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公开(公告)号：CN114459507B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202210202064.4
申请日：2022-03-03
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院 , 湖南大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种DVL安装误差标定方法、设备及系统，该方法包括：步骤一，建立DVL的测速模型，步骤二，以李代数表达载体姿态，利用非线性最小二乘法根据该测速模型建立目标函数；步骤三，利用目标函数不断迭代得到极小值，以所述极小值对应的李代数标定所述安装误差角方向余弦阵。本发明实施例中，采用李代数的方法表示旋转矩阵，不存在奇点，不会出现万向节锁死问题，可以实现合并连续变换，适用于一次与二次近似模型，并在一定程度上避免线性方程组的系数矩阵的非奇异和病态问题，提供更稳定、更准确的增量。
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公开(公告)号：CN114459507A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210202064.4
申请日：2022-03-03
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院 , 湖南大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种DVL安装误差标定方法、设备及系统，该方法包括：步骤一，建立DVL的测速模型，步骤二，以李代数表达载体姿态，利用非线性最小二乘法根据该测速模型建立目标函数；步骤三，利用目标函数不断迭代得到极小值，以所述极小值对应的李代数标定所述安装误差角方向余弦阵。本发明实施例中，采用李代数的方法表示旋转矩阵，不存在奇点，不会出现万向节锁死问题，可以实现合并连续变换，适用于一次与二次近似模型，并在一定程度上避免线性方程组的系数矩阵的非奇异和病态问题，提供更稳定、更准确的增量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119687896A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411774611.1
申请日：2024-12-05
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明涉及SLAM技术领域，具体公开了一种基于混合窗口联合优化的SLAM方法、装置及系统，包括：获取激光雷达点云数据，并对激光雷达点云数据进行特征点提取，获得点云特征点数据；获取相邻两个点云帧采样时刻之间的IMU数据，并根据IMU数据构建IMU预积分残差；构建基于关键帧和点云特征点数据的时序帧的滑动窗口，并根据滑动窗口构建局部地图；将点云特征点数据与局部地图进行匹配，获得点云匹配约束残差；根据点云匹配约束残差与IMU预积分残差进行联合优化，获得激光雷达点云数据在世界坐标系下的位姿。本发明提供的基于混合窗口联合优化的SLAM方法能够提升SLAM系统定位与建图的鲁棒性和精度。
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公开(公告)号：CN115273068B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202210918994.X
申请日：2022-08-02
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种激光点云动态障碍物剔除方法、装置及电子设备，其包括：步骤1，将原始点云进行预处理；步骤2具体包括：步骤21，从特征点集合中选出初始的关键帧序列；步骤22，判断当新的关键帧与其上一关键帧的位姿变化是否超过预设值，如果是，则将该新的关键帧插入到关键帧序列，进入步骤23；步骤23，判断关键帧序列是否大于预设长度，如果是，则剔除与当前的关键帧的时间最远的关键帧；反之，进入步骤24；步骤24，从关键帧序列中取出局部关键帧，并对该局部关键帧建立关联信息搜索结构；步骤25，利用关联信息搜索结构，对当前的特征点云中的点进行数据搜索，获得空间距离最近的点，再剔除当前的特征点云中的满足预设剔除条件的点。
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公开(公告)号：CN115273068A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210918994.X
申请日：2022-08-02
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种激光点云动态障碍物剔除方法、装置及电子设备，其包括：步骤1，将原始点云进行预处理；步骤2具体包括：步骤21，从特征点集合中选出初始的关键帧序列；步骤22，判断当新的关键帧与其上一关键帧的位姿变化是否超过预设值，如果是，则将该新的关键帧插入到关键帧序列，进入步骤23；步骤23，判断关键帧序列是否大于预设长度，如果是，则剔除与当前的关键帧的时间最远的关键帧；反之，进入步骤24；步骤24，从关键帧序列中取出局部关键帧，并对该局部关键帧建立关联信息搜索结构；步骤25，利用关联信息搜索结构，对当前的特征点云中的点进行数据搜索，获得空间距离最近的点，再剔除当前的特征点云中的满足预设剔除条件的点。
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公开(公告)号：CN116164731A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310186863.1
申请日：2023-03-02
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本申请公开了一种高适应性的多传感器加权融合SLAM系统及方法，属于数据处理技术领域。该系统包括：数据预处理模块、紧耦合前端模块以及建图模块。本申请提出的多传感器融合SLAM系统，利用了多个传感器的优势弥补了各自的缺陷，并提出了权重分配策略，根据初始化检测，退化检测和车辆滑移检测实施权重分配，进行加权联合优化，提升非线性优化的效果，对环境的适应性强，能够应对激光雷达退化的环境，车辆滑移工况，建图初始阶段不稳定等问题，定位稳定，精度高。
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公开(公告)号：CN115790643A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211285995.1
申请日：2022-10-20
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于激光里程计高度方向的零速修正方法及系统，所述方法包括以下步骤：采用激光雷达和轮速计采集数据采集，对数据进行预处理；对预处理数据进行点云特征提取；订阅点云信息，计算出帧间相对位姿；由前端输出的帧间相对位姿和激光雷达的频率可推算出车辆的帧间加速度和角速度，将其输入到零速检测模块，零速检测模块通过加速度和角速度数据对车辆的高度方向状态进行判定；识别出零速状态后，进行零速修正辅助SLAM在z轴方向的优化。本发明采用自适应的零速检测策略，并对零速状态进行了量化，将零速修正与SLAM融合，增加了零速状态下SLAM在高度方向上的约束，对于SLAM在z轴方向的定位起到较好的优化作用。
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