利用LiDAR数据驱动模块计算场景特征退化率；根据IMU不确定度因子和场景特征退化率确定融合定位系统的不确定度；根据传播调整因子动态调整模型驱动传播预测时的噪声协方差，当场景特征退化率超过阈值时，仅使用伪观测因子进行观测更新，并结合不确定度进行位姿估计。本申请通过基于数据驱动的方法为基于模型驱动的滤波器系统提供自适应的参数调整，来适应不同场景和不同运动状态的变化。增强了系统在复杂场景和运动下的鲁棒性，综合考虑了传感器数据和系统模型的不确定度，能提供更可靠的结果置信度。
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公开(公告)号：CN117213470B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311467332.6
申请日：2023-11-07
Applicant: 武汉大学
Inventor： 庄园 , 陈怡文 , 槐建柱 , 纳什瓦·艾尔·班得瑞
IPC: G01C21/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供一种多机碎片地图聚合更新方法及系统，属于智能建图技术领域，包括：多机碎片地图数据预处理；构建基于多机异构数据挖掘的分层重定位模型，提取具有鲁棒性的场景描述子并进行几何验证；构建基于局部‑全局联合优化的多机碎片地图聚合策略，融合优化全局地图，得到一致性全局地图，并对全局地图组织及存储；构建基于子地图的重叠度计算机制，并根据重叠度结果进行局部地图的更新或替换，最终实现全局地图的时效更新。本发明通过构建基于局部‑全局联合优化的多机碎片地图聚合策略，降低了多机多期数据优化复杂度。
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公开(公告)号：CN117234216A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311490146.4
申请日：2023-11-10
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种机器人深度强化学习运动规划方法及计算机可读介质。本发明移动机器人通过OctoMap方法构建当前时刻的3D体素局部占用地图以及占用信息；结合Tentabot导航框架进行计算，得到当前时刻每对线速度、角速度组合对应的机器人坐标系下先验轨迹的占用信息和可导航性信息；构建当前时刻的观测数据、动作空间、无效动作屏蔽约束函数；加权计算当前时刻的综合奖励；将当前时刻的观测数据、综合奖励输入Maskable PPO算法，结合当前时刻的无效动作屏蔽约束条件，结合Maskable PPO算法进行优化求解得到当前时刻的线速度、角速度，并输入至移动机器人进行运行。本发明实现机器人顺利躲避动态和静态障碍物，在轻微的传感器噪声和定位噪声干扰的场景中运行，算法具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116558523A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310466394.9
申请日：2023-04-27
Applicant: 武汉大学深圳研究院
IPC: G01C21/20 , G01C21/16 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的速度估计方法和装置。其中，该方法包括：对设置在移动载体上的惯性测量单元IMU采集的数据进行预处理；将所述训练数据集输入待训练的速度估计神经网络，以得到训练后的目标速度估计神经网络；将IMU检测到的待估计数据输入所述目标速度估计神经网络，以得到移动载体的速度估计结果。本发明实施例通过采用卷积神经网络，提供了一种从单一惯性测量单元数据中估计载体速度的方法，利用估计的速度构建惯性导航算法误差约束，从而降低误差累积问题；基于深度学习强大的学习能力，该方案在不同设备载荷、设备状态、IMU差异性条件下，具有更强的速度估计鲁棒性，可作为速度计、轮速计等硬件设备的替代方案。
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公开(公告)号：CN113899368B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202111081675.X
申请日：2021-09-15
Applicant: 武汉大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 行人航位推算(PDR)面临的一个突出难题就是行人航向估计，其中用于计算航向的陀螺仪、磁力计数据往往不是带有较大的干扰噪声，就是受环境影响严重，另外由于终端与行人间存在一个安装角，使得估计的行人航向存在偏差。因此，本发明提供了一种基于室内指纹点拓扑关系的行人航向校正方法，通过综合使用历史无线信号定位信息、指纹点拓扑关系以及计算的概略航向对行人航向进行判断，使用匹配指纹点连线方位角校正计算的概略航向，利用纠正的航向进行PDR位置推估，以减轻航向偏差对位置推估的影响。
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