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公开(公告)号：CN113219447B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202110386816.2
申请日：2021-04-09
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网北京市电力公司 , 东南大学 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于毫米波阵列的输电线距离稳定测量方法，步骤1、设计毫米波阵列排布位置，以实现其测量范围的全覆盖；步骤2、设计基于时间域的有效目标距离最小值提取算法，其中包括提取每帧距离最小值、滤除无效目标距离以及输出一段时间内有效目标距离最小值；步骤3、将最后持续输出的数据进行卡尔曼抗差滤波处理，以实现数据平滑，从而提高系统的抗粗差干扰能力。本发明提供的一种基于毫米波阵列的输电线距离稳定测量方法，在实时跟踪输电线路的基础上，准确且稳定地测量出机械设备与输电线的距离。
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公开(公告)号：CN113219447A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110386816.2
申请日：2021-04-09
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网北京市电力公司 , 东南大学 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于毫米波阵列的输电线距离稳定测量方法，步骤1、设计毫米波阵列排布位置，以实现其测量范围的全覆盖；步骤2、设计基于时间域的有效目标距离最小值提取算法，其中包括提取每帧距离最小值、滤除无效目标距离以及输出一段时间内有效目标距离最小值；步骤3、将最后持续输出的数据进行卡尔曼抗差滤波处理，以实现数据平滑，从而提高系统的抗粗差干扰能力。本发明提供的一种基于毫米波阵列的输电线距离稳定测量方法，在实时跟踪输电线路的基础上，准确且稳定地测量出机械设备与输电线的距离。
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公开(公告)号：CN114659514B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210278286.4
申请日：2022-03-21
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于体素化精配准的LiDAR‑IMU‑GNSS融合定位方法。首先提出一种基于曲率分割的体素化点云降采样方法，通过曲率阈值进行粗分类，并利用哈希映射函数进行点云体素降采样，更大程度保留了源点云的空间特征分布属性。其次，构建了一个基于点与邻域点集的最近邻域的点云配准模型，并设置了迭代终止阈值减小局部最优解问题的发生概率，将单帧点云的配准耗时提升了一个数量级。最后，构建了一个基于优化的LiDAR‑IMU‑GNSS融合定位模型，利用基于置信度加权的GNSS观测值对局部位姿估计值进行全局校正，能在复杂城市环境实现平均实现比同类先进方法更连续且更精确的位姿估计与地图重构。
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公开(公告)号：CN114659514A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210278286.4
申请日：2022-03-21
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于体素化精配准的LiDAR‑IMU‑GNSS融合定位方法。首先提出一种基于曲率分割的体素化点云降采样方法，通过曲率阈值进行粗分类，并利用哈希映射函数进行点云体素降采样，更大程度保留了源点云的空间特征分布属性。其次，构建了一个基于点与邻域点集的最近邻域的点云配准模型，并设置了迭代终止阈值减小局部最优解问题的发生概率，将单帧点云的配准耗时提升了一个数量级。最后，构建了一个基于优化的LiDAR‑IMU‑GNSS融合定位模型，利用基于置信度加权的GNSS观测值对局部位姿估计值进行全局校正，能在复杂城市环境实现平均实现比同类先进方法更连续且更精确的位姿估计与地图重构。
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公开(公告)号：CN116124161B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202211655028.X
申请日：2022-12-22
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于先验地图的LiDAR/IMU融合定位方法，首先对先验点云地图按照自定义网格大小进行分块，以解决大场景点云地图无法在计算能力受限的平台上加载和运行的问题；再设计基于LiDAR/IMU的融合定位方案，通过正态分布变换(NDT)算法进行激光雷达点云与分块地图的匹配，将实时点云与先验地图进行关联；其中还采用IMU预积分为地图匹配提供高频的初始猜测，将相邻两个激光雷达帧之间的IMU测量数据的积分转换到IMU坐标系下进行，实时计算相邻两时刻的速度、位置和旋转，为地图匹配提供高频的初始猜测，估计车辆实时位姿，实现位置定位。与传统NDT定位方法相比较，在定位鲁棒性和准确性上均有大幅度提高。
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公开(公告)号：CN116124161A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211655028.X
申请日：2022-12-22
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于先验地图的LiDAR/IMU融合定位方法，首先对先验点云地图按照自定义网格大小进行分块，以解决大场景点云地图无法在计算能力受限的平台上加载和运行的问题；再设计基于LiDAR/IMU的融合定位方案，通过正态分布变换(NDT)算法进行激光雷达点云与分块地图的匹配，将实时点云与先验地图进行关联；其中还采用IMU预积分为地图匹配提供高频的初始猜测，将相邻两个激光雷达帧之间的IMU测量数据的积分转换到IMU坐标系下进行，实时计算相邻两时刻的速度、位置和旋转，为地图匹配提供高频的初始猜测，估计车辆实时位姿，实现位置定位。与传统NDT定位方法相比较，在定位鲁棒性和准确性上均有大幅度提高。
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