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北京航空航天大学蔡志浩获国家专利权

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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于欧拉角扰动模型的终端设备定位方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116337064B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202211546643.7,技术领域涉及:G01C21/20;该发明授权一种基于欧拉角扰动模型的终端设备定位方法是由蔡志浩;聂保珍;王英勋;赵江设计研发完成,并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于欧拉角扰动模型的终端设备定位方法在说明书摘要公布了:本发明涉及一种基于欧拉角扰动模型的终端设备定位方法,属于自动定位技术领域,解决了现有技术中终端设备的位姿定位效率和准确性低的问题。本发明的终端设备定位方法基于欧拉角扰动模型获取终端设备定位,能够提高获取终端设备位姿的获取效率和准确性,同时便于调试,能够广泛应用于无人机、无人驾驶、机器人各种领域。

本发明授权一种基于欧拉角扰动模型的终端设备定位方法在权利要求书中公布了:1.一种基于欧拉角扰动模型的智能体定位方法,其特征在于,具体步骤如下: 步骤1、终端设备通过位姿传感器获取自身及环境信息数据; 步骤2、基于获得的信息数据建立约束方程: 终端设备获取的信息数据的源特征点经过旋转R∈SO3及平移到新坐标系中,源特征点在新的坐标系下的对应坐标为得到其约束方程: eθ,t=‖rθ,t‖2=‖Tθ,tP-Q‖2=‖RθP+t-Q‖2; 其中,θ,t为终端设备的待求解位姿参数,θ为终端设备的待求解欧拉角,t为终端设备的待求解平移量;rθ,t=RθP+t-Q为整体误差方程,Rθ表示欧拉角θ对应的旋转矩阵;Tθ,t为4维变换矩阵; 步骤3、基于欧拉角扰动模型进行终端设备的位姿参数的迭代更新; 欧拉角扰动模型为欧拉角正向累加法或反向合成法; 基于欧拉角扰动模型进行终端设备的位姿参数的迭代更新时,当已知待求解的位姿变化[θ,t]较小时,使用以下公式进行位姿参数更新:[θ,t]←[θ,t]+[Δθ,Δt]; 对于基于欧拉角正向累加法的单次迭代步骤如下: 1获得约束方程的雅可比矩阵: 基于欧拉角正向累加法的求导获得约束方程对于欧拉角的雅可比矩阵: 其中,θ=[θx,θy,θz]T,θx为欧拉角的俯仰角,θy为欧拉角的偏航角,θz为欧拉角的滚转角; 令P′=RθP+t; 其中,∧为反对称变换,即P∧为P的反对称矩阵; 得约束方程的雅可比矩阵: 其中,I3×3为3维单位矩阵;RθP+t∧为RθP+t的反对称矩阵; 2输入前一次的终端设备的位姿参数θ,t,基于整体误差方程雅可比矩阵利用高斯牛顿法获得单步迭代变化量; [Δθ,Δt]=-JTJ-1JTrθ,t; 其中,[Δθ,Δt]为终端设备的待求解参数单步更新值; 3基于单步迭代变化量,进行单步迭代获得更新的终端设备位姿定位参数: Tθ,t←TΔθ,ΔtTθ,t; 4判断信息数据的整体误差方程r和终端设备的待求解参数更新值[Δθ,Δt],当整体误差方程r小于第一阈值或者终端设备的待求解参数更新值[Δθ,Δt]小于第二阈值,退出迭代,获得终端设备位姿定位参数终值;如果信息数据的整体误差方程r大于等于第一阈值和终端设备的待求解参数更新值[Δθ,Δt]大于等于第二阈值,返回进行下一次单步迭代; 对于基于欧拉角的反向合成法的单步迭代步骤如下: 1获取约束方程的雅可比矩阵: 基于欧拉角反向合成法的求导获得约束方程对于欧拉角的雅可比矩阵: 基于扰动模型求得约束方程对于欧拉角的雅可比矩阵: 得约束方程的雅可比矩阵: 其中,Q∧为Q的反对称矩阵; 2输入前一次迭代的位姿参数值θ,t,基于整体误差方程雅可比矩阵利用高斯牛顿法获得单步迭代变化量; [Δθ,Δt]=-JTJ-1JTrθ,t; 其中,[Δθ,Δt]为终端设备的待求解参数单步更新值; 3基于单步迭代变化量,进行单步迭代获得更新的终端设备位姿定位参数: Tθ,t←TΔθ,ΔtTθ,t; 反向合成更新的单步迭代获得更新的终端设备位姿定位参数的倒数矩阵,获得单步迭代获得更新的终端设备位姿定位参数: Tθ,t←Tθ,t-1; 4判断信息数据的整体误差方程r和终端设备的待求解参数更新值[Δθ,Δt],当整体误差方程r小于第一阈值或者终端设备的待求解参数更新值[Δθ,Δt]小于第二阈值,退出迭代,获得终端设备位姿定位参数终值;如果信息数据的整体误差方程r大于等于第一阈值和终端设备的待求解参数更新值[Δθ,Δt]大于等于第二阈值,返回进行下一次单步迭代。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学,其通讯地址为:100191 北京市海淀区学院路37号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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