本发明公开一种适用于量测噪声不确定的组合导航系统数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构造惯性/天文组合导航系统模型；S2：通过CKF对多步量测量进行预测用以扩展量测序列，然后将经验模态分解法和滤波运算均值法相融合从扩展的量测序列中分解得到量测噪声序列。本发明涉及数据融合方法，具体地讲，涉及一种适用于量测噪声不确定的组合导航系统数据融合方法。本发明要解决的技术问题是提供一种适用于量测噪声不确定的组合导航系统数据融合方法，不仅具有计算复杂度低的优点，而且还表现出对量测噪声不确定度具有较好的鲁棒性，从而提高了惯性/天文组合导航系统的导航数据融合精度。
📄 2023109855199
📂 G01C21_16
👤 齐鲁工业大学(山东省科学院)
📅 2023-08-07
本发明公开的一种卫导拒止环境下的轨道车组合导航方法及装置,通过惯性导航误差模型和惯性器件零偏的马尔科夫模型,构建卡尔曼模型状态方程;获取所有观测量,将所述观测量进行整合,得到观测向量,根据所述观测向量,构建卡尔曼模型观测方程;基于所述卡尔曼模型状态方程和所述卡尔曼模型观测方程,得到卡尔曼模型,基于所述卡尔曼模型对状态变量进行实时估算和输出校正,得到组合导航算法;该组合导航算法需要的外界量测信息少,大多数观测量为惯性运动本身的特征量,因此,本发明的技术方案可以提高导航精度的量测信息,鲁棒性较好。
📄 2022114304647
📂 G01C21_16
👤 中山大学
📅 2022-11-14
本发明提供了一种无人机快速对准方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：将无人机在起点处上电，并判断是否存在干扰加速度，若不存在，则采用加速度计和三轴磁强计分别对水平姿态和航向角进行对准，得到初始俯仰角、初始横滚角和初始航向角；建立失准角误差模型，并基于失准角误差模型，采用预设迭代算法对初始俯仰角、初始横滚角和初始航向角进行修正，得到修正俯仰角、修正横滚角和修正航向角；当无人机直线加速运行预设时长后，通过卫星导航进行方位对准，得到GNSS航向角；将修正航向角与GNSS航向角进行加权融合，得到融合航向角。本发明的无人机INS对准不仅精度高、耗时短，而且抗干扰能力强、鲁棒性好，还具有普适性。
📄 2022113814252
📂 G01C21_16
👤 中山大学
📅 2022-11-04
本发明公开了一种基于决策树的步数判别方法，该方法以实现多种运动模式下的高精度步数检测为目的，步骤为：首先采用佩戴在行人身上的微惯性参考系统(MIMU)求取行人在x、y、z三轴方向上的加速度信息，判别出当下的多种特征统计量的灵敏度，并根据三轴的和加速度构建波峰波谷决策树，最后根据决策树和特征统计量对行人步数进行检测判别。本发明利用MIMU采集的特征统计量和波峰波谷决策树相结合，能够很好的避免因行人行走抖动带来的伪波峰、伪波谷以及不同运动模式中特征值灵敏度不同对步数检测造成的影响，从而提高行人步数检测准确性。
📄 2022100250209
📂 G01C21_16
👤 重庆邮电大学
📅 2022-01-11
本发明请求保护一种基于冗余技术的MEMS惯性定位系统航向优化方法，在现有的MEMS传感器技术工艺水平下，使用多个低精度传感器代替一个高精度传感器，从而达到提高系统可靠性和定位精度的同时还降低系统成本的目的。利用器件冗余技术，在不同位置配置陀螺仪，根据传感器测得的数据，计算出载体在x、y、z轴三个方向的加速度，根据加速度大小设定不同的权值，通过Kalman滤波建立冗余加速度计的系统状态方程和观测方程，结合传感器的配置矩阵得到冗余系统的传感器数据融合模型，最后根据权值将数据融合求出载体三轴最优角速度。本发明根据各陀螺仪敏感轴的加速度大小进行加权融合，降低陀螺仪受到外部加速度冲击、振动产生的漂移误差影响，有效地提高了系统的航向精度。
📄 2022100425576
📂 G01C21_16
👤 重庆邮电大学
📅 2022-01-14
本发明涉及机器人技术领域，具体为基于迭代重加权最小二乘的机器人导航优化方法。本发明通过对板载的惯性测量单元计算预积分结果，递推物理航迹；计算跨节点测量闭环和物理航迹间的几何差异，生成跨节点航迹残差；结合历史信任滑窗计算节点间的交互信任值，并构建节点一致性网络；基于导航传感器数据为所有节点生成环境置信度；通过迭代计算求解全局最优的导航约束权重集，结合环境置信度生成导航约束权重；采用迭代重加权最小二乘算法，根据导航约束权重对时空位姿图进行优化求解，获得导航轨迹解。本发明能够有效抑制伪信节点影响，提升了集群导航解算的全局一致性与可靠性，以生成全局几何一致的高精度导航轨迹解。
📄 2025118466466
