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公开(公告)号：CN104713555A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201510093668.X
申请日：2015-03-03
Applicant: 南昌大学
Abstract: 应用全天域中性点辅助定向的车辆自主导航方法，包括建立车载中性点导航定向模型，建立改进的车辆动态数学模型，建立车载偏振光导航/动态数学模型/惯性导航组合导航系统，建立车载组合导航系统状态方程，建立车载组合导航系统量测方程。本发明将大气偏振特性、惯性导航、车辆动力学/运动学模型有效结合，通过对信息融合方案方法的研究，提出了合理的组合方案，解决大气偏振导航在车载应用中面临的问题，构建了一种具有强自主性、隐蔽性好、抗干扰的无源导航系统，总体可实现陆地作战车辆精确可靠的自主导航定位。
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公开(公告)号：CN104459624A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410640891.7
申请日：2014-11-13
Applicant: 南昌大学
IPC: G01S5/22
CPC classification number: G01S5/22
Abstract: 一种基于时间调制的超声波室内定位方法，是在室内固定位置布置3个以上超声波发射终端，并进行编号，序号依次为1，2，3……n，n为发射终端数量，布置一个基准站，任意位置布置一个超声波接收终端；发射终端用于发射超声波信号，基准站用于校准发射终端和接收终端的时间信号，接收终端用于接收超声波信号。本发明所述利用超声波在室内环境下传输时间信息和发射终端ID的方法，包括一种基于直接序列扩频的超声波调制方法，以解决现有超声波室内定位技术手段中渡越时间估计不准，定位刷新率低，发射终端识别计算量大的问题。
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公开(公告)号：CN105629201A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610004556.7
申请日：2016-01-06
Applicant: 南昌大学
IPC: G01S5/18
CPC classification number: G01S5/18
Abstract: 一种室内超声波定位位置修正方法，所述定位系统由中心站、信标节点、目标节点以及参考站四部分组成。本发明所述室内超声波定位位置修正方法可以消除由于超声波速度误差、硬件延时误差、安装误差以及其他误差引起的定位误差，相对于现有的超声波定位方法而言，通过室内超声波定位位置修正方法得到的目标节点的位置信息精度更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113203407B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202110554563.5
申请日：2021-05-20
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了基于关键平面的视觉惯性里程计方法，包括以下步骤：1、单目相机以一定频率采集图像；IMU以一定频率采集惯性数据；2、对采集到的每帧图像，提取点线特征并且进行跟踪；3、IMU预积分：对连续两帧图像之间的IMU数据进行预积分；4、2D德劳内三角化；生成3D网格；检测平面；对每个检测到平面分配特征；判断是否是关键平面；5、紧耦合视觉惯性定位：根据残差解决最小二乘问题并得出最优估计，实现对目标载体的定位。本发明所提出的方法用于视觉惯性定位，该方法同步视觉与IMU信息，提出了筛选关键平面的策略，通过引入关键平面，增加探测到平面之间的规律性，提高了定位精度。
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公开(公告)号：CN112649016A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011425027.7
申请日：2020-12-09
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明提供了一种基于点线初始化的视觉惯性里程计方法，包括以下步骤：步骤一、通过相机采集视觉数据，通过IMU采集惯性数据；步骤二、图像特征提取跟踪：对任意两帧图像提取并且跟踪点特征和线特征，得到前后帧之间的特征对应关系；步骤三、IMU预积分：对任意两帧图像之间的所有IMU数据进行预积分，得到IMU先验值，若IMU零偏改变则根据新的零偏重新计算IMU预积分测量值；步骤四、初始化：将步骤二提取和跟踪到的特征以及步骤三计算得到的IMU预积分值送入视觉惯性初始化模型，得到初始参数值；步骤五、紧耦合视觉惯性定位：将初始参数送入紧耦合视觉惯性估计器，实现对载体的实时定位；本发明增加了系统在无纹理环境下的初始化成功率，降低了初始化时间。
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公开(公告)号：CN105572639B
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201610004447.5
申请日：2016-01-06
Applicant: 南昌大学
IPC: G01S5/26
Abstract: 一种室内超声波差分定位方法,所述定位系统结构包括：室内超声波定位系统由中心站、信标节点、定位终端以及参考站四部分。本发明所述室内超声波差分定位方法可以消除由于超声波速度误差、硬件延时误差、安装误差以及其他误差引起的测量伪距误差，从而提高定位解算精度；引入了扩频编码技术可以消除各路超声波信号之间的串扰现象；相对于现有的超声波定位方法而言，通过超声波差分定位方法得到的定位终端的位置信息精度更高。
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公开(公告)号：CN104887237A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510175466.X
申请日：2015-04-14
Applicant: 南昌大学
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明公开一种基于人体运动模式监测的行人导航方法，涉及导航定位领域。在行人的髋关节、膝关节和踝关节处安装双轴角度传感器，在行人双脚脚掌和脚跟处都装上压力传感器。建立三维的人体坐标系，将大腿、小腿和脚掌近似成连杆，测量大腿、小腿和脚掌的长度。利用测得的角度信息、长度信息和足部所受压力变化信息，计算出各关节在坐标系中的位置，判断出行人的运动模式。以行人运动中处于双脚撑地这一状态时记为一步，并以此时的双脚坐标值解算出步长，利用步长、步数和航向角信息结合航迹推算算法可以进行精确的定位。
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公开(公告)号：CN112649016B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202011425027.7
申请日：2020-12-09
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明提供了一种基于点线初始化的视觉惯性里程计方法，包括以下步骤：步骤一、通过相机采集视觉数据，通过IMU采集惯性数据；步骤二、图像特征提取跟踪：对任意两帧图像提取并且跟踪点特征和线特征，得到前后帧之间的特征对应关系；步骤三、IMU预积分：对任意两帧图像之间的所有IMU数据进行预积分，得到IMU先验值，若IMU零偏改变则根据新的零偏重新计算IMU预积分测量值；步骤四、初始化：将步骤二提取和跟踪到的特征以及步骤三计算得到的IMU预积分值送入视觉惯性初始化模型，得到初始参数值；步骤五、紧耦合视觉惯性定位：将初始参数送入紧耦合视觉惯性估计器，实现对载体的实时定位；本发明增加了系统在无纹理环境下的初始化成功率，降低了初始化时间。
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