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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115435779B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210985155.X
申请日：2022-08-17
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GNSS/IMU/光流信息融合的智能体位姿估计方法，其步骤为：首先，分别对智能体机载传感器原始数据进行预处理，包括IMU预积分、视觉特征提取及跟踪、GNSS信号滤波；然后，分别构建视觉、IMU、GNSS代价函数及智能体状态向量，并对GNSS/IMU/光流信息进行联合初始化，获取智能体位姿估计器的所有初值；最后，将智能体位姿求解过程构建为状态估计问题，并设计相应的概率因子图模型及边缘化策略，以图优化的方式求解智能体位姿。与现有的机器人位姿估计方法相比，本发明具有更高的计算效率及自适应性，能够准确、鲁棒、无漂地获取智能体位姿信息。
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公开(公告)号：CN115410087A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211052529.9
申请日：2022-08-30
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06V20/10 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv4的输电线路异物检测方法，包括：采集输电线路巡检视频，并对其进行分帧处理，将符合输电线路附有异物的场景图片进行数据清理；然后进行标签化处理，构建输电线路场景下异物检测数据集；构建改进YOLOv4网络模型；基于数据集对改进YOLOv4网络模型进行训练，并保存训练好的权重和超参数；利用保存训练好的权重对测试集图片进行检测，获得输电线路异物图像的检测结果。本发明在将网络参数量大幅度减少的同时提高了检测精度，具有良好的鲁棒性，能有效提高无人机对异物的识别能力，能更高效地应用于移动端等嵌入式设备，满足无人机巡检清障过程中对于输电线路异物目标的检测要求。
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公开(公告)号：CN115388884B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210985024.1
申请日：2022-08-17
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种智能体位姿估计器联合初始化方法，其步骤包括：首先，构建智能体状态向量，所述状态向量包含智能体当前朝向、位置、速度、陀螺仪和加速度计偏置、GNSS接收机偏置和偏置率、视觉特征深度、里程计坐标系与世界坐标系的偏置信息，并对智能体机载传感器测量数据进行预处理；然后，利用PnP算法求解纯视觉条件下的智能体位姿，并将视觉与IMU的联合初始化构建为最小二乘优化问题，通过带入视觉与IMU先验信息即可完成视觉与IMU的联合初始化；最后，利用SPP算法求解智能体在地心地固坐标系下的粗略位置，并构建GNSS伪距、多普勒频移和接收机时钟偏置的概率因子图模型，即可获得智能体位姿估计器的所有初值。
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公开(公告)号：CN115388884A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210985024.1
申请日：2022-08-17
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种智能体位姿估计器联合初始化方法，其步骤包括：首先，构建智能体状态向量，所述状态向量包含智能体当前朝向、位置、速度、陀螺仪和加速度计偏置、GNSS接收机偏置和偏置率、视觉特征深度、里程计坐标系与世界坐标系的偏置信息，并对智能体机载传感器测量数据进行预处理；然后，利用PnP算法求解纯视觉条件下的智能体位姿，并将视觉与IMU的联合初始化构建为最小二乘优化问题，通过带入视觉与IMU先验信息即可完成视觉与IMU的联合初始化；最后，利用SPP算法求解智能体在地心地固坐标系下的粗略位置，并构建GNSS伪距、多普勒频移和接收机时钟偏置的概率因子图模型，即可获得智能体位姿估计器的所有初值。
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公开(公告)号：CN115435779A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210985155.X
申请日：2022-08-17
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GNSS/IMU/光流信息融合的智能体位姿估计方法，其步骤为：首先，分别对传智能体机载感器原始数据进行预处理，包括IMU预积分、视觉特征提取及跟踪、GNSS信号滤波；然后，分别构建视觉、IMU、GNSS代价函数及智能体状态向量，并对GNSS/IMU/光流信息进行联合初始化，获取智能体位姿估计器的所有初值；最后，将智能体位姿求解过程构建为状态估计问题，并设计相应的概率因子图模型及边缘化策略，以图优化的方式求解智能体位姿。与现有的机器人位姿估计方法相比，本发明具有更高的计算效率及自适应性，能够准确、鲁棒、无漂地获取智能体位姿信息。
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