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公开(公告)号：CN118506171A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410644678.7
申请日：2024-05-23
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06V20/05 , G06V10/30 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于声呐图像的水下管道检测和分割方法、系统。所述方法包括：将声呐图像进行数据增广和双边滤波降噪处理后添加到声呐图像检测分割数据集；使用管道目标分割模型Faster RCNN‑DT‑FPN进行特征提取，该模型通过密集连接机制、FPN特征融合网络机制增强模型的特征提取能力，实现对水下管道的精确检测；利用结合声呐管道特征信息的目标分割模块，与管道目标分割模型Faster RCNN‑DT‑FPN相结合，通过路径融合机制、特征自优化模块增强模型的特征利用能力，实现对水下管道的精确分割。
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公开(公告)号：CN114459476B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202210232800.0
申请日：2022-03-09
申请人： 东南大学
摘要： 基于虚拟速度量测的水下无人潜航器测流DVL/SINS组合导航方法，首先，获取安装在水下无人潜航器上的多普勒测速仪的速度量测数据以及惯性测量元件所输出的陀螺仪和加速度计的输出数据；然后，利用DVL的输出、IMU的输出以及SINS捷联解算获得的历史速度数据构建一组虚拟速度量测，该虚拟速度量测为对地速度；最终，将所构建的虚拟速度量测与IMU、DVL传感器的输出一同输入至卡尔曼滤波器中，完成多传感器融合后的对水下无人潜航器的定位与导航。本发明算法有效解决了因DVL探测范围受限导致中层水域工作的水下无人潜航器无法获得对地速度的问题，与普通的卡尔曼滤波组合导航算法相比，其速度估计精度更高，因而对定位精度有较大的提升。
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公开(公告)号：CN116224409A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310058983.3
申请日：2023-01-13
申请人： 东南大学
摘要： 一种基于GNSS/SINS/DVL组合的洋流速度最优估计方法，方法包括以下步骤：(1)构建包含洋流速度在内的GNSS/SINS/DVL组合导航运动模型；(2)设计洋流速度参数寻优目标函数；(3)设计基于GNSS/SINS/DVL组合的洋流速度最优化估计算法。本发明提供一种基于最优化理论依靠GNSS/SINS/DVL输出数据来估计水平洋流速度的方法，有效的克服了传统卡尔曼滤波算法依赖初始参数、要提前预知仪表先验信息的缺点，提高了估计的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN115060267A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210617248.7
申请日：2022-06-01
申请人： 东南大学
摘要： 一种基于机动约束和增量滤波的SINS自辅助导航方法，1驱动AUV做水平方向上的周期性稳态运动，在向指定方向机动的同时，为导航坐标系下的速度添加高频分量；2获取安装在水下AUV上的惯性传感器实时数据；3将步骤2中获得的导航坐标系下的水平速度输入至高通滤波器中，获得一组剔除了低频误差分量的导航坐标系下的水平速度量；4建立卡尔曼滤波器，将步骤3中获得的速度分量的增量作为卡尔曼滤波器的量测量输入至卡尔曼滤波器中，将获得的速度误差量进行补偿，获得自辅助补偿后的高精度定位值。本发明有效解决了SINS定位误差随时间发散的问题，与纯SINS解算的定位方案相比，可以将速度误差限制在一个很小的范围内,对定位精度有较大的提升。
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公开(公告)号：CN110345941B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN201910509338.2
申请日：2019-06-13
申请人： 东南大学
IPC分类号： G01C21/16
摘要： 本发明公开一种深潜载人潜水器SINS自辅助导航方法，包括以下步骤：1、利用载人潜水器上的惯性测量单元(IMU)提供的角运动和线运动测量作为捷联惯性导航系统(SINS)的输入，并行执行两次导航解算算法，输出两组完全相同的导航参数，从而获得两套完全相同的捷联惯性导航系统SINS1和SINS2；2、对步骤1中SINS1输出的水平速度进行频率差异特性分析；3、设计高通无时延数字滤波器，滤除SINS1输出的水平速度中包含的低频速度误差分量，从而获得载人潜水器真实的水平速度；4、利用步骤3获取的真实水平速度，通过kalman滤波与SINS2共同构建速度匹配组合导航，从而获得定位误差不随时间累积的组合导航结果。本发明能够获取导航系下的辅助速度信息，实现定位误差不随时间累积。
