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公开(公告)号：CN104296741A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410527995.7
申请日：2014-10-09
Applicant: 济南大学
CPC classification number: G01C21/005 , G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种采用距离平方和距离平方变化率的WSN/AHRS紧组合方法，包括：选取导航区域内任意一个参考节点的位置作为坐标原点，构建相对坐标系；在所述相对坐标系中将AHRS即姿态和方位参照系统、WSN即无线传感器网络进行集成，通过扩展卡尔曼滤波器对得到的同步导航数据在导航计算机中进行数据融合；构建扩展卡尔曼滤波器的状态方程和观测方程；将AHRS采集到的当前时刻的未知节点的位置和速度与滤波器输出的AHRS误差做差，最终得到当前时刻的未知节点的位置和速度的最优估计。本发明有益效果：由于该紧组合方法中将距离平方变化率作为数据滤波器的观测向量，因此无需新添设备就可以完成对目标节点速度误差的预估，进而完成对目标节点的速度预估。
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公开(公告)号：CN106052684B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN201610436800.7
申请日：2016-06-16
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种采用多模式描述的移动机器人IMU/UWB/码盘松组合导航系统及方法，包括：UWB参考节点、移动机器人和数据采集模块；所述UWB参考节点与移动机器人和数据采集模块分别通信，所述移动机器人和数据采集模块通信；UWB参考节点用于实现参考节点到移动机器人之间距离的测量；通过移动机器人上固定的码盘所采集到的速度判断移动机器人所处的运动状态，根据运动状态的不同分别进行解算误差的预估。本发明有益效果：该系统及方法能满足室内移动机器人导航的中高精度定位和定向的要求。可用于室内环境下的移动机器人的中高精度定位。
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公开(公告)号：CN109737957B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201910100184.1
申请日：2019-01-31
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种采用级联FIR滤波的INS/LiDAR组合导航方法及系统，算法采用级联滤波结构，即在激光雷达数据处理部分，将激光雷达采集得到的移动机器人与角点之间的距离作为观测信息，利用EFIR滤波算法对激光雷达测量得到的位置进行预估。在此基础上，在松组合导航数据处理部分，将INS与激光雷达分别测量的位置信息之差作为观测量输入到FIR滤波算法，对INS计算的误差进行预估，最终得到当前时刻移动机器人最优的位置信息。本发明有益效果：通过在激光雷达部分采用级联滤波结构有效提高了激光雷达通过角点距离测量移动机器人位置的精度，同时，FIR滤波算法的使用也提高了算法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109068099A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811033412.X
申请日：2018-09-05
Applicant: 济南大学
IPC: H04N7/18 , G08B13/196
Abstract: 本发明公开了一种基于视频监控的虚拟电子围栏监控方法及系统，监控方法包括如下步骤：步骤1、采集监控区域的图像数据；步骤2、判断采集的图像是否是第一帧图像，如果是，在采集的第一帧图像中绘制多边形作为要监控的重点区域，执行下一步；否则直接执行下一步；步骤3、通过阴影检测算法判断所述重点区域是否有目标入侵，如果有目标入侵，输出报警信息，并执行第1步，否则，直接执行第1步。本发明通过鼠标绘制任意多边形作为重点监控区域，通过阴影检测算法判断是否有目标进入，去除了图像中的阴影，避免因重点监控区域有阴影进入而产生误报警，提高了监控的准确性，实现重点区域的重点监控。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105115507B
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201510486767.4
申请日：2015-08-10
Applicant: 济南大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于双IMU的双模式室内个人导航系统及方法，包括：参考系统和行人导航系统；所述参考系统包括：码盘和固定于码盘的IMU；所述行人导航系统包括：足部IMU、肩部电子罗盘和控制器；足部IMU与肩部电子罗盘连接，参考系统、足部IMU和肩部电子罗盘分别与控制器连接；本发明有益效果：通过双模式导航算法，能够在整个行走环节中实现对IMU解算的误差漂移进行限制，从而提高IMU的解算精度。
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公开(公告)号：CN106680765A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710124529.8
申请日：2017-03-03
Applicant: 济南大学
CPC classification number: G01S5/0257 , G01C21/165 , G01S5/0294 , G01S5/145
Abstract: 本发明涉及一种基于分布式组合滤波INS/UWB行人导航系统及方法，系统包括惯性导航器件、伪距检测单元、无线数据传输系统和数据处理系统，惯性导航器件，用于测量行人的导航信息，伪距检测单元，用于获取伪距信息：无线数据传输系统，用于将惯性导航器件和伪距检测单元所采集的数据通过无线传输传递到数据处理系统中，并将数据处理系统发送的控制命令传递到所述惯性导航器件中；数据处理系统：具有分布式组合滤波器，根据当前无线通信信道的通信质量选择上述分布式组合滤波器中的一种用于对采集到的数据进行数据融合估计，并向惯性导航器件发送控制命令。本发明可降低室内复杂导航环境对组合导航精度的影响，得到目标行人导航信息的最优预估。
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公开(公告)号：CN104374389B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201410757035.X
申请日：2014-12-10
Applicant: 济南大学
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明公开了一种面向室内移动机器人的IMU/WSN组合导航方法，包括：构建相对坐标系；得到当前时刻该无线通信通道的未知节点与参考节点之间的距离平方和距离平方变化率的最优估计；得到当前时刻IMU解算得到的未知节点与参考节点之间的距离平方和距离平方变化率的最优估计；构建主滤波器；最终得到当前时刻的未知节点的位置、速度和姿态的最优估计。本发明有益效：在WSN和低成本IMU中都采用了局部滤波器，有效的提高了传感器所采集数据的精度，有助于后续主滤波器进行数据融合过程中精度的提升。主滤波器与传统移动机器人定位领域的位置、速度和加速度误差相比，对系统的运行状态描述更加精确，有助于提高数据融合的精度。
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公开(公告)号：CN106354160A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610835990.X
申请日：2016-09-20
Applicant: 济南大学
IPC: G05D3/12
CPC classification number: G05D3/12
Abstract: 本发明的n节拖挂式移动机器人反向运动时的方向角控制方法，拖挂式移动机器人由一牵引车和后端的n节拖车组成，其特征在于，由最后一节拖车开始，根据后面拖车的参考夹角和跟踪误差满足运动稳定性的条件，推导出前面拖车的参考夹角的大小，进而最终计算出牵引车的与n个拖车当前夹角相关的转向角，牵引车按照转向角运动，即可驱使拖挂式移动机器人平稳地反向运动。解决了带有n节拖车的机器人的方向跟踪控制问题，为n节拖挂式移动机器人反向运动控制提供了理论指导，有益效果显著，适于应用推广。
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公开(公告)号：CN105509739A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201610078964.7
申请日：2016-02-04
Applicant: 济南大学
CPC classification number: G01C21/165 , G01C21/206
Abstract: 本发明公开了一种采用固定区间CRTS平滑的INS/UWB紧组合导航系统及方法，包括：惯性导航器件INS和UWB无线标签分别设置在行人的鞋子上，UWB无线参考节点和参考系统分别设置在设定位置，惯性导航器件INS、UWB无线标签和参考系统分别与数据处理系统连接；数据处理系统包括：局部数据融合滤波器、容积卡尔曼滤波器、伪距数据处理模块、RTS平滑模块和均值滤波模块；本发明有益效果：有效的降低的传统紧组合导航模型中忽略泰勒展开式的高次项可能引入截断误差的可能性。
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