一种非等间隔联邦滤波多源组合导航系统及方法

    公开(公告)号:CN115371682A

    公开(公告)日:2022-11-22

    申请号:CN202211109347.0

    申请日:2022-09-13

    Abstract: 本发明公开了一种非等间隔联邦滤波多源组合导航系统及方法,该系统包括计算机、程控直流电源、数据采集与处理单元和传感器单元。方法为:首先对定位车辆搭载的传感器进行自检,配置程控直流电源并进行断电自检;然后采集各类传感器的原始数据进行解包,并转换为导航数据;接着计算各轴的角速度输出平均值和加速度输出平均值作为零偏;取加速度计数据进行俯仰角和滚转角的初始对准,通过传感器获取定位车辆航向角;将传感器输出数据转化为融合可用的导航信息并进行非等间隔联邦滤波;最后对滤波后的状态误差值进行反馈,并在终端进行实时显示。本发明具有处理能力强、兼容性强、体积小、功耗低、实时性高、适应能力强的优点。

    一种增强型HDE算法辅助的足携式行人航向修正方法

    公开(公告)号:CN116952237A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310784484.2

    申请日:2023-06-29

    Abstract: 本发明公开了一种增强型HDE算法辅助的足携式行人航向修正方法,该方法为:在起始点对磁传感器校准;利用静止时加速度计和磁强计数据求取初始姿态;根据初始航向角设置四个初始主方向;进行静止检测;利用DEKF算法进行姿态解算;当前运动为直线运动则进入下一步,否则返回进行静止检测;如果沿已有主方向运动则进入下一步,否则在初始四个主方向基础上,根据临近三步的直行航向数据增设新的主方向,同时根据道路的双向性增设反方向为主方向;以系统航向作为状态变量,最近主方向的值作为航向量测信息,进行Kalman滤波以修正当前航向数据,并反馈修正DEKF算法的状态;输出结果作为PDR算法所用航向。本发明泛用性、可靠性更强。

    一种基于神经网络辅助的行人室内定位方法

    公开(公告)号:CN116772865A

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202310784444.8

    申请日:2023-06-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络辅助的行人室内定位方法,该方法为:行人持有包括主导航模块的智能手机,行人足部设置包括IMU单元的辅导航模块;将主导航模块的加速度计、陀螺仪信息作为输入数据,IMU单元是否为零速点作为标签数据,建立基于CNN的步伐点识别模型对IMU单元进行离线训练,根据零速时刻确定行人手持手机时的步伐点;从智能手机中收集惯性传感器测量值作为训练数据,同时从辅导航模块收集行人步行距离作为训练标签,对步长估计模型进行训练;通过扩展Kalman滤波对行人导航信息进行误差修正,得到最终的行人导航信息。本发明有效地抑制了惯性导航系统导航信息的累积误差,实现了各种环境下人员的精确定位。

    一种基于增量式因子图的无人车多源组合导航方法

    公开(公告)号:CN116295367A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202211093014.3

    申请日:2022-09-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于增量式因子图的无人车多源组合导航方法。该方法为:首先通过其他各类车载高精度传感器获取无人车各类量测信息,并根据无人车所处的环境,确定需要融合的传感器种类;然后构建基于因子图的多源导航信息融合框架;接着将高精度传感器抽象为八个因子节点,并将八个因子节点融合到多元传感器融合导航框架中;在因子图的开放式结构框架下,表征系统的状态及量测更新过程,建立滤波方程,经过实时滤波估计和修正,完成多源传感器信息的有效融合;最后输出导航信息,对无人车进行导航。本发明能够实现多传感器的数据综合处理,提高了导航系统的导航实时性、鲁棒性和准确性。

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