公开(公告)号：CN119860762A

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202510015869.1

申请日：2025-01-06

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 王常虹 ,  王沛 ,  刘博 ,  李清华 ,  朱嘉婧 ,  张宇飞

IPC: G01C21/00 ,  G01C21/16 ,  G06T7/73 ,  G06V10/74 ,  G06V10/75 ,  G06V10/46 ,  G06V10/143 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种可见光与红外跨模态匹配的视觉惯性定位方法，它属于多源融合导航技术领域。本发明解决了在视觉退化环境下，现有技术的定位效果差以及回环检测失败的问题。本发明结合了可见光相机的丰富纹理特征和红外相机不受光照条件影响的特征，构建可见光与红外跨模态匹配的视觉惯性定位系统。通过一个公共深度神经网络分别提取可见光图像和热红外图像的视觉特征点和描述子，并提供特征的置信度，并提出了跨模态特征点的分类管理，然后利用两视图三角化恢复路标点的深度，同时基于词袋向量的余弦相似度进行回环检测，利用深度估计值、回环检测结果和惯性预积分测量值联合优化得到可见光和红外相机的位置和姿态。本发明方法可以应用于多源融合导航领域。

公开(公告)号：CN119573713A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411739898.4

申请日：2024-11-29

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 王常虹 ,  王思渊 ,  刘博 ,  李清华 ,  朱嘉婧 ,  张宇飞

IPC: G01C21/16 ,  G01C21/20 ,  G01S19/47

Abstract: 一种面向非高斯多模态传感器数据的异常检测与修复方法，它属于无人系统多源自主导航技术领域。本发明解决了现有方法在面对非高斯数据时表现不佳、难以对高维非结构化数据进行异常检测、静态异常检测模型鲁棒性不足以及对传感器异常数据进行修复时缺乏冗余补偿的问题。本发明具体为：步骤一、采集无人系统的IMU、GNSS、点云和图像数据，再对采集的数据进行预处理和时间同步；步骤二、分别提取时间同步后各采集时刻的IMU、GNSS、点云和图像数据的特征；步骤三、分别对每个采集时刻的数据特征进行融合；步骤四、根据融合结果对各个采集时刻的数据进行异常检测，若检测到数据存在异常则进一步进行数据修复。本发明方法可以应用于数据异常检测与修复。