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公开(公告)号：CN117949965A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410140113.5
申请日：2024-02-01
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源传感器融合的定位技术算法，该算法基于滤波的紧耦合方法将激光雷达与IMU进行融合，同时使用回环检测算法结合前端里程计进行全局位姿优化。所述技术算法包括：将IMU原始数据进行前向传播，累积激光雷达原始点云数据，进行反向传播并计算残差，通过迭代卡尔曼滤波器进行传播完成迭代更新，进行建图，生成增量式kd树类结构地图。采用Scan Context回环检测算法，对原始点云进行分割，生成Scan Context全局描述子，通过加入描述子结合搜索算法进行回环修正，进行一致性检测并优化全局位姿。采用基于NDT配准的重定位算法，通过当前帧和关键帧之间的特征匹配，定位当前帧的位姿，根据建图得到的高精地图作为全局先验地图进行点云配准。
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公开(公告)号：CN115523919A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211389051.9
申请日：2022-11-08
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明公开了一种基于陀螺漂移优化的九轴姿态解算方法。首先，基于计算量较低的要求，采用九轴传感器的Madgwick滤波器进行姿态解算。其次提出一种全新的陀螺漂移优化方法，通过智能阈值判断的方法，当陀螺仪没有运动时不额外计算旋转角度。将方法处理后输出角速度作为Madgwick滤波器输入，以实现姿态的优化估计。针对于传统九轴姿态解算方法，该方法能有效地解决陀螺仪漂移带来的航向角解算难题，可以在不同的环境下完成姿态解算。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115791621A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211590701.6
申请日：2022-12-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种侧边收集与共振增强的NV色心荧光测量结构，包括激发结构，荧光增强结构和荧光探测结构。激发结构通过光纤耦合器、准直器、透镜、反射镜、物镜将使532nm激光聚焦到固定在天线结构上的金刚石样品上。荧光增强结构包括FP谐振腔和荧光侧边收集结构，FP谐振腔实现可调谐地增强发射体的自发辐射速率,增强零声子线的荧光强度；荧光侧边收集结构通过侧面设计TIR边波导，实现对侧边荧光的收集，有效提高荧光收集效率。荧光探测结构包括滤波片和光电探测器，光电探测器放置在荧光的聚焦点上。本发明通过FP谐振腔和荧光侧边收集结构的结合，实现NV色心较高的荧光发射率和较高的荧光收集效率。
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公开(公告)号：CN114877891A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210679941.7
申请日：2022-06-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于角度参数化的航向初始对准方法。首先，基于计算量较低的要求，推导基于六轴惯性传感器的Mahony姿态解算算法，对产生数据进行提取预处理。其次，结合扩展卡尔曼滤波与高斯和滤波器，研究基于角度参数化的航向初始对准技术。通过角度参数化的方法，将初始航向角分割为等间隔方向，将解算的航向角输入到相应的角度参数化滤波算法模块，进行低精度组合导航系统的航向初始对准。在初始航向角存在大失准角的情况下，该系统可以通过短时间的机动，航向角完成初始对准，最终实现强鲁棒性、高精度的组合导航航向角初始化。
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公开(公告)号：CN117870659A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410025341.8
申请日：2024-01-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于点线特征的视觉惯性组合导航算法，该算法分别提取、匹配图像的点、线特征，并基于多模态估计的算法融合视觉惯性数据。算法内容包括：基于ORB方法提取图像的特征点；基于Canny边缘检测和霍夫变换提取图像的特征线段；应用灰度共生矩阵计算场景的纹理度情况，根据结果分配所需点、线特征的数量，使得系统具有充分的灵活性，既保证了精度又提高了计算效率；匹配提取到的点线特征并应用视差法恢复这些特征的三维信息；应用多模态估计融合视觉信息和惯性里程计的信息，这里应用交互式多模型算法使用多个滤波器并行运行，每个滤波器代表不同的运动模型或假设，然后根据其性能合成这些估计，使得系统能够适应多种工作环境。
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公开(公告)号：CN117782063A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410040535.5
申请日：2024-01-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出一种基于图优化的可变滑动窗口的多传感器融合定位方法，使用两个子系统的紧耦合方法，使用激光惯导的估计做出初始化；再视觉惯导系统利用激光雷达的测量给视觉特征提供深度来提升精度；同时激光惯导系统利用视觉惯导的估计值作为初值来做帧的匹配；对于后端的优化场景中，使用滑动窗口优化方法来检测回环，并使用分支定界优化方法来解决回环检测中的多假设问题，加入GPS绝对位置信号进行融合，以消除累计误差；该方法基于图优化设计了多传感器融合算法后端，设计了图优化模型求解器，并对该求解器进行了步长更新策略的改进，创新性地设计了自适应胀缩因子来改进窗口宽度更新策略，以提高系统在小尺度位移下的实时性和精确性。
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公开(公告)号：CN115560668A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211398392.2
申请日：2022-11-09
Applicant: 东南大学
IPC: G01B7/30
Abstract: 本发明公开了一种微型动态倾角测量模组及其解算方法，该发明包括机械结构、电路和解算算法。该模组通过核心板和底板叠加的机械结构，总体尺寸厘米级。整体结构通过贴片工艺和合理规划正反面器件安装位置，将模组的整体温度保持在主控的运行温度，减少惯性传感器温度漂移带来的误差。嵌入式单片机主控芯片实现多种通信方式的数据输出，包括串口输出以及总线输出。运用卡尔曼滤波算法进行误差补偿和噪声滤波，实现估计倾角和测量倾角的融合得到稳定的最优估计倾角。动态输出数据包含惯性传感器六轴数据及解算的二轴倾角，具有体积小、精度高、鲁棒性强等优点。
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