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公开(公告)号：CN104807465B
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201510206216.8
申请日：2015-04-27
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明实施例公开一种机器人同步定位与地图创建方法及装置，属于机器人同步定位与地图创建领域。该方法包括：根据外部传感器采集的外部环境信息，得到观测信息数据集；根据当前时刻的后验概率分布和下一时刻的运动控制信息，得到下一时刻的先验概率分布；利用所述下一时刻的先验概率分布和所述观测信息数据集更新后验概率分布；根据更新后的后验概率分布更新当前时刻地图特征信息并更新当前时刻机器人控制信息。本发明实施例通过容积变换，避免了直接线性化过程，减少了计算雅可比矩阵的计算量，提高了精度，减小了截断误差对于系统稳定性的影响，改进了通过迭代测量更新，改进了容积点采样规则，减小采样点在高度非线性环境下的失真。
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公开(公告)号：CN106871911A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710290156.1
申请日：2017-04-28
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明公开了一种突发障碍物识别的BVGSP‑SLAM复合模型的实现方法，涉及细胞生物学和仿生学领域，包括以下步骤：1)进行融合速度细胞的RatSLAM模型研究，并建立速度细胞活性的数学模型；2)进行融合边界细胞的RatSLAM模型研究，并建立边界细胞活性的数学模型，本发明在RatSLAM模型基础上融入速度细胞实现自身的定位，通过对边界细胞的模型分析建模实现突发障碍物的判别与避障，融入网格细胞实现场景重定位的功能，修正里程计的累计误差，本发明提出的融合速度细胞和边界细胞的复合SLAM模型的建立更优，尤其对突发障碍物出现时能够直接从边界细胞模型提取出出所需的状态信息进行判断并实现避障，最后通过实物进行系统分析验证。
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公开(公告)号：CN106131955B
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201610545672.X
申请日：2016-07-12
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于移动机器人辅助的无线传感器网络节点定位方法,属于无线传感器网络节点定位领域。将移动机器人与无线传感器网络相结合，采用机器人‑节点、节点‑节点协作配合的定位方式，充分利用移动机器人的机动性及无线传感器节点的可计算性，融入高斯混合容积卡尔曼滤波(Gaussian Mixture Cubature Kalman filter，GM‑CKF)算法，实现了对节点的动态定位。本发明实施例所提出的协作定位方法可以实现对节点的位置估计，采用的GM‑CKF算法能够有效克服高非线性和异常误差导致的不利影响，减小由于系统滤波发散导致的误差，提高节点定位精度。
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公开(公告)号：CN104807465A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510206216.8
申请日：2015-04-27
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G01C21/20
CPC classification number: G01C21/20
Abstract: 本发明实施例公开一种机器人同步定位与地图创建方法及装置，属于机器人同步定位与地图创建领域。该方法包括：根据外部传感器采集的外部环境信息，得到观测信息数据集；根据当前时刻的后验概率分布和下一时刻的运动控制信息，得到下一时刻的先验概率分布；利用所述下一时刻的先验概率分布和所述观测信息数据集更新后验概率分布；根据更新后的后验概率分布更新当前时刻地图特征信息并更新当前时刻机器人控制信息。本发明实施例通过容积变换，避免了直接线性化过程，减少了计算雅可比矩阵的计算量，提高了精度，减小了截断误差对于系统稳定性的影响，改进了通过迭代测量更新，改进了容积点采样规则，减小采样点在高度非线性环境下的失真。
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公开(公告)号：CN106871911B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201710290156.1
申请日：2017-04-28
