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[发明专利]基于深度神经网络的预测车辆最佳驾驶路径方法-CN202010039816.0有效
发明人：付少忠;刘倩玥;郭毅陈;刘浩东;朱琳;李铭东;高明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-01-15 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G01C21/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的预测车辆最佳驾驶路径方法，将全国各个城市中获取的车流量数据生成训练集，并对构建的深度神经网络进行训练，利用训练好的深度神经网络预测交通网络中，起点到终点方向上所有可能经过的路口在未来所设时间段内的车流量数据，并计算预测行驶时间，可以在规划驾驶路线时有效避开潜在的拥堵路段，得到最佳驾驶路径。本发明可用于城市交通的车辆导航中获取车辆在指定起止地点情况下的预测最佳驾驶路径。
基于深度神经网络预测车辆最佳驾驶路径方法

[发明专利]基于距离信息的无锚点定位方法-CN201811181393.5有效
发明人：付少忠;王策;李毅;赵鲲鹏;刘倩玥;朱琳;李铭东;漆维正;刘肖莹;李靖 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-10-11 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： H04W64/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于距离信息的无锚点定位方法，主要解决现有技术在无锚点定位中无法提供多目标相对位置信息、算法复杂度高、定位精度不高的问题。其实现方案为：1)测得各定位目标之间的距离信息；2)选定某个定位目标并计算其行走步长；3)行走后获取此次行走相对于地理正北方向的角度；4)选取包括第2)中选定定位目标在内的三个基准定位目标并确定其相对位置；5)确定基准定位目标的相位角，若此次无法确定，返回2)；6)重复利用定位算法确定其他定位目标的相对位置。本发明在无锚点的情况下，融合测距信息，能同时提供多目标的相对位置信息，降低了定位的复杂度，提高了定位精度，可用于室内和室外在无锚点情况下的相对位置确定。
基于距离信息无锚点定位方法

[发明专利]一种融合多传感器的室内无锚点定位方法-CN201810650564.8有效
发明人：付少忠;赵鲲鹏;刘肖莹;漆维正;王策;刘倩玥;李毅 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-06-22 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合多传感器的室内无锚点定位方法，主要解决现有技术在行人航迹推算中方向误差大，定位精度低的问题。实现步骤为：建立定位区域的地磁指纹库；估计定位目标行走步长；利用陀螺仪和磁力计对定位目标进行航向测量，并记录其每一时刻地磁强度；对定位目标行走状态进行划分；按划分结果计算融合方向角；利用粒子滤波算法进行地磁匹配，估计单定位目标位置；重复单目标的定位步骤，可得到多目标的定位位置。本发明在无锚点情况下，融合多传感器信息进行方向矫正，通过基于粒子滤波地磁匹配算法实现定位。本发明提高了行走方向的估算精度和定位精度，适用于各种环境下无锚点的室内定位。
一种融合传感器室内无锚点定位方法

[发明专利]无锚点的相对定位方法-CN201711012953.X有效
发明人：李毅;刘肖莹;付少忠;漆维正;刘倩玥;高明;孙彦梅 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-10-26 - 公布日： 2019-08-13 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种无锚点的相对定位方法，主要解决现有技术在初始位置未知的情况下不能确定两个移动设备相对位置的问题。其实现步骤为：1.测量两个移动设备的初始相对距离；2.进行第一次移动，记录两个移动设备的移动距离、移动方向角并测量移动后两个移动设备的相对距离；3.计算移动后两个移动设备相对坐标，若坐标唯一，则直接确定相对位置，若坐标不唯一，再进行第二次移动，若第二次移动满足条件，则记录两个移动设备第二次移动距离和方向角并测量移动后两个移动设备的相对距离；4.计算两个移动设备的相对方位角，确定相对位置。本发明在无锚点、初始位置未知情况下，通过移动确定两个移动设备的相对位置。
无锚点相对定位方法