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龍圖騰網(wǎng)獲悉同濟(jì)大學(xué)申請(qǐng)的專利基于地面視角里程計(jì)的特種車輛車載組合定姿定位方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120385357B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510872832.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01C21/28；該發(fā)明授權(quán)基于地面視角里程計(jì)的特種車輛車載組合定姿定位方法是由王涵;張琳;陳虹;曾富楠設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-27向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于地面視角里程計(jì)的特種車輛車載組合定姿定位方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明設(shè)計(jì)一種車輛定姿定位方法，尤其涉及一種基于地面視角里程計(jì)的特種車輛車載組合定姿定位方法，該方法包括：獲取地面視角里程計(jì)的捕獲數(shù)據(jù)，包括路面圖像和IMU數(shù)據(jù)；基于SIFT的車用地面視角公路視覺里程計(jì)前端算法，對(duì)路面圖像提取特征點(diǎn)，形成特征描述符；基于BA優(yōu)化的車用地面視角視覺里程計(jì)后端算法，對(duì)多幀特征描述符進(jìn)行了優(yōu)化和處理，得到幀間位姿估計(jì)；基于松耦合方式將幀間位姿估計(jì)與IMU數(shù)據(jù)融合，通過EKF算法預(yù)測(cè)車輛狀態(tài)和位姿。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有實(shí)現(xiàn)特種車輛實(shí)時(shí)且準(zhǔn)確的位姿定位等優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)基于地面視角里程計(jì)的特種車輛車載組合定姿定位方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于地面視角里程計(jì)的特種車輛車載組合定姿定位方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 步驟一、獲取地面視角里程計(jì)的捕獲數(shù)據(jù)，包括路面圖像和IMU數(shù)據(jù)； 步驟二、基于SIFT的車用地面視角公路視覺里程計(jì)前端算法，對(duì)路面圖像提取特征點(diǎn)，形成特征描述符； 步驟三、基于BA優(yōu)化的車用地面視角視覺里程計(jì)后端算法，對(duì)步驟二輸出的多幀特征描述符進(jìn)行了優(yōu)化和處理，得到幀間位姿估計(jì)； 步驟四、基于松耦合方式將幀間位姿估計(jì)與IMU數(shù)據(jù)融合，通過EKF算法預(yù)測(cè)車輛狀態(tài)和位姿； 基于所述前端算法，形成特征描述符的過程包括： 基于路面圖像構(gòu)建DoG尺度空間； 在DoG尺度空間的三維空間中檢測(cè)局部極值點(diǎn)作為候選特征點(diǎn)； 從候選特征點(diǎn)中剔除低對(duì)比度特征點(diǎn)和邊緣響應(yīng)點(diǎn)，保留穩(wěn)定特征點(diǎn)； 確定特征點(diǎn)主方向； 以特征點(diǎn)為中心，在旋轉(zhuǎn)至特征點(diǎn)主方向的坐標(biāo)系下劃分4×4子區(qū)域，每個(gè)子區(qū)域計(jì)算8個(gè)方向的梯度直方圖，形成128維的特征描述符； 所述前端算法中，采用紋理內(nèi)存綁定輸入路面圖像以優(yōu)化高斯濾波計(jì)算，通過并行非極大值抑制算法結(jié)合原子操作檢測(cè)候選特征點(diǎn)，并運(yùn)用Warp級(jí)并行加速形成特征描述符； 基于所述后端算法得到幀間位姿估計(jì)的過程包括： 滑動(dòng)窗口優(yōu)化框架構(gòu)建：設(shè)置滑動(dòng)窗口大小為N，存儲(chǔ)當(dāng)前窗口內(nèi)的相機(jī)位姿和觀測(cè)到的路標(biāo)點(diǎn)； 將路標(biāo)點(diǎn)投影至第i幀圖像平面，對(duì)匹配到的特征點(diǎn)，計(jì)算其與重投影點(diǎn)的重投影誤差； 非線性優(yōu)化問題構(gòu)建：優(yōu)化目標(biāo)為最小化滑動(dòng)窗口內(nèi)所有觀測(cè)的重投影誤差之和，優(yōu)化變量包括相機(jī)位姿李代數(shù)和路標(biāo)點(diǎn)坐標(biāo)；所述重投影誤差采用Huber損失函數(shù)降低誤匹配影響； 基于L-M算法的迭代求解非線性優(yōu)化問題，得到優(yōu)化后的滑動(dòng)窗口內(nèi)相機(jī)位姿和路標(biāo)點(diǎn)坐標(biāo)；包括利用海森矩陣的塊稀疏結(jié)構(gòu)，采用舒爾補(bǔ)分解，先求解位姿增量，再回代求解路標(biāo)點(diǎn)增量； 所述通過EKF算法預(yù)測(cè)車輛狀態(tài)和位姿的過程包括： 基于IMU原始數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的EKF預(yù)測(cè)階段：通過慣性運(yùn)動(dòng)模型預(yù)測(cè)車輛未來狀態(tài)； 基于視覺觀測(cè)的EKF更新階段：幀間位姿作為觀測(cè)更新，采用四元數(shù)對(duì)數(shù)映射處理姿態(tài)殘差。

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