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明公开了一种突发障碍物识别的BVGSP‑SLAM复合模型的实现方法，涉及细胞生物学和仿生学领域，包括以下步骤：1)进行融合速度细胞的RatSLAM模型研究，并建立速度细胞活性的数学模型；2)进行融合边界细胞的RatSLAM模型研究，并建立边界细胞活性的数学模型，本发明在RatSLAM模型基础上融入速度细胞实现自身的定位，通过对边界细胞的模型分析建模实现突发障碍物的判别与避障，融入网格细胞实现场景重定位的功能，修正里程计的累计误差，本发明提出的融合速度细胞和边界细胞的复合SLAM模型的建立更优，尤其对突发障碍物出现时能够直接从边界细胞模型提取出出所需的状态信息进行判断并实现避障，最后通过实物进行系统分析验证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109067469A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811133993.4
申请日：2018-09-27
Applicant: 安徽工程大学
IPC: H04B10/572 , H04B10/50 , H04B10/556
Abstract: 本发明提供一种基于多频相位调制的激光频移器及频移方法，属于光学技术领域。本发明所述激光频移器包括窄线宽的激光源、电光调制器、带通滤波器、光谱测量系统、任意波形发生器以及射频信号放大器；本发明方法包括：首先将窄线宽的激光源输出的单频信号导入到电光调制器中；然后基于光谱分析反向计算得到多频调制电信号波形，设定任意波形发生器产生相应的多频调制电信号；调制电信号先经过射频信号放大器进行放大，传送到电光调制器；将调制后形成的光信号输出到带通滤波器进行移频；最后光谱测量系统进行光谱结构分析。本发明解决了现有技术信号的功率利用率不高、设备结构较复杂的问题。本发明可运用于无线通信和光纤传感。
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公开(公告)号：CN106814737B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201710045551.3
申请日：2017-01-20
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于啮齿类动物模型和RTAB‑Map闭环检测算法的SLAM方法，利用啮齿类动物模型海马神经细胞能够进行空间定位，融合现有的闭环检测RTAB‑MAP算法构建出一种新的仿生导航模型，在保证系统具有良好实时性的条件下，能够实现大环境下长期累积误差的修正，并在一定程度上提高由于室内光线变换造成导航的不稳定性。
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公开(公告)号：CN107122827A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710290162.7
申请日：2017-04-28
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DGSOM神经模型的RatSLAM算法研究，涉及仿生学、神经网络与机器视觉领域，利用鼠类模型的海马神经细胞进行空间定位，融合提出的DGSOM神经网络构建出一种新的仿生导航模型，通过减少视觉细胞的数量降低系统的复杂度；更早的进行场景重定位使系统在闭环检测方面具有更好的实时性能；优化了闭环检测的匹配效果，其准确率、召回率及F1值均有所改进，DGSOM+RatSLAM的准确率、召回率及F1值分别达94.74％、86.88％和90.64％，融入高斯噪声下的改进模型Gauss‑DGSOM+RatSLAM的准确率、召回率及F1值分别达86.70％、80.25％、83.35％。
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公开(公告)号：CN106814737A
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201710045551.3
申请日：2017-01-20
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于啮齿类动物模型和RTAB‑Map闭环检测算法的SLAM方法，利用啮齿类动物模型海马神经细胞能够进行空间定位，融合现有的闭环检测RTAB‑MAP算法构建出一种新的仿生导航模型，在保证系统具有良好实时性的条件下，能够实现大环境下长期累积误差的修正，并在一定程度上提高由于室内光线变换造成导航的不稳定性。
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公开(公告)号：CN102594906A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201210060266.6
申请日：2012-03-02
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 一种数据融合方法及装置，所述数据融合方法包括：将区域内的网络节点划分为不同的簇，在所述簇内选择一网络节点作为簇头节点；获取所述簇内的网络节点与所述簇头节点之间能量消耗小于第一预设阈值的链路路径；以所述链路路径中网络节点相邻的网络节点作为数据融合节点对网络节点发送的数据进行融合，并经由所述链路路径将融合后的数据发送至所述簇头节点。本发明的技术方案，增强了网络的鲁棒性，降低了网络的能源消耗，延长了网络生命周期。且适用于不同的网络环境。
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