📂 G01C21_16
👤 淮南师范学院
📅 2025-12-09
本发明提供一种适用于复杂山地环境的自适应无人车位姿估计方法。该无人车位姿估计方法包括：首先利用车载传感器，包括惯性测量单元IMU和相机，实时采集车辆的运动和视觉数据。其次采集到的相机图像和IMU数据需经过光照校正、阴影去除和地形起伏补偿等预处理，以消除噪声和异常值。然后在图像序列中检测并提取关键特征点，并在连续帧之间跟踪这些特征点，以获取无人车的运动信息。利用跟踪到的特征点对，进行初步的相机位姿估计。最后将IMU数据与相机位姿估计结果相结合，采用重校准的迭代扩展卡尔曼滤波RIEKF算法进行多模态数据融合，得出位姿估计。本发明旨在能够适应不同的运动条件和环境变化，自动调整算法参数以保持最优的位姿估计性能。
📄 2024116217290
📂 G01C21_16
👤 浙江工业大学
📅 2024-11-14
本发明公开了一种基于惯性测量单元和深度学习的移动机器人定位方法，包括将惯性测量单元的原始数据输入训练好的深度学习模型，得到惯性测量单元的误差校准参数和不变卡尔曼滤波器的噪声参数，再利用惯性测量单元的误差校准模型获得校准后的加速度和角速度，再将校准后的加速度和角速度输入不变卡尔曼滤波器，获得移动机器人的定位结果。本发明能够适应不同移动机器人的运动特性，得到更高精度的移动机器人定位结果，并有助于降低移动机器人的定位成本，不易受环境干扰。
📄 202211057042X
📂 G01C21_16
👤 浙江工业大学
📅 2022-08-31
一种基于相机与消费级IMU融合的低速无人车定位方法，包括以下步骤：步骤1：获取不同传感器数据，并进行预处理；步骤2：执行初始化；步骤3：IMU状态及协方差传播；步骤4：对新一帧图像执行FAST角点提取及KLT光流跟踪；步骤5：相机状态及协方差扩增；步骤6：无人车运动状态检测；步骤7：基于FAST角点的相机测量更新；步骤8：基于静态约束条件的自适应测量更新；步骤9：滑动窗口状态管理；步骤10：IMU坐标系与车体坐标系间的位姿转换；步骤11：无人车位姿估计值实时输出。本发明能够在缺失GNSS信号的环境下，实现对低速无人车的定位，具有较高的定位精度和较强的鲁棒性。
📄 202110619924X
📂 G01C21_16
👤 浙江工业大学
📅 2021-06-03
本发明公开了一种航空系统导航定位的方法及系统，用以解决传统天文定位精度受限于水平基准的精度，很难实现高精度定位的问题。该方法包括：建立基于地心惯性系的惯导系统；对所述惯导系统进行解算得到载体的惯导解算结果；利用所述惯导解算结果及组合导航滤波器输出的导航误差估计构造高精度数字水平基准；根据所述高精度数字水平基准判断当前的天文导航数据是否可用，若是，计算得到天文导航系统解算出的位置信息在所述惯导系统中的投影；根据所述投影得到惯性/天文紧组合导航系统的量测信息。本发明充分利用惯导系统和天文导航系统的量测信息获得高精度的数字水平基准，解决现有传统天文导航定位受水平基准制约的问题，导航精度高。
📄 2018107635780
📂 G01C21_16
👤 浙江海洋大学
📅 2018-07-12
本发明请求保护一种基于人体分布惯性节点矢量测距的三维位姿测量方法。该方法在行人左右腿的踝关节均安装测距模块与惯性节点，每个惯性节点内部集成三轴加速度计、角速度计及磁力计。利用测距模块测量行人踝关节间的实时距离信息；利用惯性节点计算出踝关节节点处的姿态角信息。通过运动过程中三个轴向上的加速度信息及姿态角信息并结合之前的测距信息，得到各时间片段内的矢量信息。通过矢量信息及姿态角信息可以实时追踪行人在三维空间域中的位置与姿态信息，简称位姿信息。本发明的参数直观、可靠，具有自主测量、不使用估计量、不受特征参数约束的特点。
📄 2020100419839
📂 G01C21_16
👤 重庆邮电大学
📅 2020-01-15
本发明公开了一种基于语义VSLAM的无人机导航方法，本发明结合LIME光度增强算法对输入图像进行预处理，使得SLAM系统在低光照环境下更加鲁棒。在轻量级神经网络Yolov4‑Tiny的基础上结合数据增强、迁移学习、初始学习率设置及余弦学习率调整策略进行优化，以进一步提升网络模型精度及泛化能力。结合超体素预分割三维稠密点云，再将二维物体标注映射到分割后的点云上较高效率地实现三维标注形成语义地图。结合局部规划算法、全局规划算法和Fast‑planner算法进行轨迹优化，以适应复杂环境及增加规划速度。
📄 2021105573832
📂 G01C21_16
👤 杭州电子科技大学
📅 2021-05-21
柿子坊 · 知识产权运营
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