GNSS拒止环境下基于视觉和双里程计辅助的低成本车载导航定位方法

    公开(公告)号:CN119437218A

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202411668283.7

    申请日:2024-11-21

    Abstract: 本发明涉及GNSS拒止环境下基于视觉和双里程计辅助的低成本车载导航定位方法,包括:获取车辆在GNSS拒止环境下的周围环境图像信息;获取车辆在GNSS拒止环境下的惯性测量信息;利用光流法对所述周围环境图像信息进行处理,判断车辆的状态信息;利用所述惯性测量信息,推算车辆的初始导航状态;利用车辆的状态信息与所述状态信息对应的约束模型,修正所述初始导航状态,获取最终的车辆导航状态结果。本发明实现了对车辆三维位置、速度、姿态的精确估计,该方法成本低、实时性强、获得的结果稳定可靠,能够取得高精度的车辆惯性导航定位结果。

    基于深度学习的GNSS NLOS数据清洗组合导航方法

    公开(公告)号:CN119556320A

    公开(公告)日:2025-03-04

    申请号:CN202411599496.9

    申请日:2024-11-11

    Abstract: 本发明涉及基于深度学习的GNSS NLOS数据清洗组合导航方法,该方法包括:获取载体天向环境图像信息,对载体天向环境图像信息进行预处理,获取mask图像;将mask图像和载体原始天向环境图像输入DeepLabV3+模型,获取图像中每个像素的类别标签;获取载体与载体接收到的GNSS卫星的高度角和方位角,根据高度角、方位角、相机内参和载体方位角信息,构建卫星投影模型,以该模型为基础获取GNSS卫星在类别标签标注后的图像的像素坐标系下的像素坐标;判断像素坐标所在区域类型并判断是否为非视距信号,对非视距信号或视距信号赋予权重,根据权重进行GNSS卫星位置解算,生成定位结果。

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