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公开(公告)号:CN116499465A
公开(公告)日:2023-07-28
申请号:CN202310447518.9
申请日:2023-04-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 基于因子图权值自适应地下管网机器人多源融合定位方法,对惯性导航定位、极低频定位、射频定位以及地下管网地图多源传感器进行组合定位方法。本方法首先根据INS\UWB\ELF量测和误差模型,构建INS\UWB\ELF因子节点与其代价函数,通过每一时刻的量测误差,对因子图中各传感器权值进行动态更新更新调整,并应用滑窗约束,降低导航先验信息的维度,根据初步融合的最优估计序列,并以此建立隐马尔可夫模型,进行地图匹配用维特比算法求解,得到多源融合定位结果,实现地下管网机器人在地下的高精度定位。
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公开(公告)号:CN116465412A
公开(公告)日:2023-07-21
申请号:CN202310447533.3
申请日:2023-04-24
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/20 , G01C21/00 , G01C21/16 , G06N3/0442 , H04W4/33 , H04W4/024 , G06F18/243 , G06F18/214
Abstract: 一种基于LSTM和注意力机制的改进PDR室内定位方法,包括以下步骤:编写数据采集软件,获取智能手机内部IMU数据。使用AdaBoost提升决策树的分类性能,实现提升树算法,根据加速度数据一系列特征值实现行人运动状态识别;根据识别出的运动状态,设置不同的阈值,利用波峰双阈值法实现步态识别;构建步长估计模型,搭建基于Attention机制改进的LSTM模型,并利用已采集的数据集进行训练、测试。将采集到的实时加速度计和陀螺仪数据投入已训练的模型以实现PDR过程中的步长估计;使用陀螺仪和磁力计数据,利用四元数姿态解算方法实现PDR过程中的航向估计,同时根据识别出的运动状态约束相关参数,减少PDR系统的误差,最终结合已获得的步长,完成行人室内定位。
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公开(公告)号:CN116502490A
公开(公告)日:2023-07-28
申请号:CN202310444227.4
申请日:2023-04-24
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/23 , G06F111/10
Abstract: 一种基于有限元的地下极低频信号穿透传播模型构建方法,涉及地下管道机器人非声探测与示踪定位技术领域,该方法基于目标电磁场的极化特性,使用电磁传感器探测的矢量电磁信号识别估计目标的方位;并对地下管道环境模型进行了优化,得到了电磁信号的规律,通过检测到的信号特征实现对目标的追踪。
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