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公开(公告)号：CN109655060B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201910122571.5
申请日：2019-02-19
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了基于KF/FIR和LS‑SVM融合的INS/UWB组合导航算法及系统，当UWB信号可用时，KF/FIR滤波器正常工作，为组合导航系统提供导航信息的最优预估。与此同时，LS‑SVM算法处于培训模式，将INS解算的位置信息与KF/FIR滤波器给出的INS位置误差的最优预估分别作为LS‑SVM算法的输入和培训目标，力求通过培训构造INS位置与位置误差的映射关系。一旦UWB信号不可用，LS‑SVM算法替代不能工作的KF/FIR滤波器，利用构建的映射关系对INS位置误差进行预估。本发明的提出，克服了传统KF/FIR滤波器在UWB失锁状态下不能正常工作的缺陷，实现了对导航信息的无缝预估。
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公开(公告)号：CN109655060A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201910122571.5
申请日：2019-02-19
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了基于KF/FIR和LS-SVM融合的INS/UWB组合导航算法及系统，当UWB信号可用时，KF/FIR滤波器正常工作，为组合导航系统提供导航信息的最优预估。与此同时，LS-SVM算法处于培训模式，将INS解算的位置信息与KF/FIR滤波器给出的INS位置误差的最优预估分别作为LS-SVM算法的输入和培训目标，力求通过培训构造INS位置与位置误差的映射关系。一旦UWB信号不可用，LS-SVM算法替代不能工作的KF/FIR滤波器，利用构建的映射关系对INS位置误差进行预估。本发明的提出，克服了传统KF/FIR滤波器在UWB失锁状态下不能正常工作的缺陷，实现了对导航信息的无缝预估。
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公开(公告)号：CN112539746B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202011132559.1
申请日：2020-10-21
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多频卡尔曼滤波的机器人视觉/INS组合定位方法及系统，包括：分别通过视觉单元和惯性导航系统获取机器人在东方向和北方向上的位置差，速度差值以及机器人在东方向和北方向速度和位置数据；构建第一观测方程和第二观测方程；通过第二观测方程估计出机器人在东方向和北方向上位置的最优误差值；利用所述最优位置误差值校正惯性导航系统输出的机器人位置，最终得到机器人位置的最优滤波值，实现对机器人的定位。本发明将视觉与惯性导航系统进行组合导航定位，相对于单一的视觉导航系统和单一的惯性导航功能系统，组合导航的定位精度得到提高。
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公开(公告)号：CN112539746A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011132559.1
申请日：2020-10-21
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多频卡尔曼滤波的机器人视觉/INS组合定位方法及系统，包括：分别通过视觉单元和惯性导航系统获取机器人在东方向和北方向上的位置差，速度差值以及机器人在东方向和北方向速度和位置数据；构建第一观测方程和第二观测方程；通过第二观测方程估计出机器人在东方向和北方向上位置的最优误差值；利用所述最优位置误差值校正惯性导航系统输出的机器人位置，最终得到机器人位置的最优滤波值，实现对机器人的定位。本发明将视觉与惯性导航系统进行组合导航定位，相对于单一的视觉导航系统和单一的惯性导航功能系统，组合导航的定位精度得到提高。
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公开(公告)号：CN209446070U
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201920187148.9
申请日：2019-01-31
Applicant: 济南大学
Abstract: 本实用新型公开了移动机器人激光雷达/INS/地标松组合导航系统，包括：定位单元、数据处理单元、设置在设定位置的若干地标以及惯性导航系统；所述定位单元和惯性导航系统分别于数据处理单元连接；所述数据处理单元分别采集定位单元、惯性导航系统以及根据地标获得的移动机器人位置信息并进行数据融合。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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