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公开(公告)号：CN119860765A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411925325.0
申请日：2024-12-25
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/16 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/063
Abstract: 本发明公开了一种基于精细预积分和自适应视觉惯性权重的单目视觉惯性定位方法，首先采用滑动窗口的方法，利用视差构建关键帧，对相邻关键帧之间的惯性测量单元的输出使用精细预积分处理；对视觉惯性里程计进行初始化，获得初始的传感器的外参、内参及里程计的尺度和速度信息；采用L2范数归一化各预积分量的加速度和角速度，将其作为自适应惯性优化权重对各精细预积分约束的协方差矩阵的分量加权；基于光流跟踪后特征匹配的质量，根据特征连续跟踪次数和前后灰度值变化，得到视觉权重，自适应地调整视觉重投影残差的信息矩阵的大小；最终采用滑动窗口和因子图对相机位姿进行优化迭代，使得基于马氏距离测量残差项最小化，得到最终定位结果。
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公开(公告)号：CN119805446A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510084102.4
申请日：2025-01-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种退化环境下视觉辅助的多段落雷达惯性定位方法及系统，对每帧雷达点云执行扫描匹配，将得到的雷达里程计残差送入雷达惯性视觉里程计中；检测退化段落，如检测成功，将其送入深度配准中，反之执行雷达里程计，并将得到的雷达里程计相对误差送入位姿图优化；计算相邻雷达点云帧之间的惯性测量单元预积分残差，分别送入深度配准、雷达惯性视觉里程计以及位姿图优化中；再对每帧图片实施特征跟踪，执行深度配准，将视觉重投影残差送入雷达惯性视觉里程计中；执行退化段落内雷达惯性视觉里程计，将得到的段落内位姿残差送入位姿图优化中；最后执行位姿图优化，得到位姿结果。本发明能大幅度提升定位精度，得到更精准的退化环境结构。
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公开(公告)号：CN109903343B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201910149805.5
申请日：2019-02-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于惯性姿态约束的特征匹配方法。首先将待匹配的两幅图像进行栅格化处理并检测ORB特征点，并选出含有较多特征点的栅格，并将惯性测量单元输出的姿态信息作为特征匹配的约束条件；其次，按照汉明距离进行排序和粗匹配，选取汉明距离不大于最小距离一定倍数的特征点对作为正确匹配点对，并将汉明距离介于一定距离的特征点对作为待定匹配点对；最后利用g2o非线性优化方法求解本质矩阵，利用本质矩阵恢复图像的位姿信息，对待定匹配点对使用对极约束条件，将满足自适应阈值条件的待定特征点对加入正确匹配点对，从而提高图像的匹配准确度。基于惯性姿态约束的ORB特征匹配方法误匹配点数减少，鲁棒性更高。
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公开(公告)号：CN115574816B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211481989.3
申请日：2022-11-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种仿生视觉多源信息智能感知无人平台，属于计算机视觉和深度学习技术领域。该无人平台搭载了仿生偏振视觉/惯性/激光雷达组合导航模块、深度学习目标探测模块、自主避障模块；其中仿生偏振视觉/惯性/激光雷达组合导航模块用来对无人平台进行实时定位定向；深度学习目标探测模块，用来自仿生偏振视觉/惯性/激光雷达组合导航模块获得的周围环境的RGB图像，对无人平台周围的环境进行感知；自主避障模块，在无人平台行驶过程中，根据目标识别的物体判断周围是否有障碍物，并结合获得的载体导航定位信息进行自主避障。本发明提高无人平台在复杂环境下的隐蔽性与自主导航能力以及无人平台的目标探测以及自主避障能力。
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公开(公告)号：CN110260862B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201910513614.2
申请日：2019-06-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于捷联惯导系统的旋翼直升机载导航装置，包括：扩展平台、IMU惯性测量单元、卫星导航接收机、存储卡、mini PC、电源模块、高清摄像头和挂篮；其中，扩展平台做载体；IMU惯性测量单元提供惯性导航信息；卫星导航接收机提供卫星导航信息；存储卡、mini PC是处理方法实现的平台；电源模块为mini PC供电；高清摄像头提供视觉导航；挂篮分为两层，上层放置mini PC，下层放置电源模块。本发明解决了旋翼直升机惯性导航系统化、专业化和国产化的问题，具有广阔的民用与军事应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114111843B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202111408645.5
申请日：2021-11-24
Applicant: 东南大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开一种捷联惯导系统最优动基座初始对准方法，属于捷联惯性导航领域。所述方法主要包括以下步骤：首先利用全球卫星导航系统数据和捷联惯性导航系统数据计算导航系变换矩阵和载体系变换矩阵，将对准起始时刻的姿态矩阵确定问题转化为多矢量定姿问题，采用滑动窗口构建新的观测矢量，利用奇异值分解算法求解多矢量定姿问题，然后结合全球卫星导航系统和捷联惯性导航系统的输出信息，建立状态模型和量测模型，最后采用二型模糊自适应卡尔曼滤波算法估计状态量并不断修正姿态矩阵，实现捷联惯性导航系统动基座初始对准，提高了初始对准的精度和稳定性，应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN114061591B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202111368353.3
申请日：2021-11-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于滑动窗数据回溯的等值线匹配方法，属于地球物理场辅助惯性导航领域。对于基于地形/地磁/重力的地球物理场辅助惯性导航系统，当运载体进入到物理场适配区后，传统的迭代最近等值线方法受匹配点数量限制而容易陷入局部最优解，为了获得全局最优航行轨迹，本发明根据实时多任务操作系统的计算性能和辅助导航精度要求确定滑动窗口参数，利用历史物理场值匹配数据构建滑动窗数据回溯框架，采用矩阵的特征值特征向量分解方法获得指示航迹点集至最邻近参考点集的旋转变换矩阵，通过移动滑动窗并进行正向和逆向循环匹配以达到全局航迹约束，可提高匹配精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113807464B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111155472.0
申请日：2021-09-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开一种基于改进YOLO V5的无人机航拍图像目标检测方法，属于深度学习和目标检测领域。该方法首先利用无人机航拍图像构建相关数据集，然后在YOLO V5主干网络部分利用卷积层替换Focus模块中的切片层，接着利用Neck部分对图像特征进一步处理，然后针对无人机高空航拍视角带来的目标杂散分布且目标占像素比过小问题，在网络预测层部分优化剔除76×76×255的大检测头，并同时调整锚框，最后通过泛化交并比、平均精度以及推理速度评价目标检测性能。该方法在提高识别准确率和特征提取性能的基础之上，能够实现对无人机航拍图像目标的快速、准确检测。
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公开(公告)号：CN114111843A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111408645.5
申请日：2021-11-24
Applicant: 东南大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开一种捷联惯导系统最优动基座初始对准方法，属于捷联惯性导航领域。所述方法主要包括以下步骤：首先利用全球卫星导航系统数据和捷联惯性导航系统数据计算导航系变换矩阵和载体系变换矩阵，将对准起始时刻的姿态矩阵确定问题转化为多矢量定姿问题，采用滑动窗口构建新的观测矢量，利用奇异值分解算法求解多矢量定姿问题，然后结合全球卫星导航系统和捷联惯性导航系统的输出信息，建立状态模型和量测模型，最后采用二型模糊自适应卡尔曼滤波算法估计状态量并不断修正姿态矩阵，实现捷联惯性导航系统动基座初始对准，提高了初始对准的精度和稳定性，应用前景广阔。
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