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公开(公告)号：CN109084755B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201810618442.0
申请日：2018-06-14
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于重力视速度与参数辨识的加速度计零偏估计方法，包括以下步骤：1)构建包含加速度计零偏在内的重力视加速度模型；2)辨识重力视速度参数，构建加速度计零偏估计模型；3)选取为系统量测值，确定状态向量；4)构建在线辨识滤波器完成重力视速度参数辨识与加速度计零偏估计；本发明具有如下显著进步：在对准过程中仅利用载体自身晃动对误差的激励实现解耦，能够降低对载体机动能力的要求；在参数辨识过程中，充分利用可观测数据，提高了参数辨识精度；基于加速度积分，建立加速度计零偏估计模型；对准过程中，实时提供加速度计常值零偏估计值，可用于载体导航参数解算。
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公开(公告)号：CN112729291A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011599375.6
申请日：2020-12-29
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开一种深潜长航潜水器SINS/DVL洋流速度估计方法，包括以下步骤：1、基于特定轨迹运动下的捷联性惯导系统SINS进行两次导航解算输出，分别为SINS1和SINS2，设计高通滤波器获取SINS1的真实水平速度，与SINS2进行组合实现SINS自辅助导航；2、根据多普勒效应原理，在中层水域工作的深潜长航潜水器利用多普勒计程仪DVL的水跟踪模式测量对流速度；3、结合SINS自辅助导航提供的高精度导航参数和利用DVL获取的对流速度，利用最小二乘估计算法RLS估计洋流速度。本发明能够在可有导航信息源缺乏，难以实时获取洋流速度的条件下，通过SINS/DVL估计出中层水域的洋流速度信息。
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公开(公告)号：CN109269499A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811047874.7
申请日：2018-09-07
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于相对导航的目标联合组网定位方法，该方法包括以下步骤：(1)计算从定位人员到主定位人员的信号方位角；(2)计算从定位人员到主定位人员的距离；(3)基于目标移动特性和联合组网定位建立运动模型和相对状态方程；(4)基于从定位人员到主定位人员的距离和信号方位角建立量测方程；(5)采用卡尔曼滤波方法计算从定位人员的位置坐标；(6)利用联合组网定位融合方法对主定位人员位置进行修正。
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公开(公告)号：CN104596514B
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201510013787.X
申请日：2015-01-12
申请人： 东南大学
IPC分类号： G01C21/16
摘要： 本发明公开了一种加速度计和陀螺仪的实时降噪系统，包括惯性测量单元、信息处理单元、导航计算机，惯性测量单元提取加速度计和陀螺仪的量测信息并输送给信息处理单元进行实时降噪处理，最后由导航计算机对经过处理的量测信息加以利用输出导航信息。本发明还公开了一种加速度计和陀螺仪的实时降噪方法，通过建立关于加速度计和陀螺仪的单输入单输出卡尔曼滤波状态方程和观测方程，并根据机动情况在线调整卡尔滤波增益阵和观测噪声方差阵实现了利用卡尔曼滤波器的工作特性对加速度计和陀螺仪的量测信息进行降噪处理，有效降低量测随机噪声，通过在线调整滤波参数达到动、静态环境中加速度计和陀螺仪都有很好的量测精度。
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公开(公告)号：CN104296780B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201410549590.3
申请日：2014-10-16
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开一种基于重力视运动的SINS自对准与纬度计算方法，包括以下步骤：1)由陀螺仪和加速度计测量值构建重力视运动向量；2)采用参数辨识与重构方法消除仪表随机噪声的影响；3)由三个时刻的重力视运动向量求取重力视运动锥体底圆的中心点坐标以及底圆半径；4)构建锥体中心轴向量，通过向量运算方法完成初始对准；5)根据锥体中各向量几何关系完成纬度L计算。
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