一种实现机器人车载导航装置实测坐标校正与预测的方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201610825132.7
IPC分类号：G01C21/20
申请日期：
2016-09-14
申请人：
中南大学

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专利名称	一种实现机器人车载导航装置实测坐标校正与预测的方法
申请号	CN201610825132.7	申请日期	2016-09-14
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2017-03-15	公开/公告号	CN106500696A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01C21/20 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01C 测量距离、水准或者方位；勘测；导航；陀螺仪；摄影测量学或视频测量学（液体水平面的测量入G01F；无线电导航，通过利用无线电波的传播效应，例如多普勒效应，传播时间来测定距离或速度，利用其他波的类似装置入G01S） G01C21/00 导航；不包含在G01C 1/00至G01C 19/00组中的导航仪器（测量车辆在地面行驶的距离入G01C 22/00；车辆位置、行程、高度或姿态的控制入G05D 1/00；涉及给车辆传输导航指令的用于道路车辆的交通控制系统入G08G 1/0968） G01C21/20 执行导航计算的仪器（G01C 21/24、G01C 21/26优先）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;1;C;2;1;/;2;0查看分类表>
申请人	中南大学	申请人地址	湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中南大学	当前权利人	中南大学
发明人	刘辉;李燕飞
代理机构	长沙市融智专利事务所	代理人	龚燕妮

摘要

本发明公开了一种实现机器人车载导航装置实测坐标校正与预测的方法，通过利用机器人对导航设备/装备所提供的实时实测的室内坐标值进行正确性判断，对所提供的错误或有偏差的坐标值进行修正；在预测下一个时刻的坐标过程中，采用快速集成经验模式分解算法、增广迪基富勒检验模型、卡尔曼滤波算法以及加权处理完成预测，使得预测精度得到保证的同时，大大的降低了预测的复杂性，并且克服了重复性差的问题，整个过程实现简单，本发明避开了常规的抗干扰性思考，采用的一种巧妙解决干扰信号严重问题的新思维，实现了准确的高实时性的机器人室内导航的预测。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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