中國電子科技集團公司第五十四研究所梁曉虎獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中國電子科技集團公司第五十四研究所申請的專利一種基于因子圖優化的多模態偽衛星多源融合定位方法獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN120085331B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510542596.6,技術領域涉及:G01S19/45;該發明授權一種基于因子圖優化的多模態偽衛星多源融合定位方法是由梁曉虎;蔚保國;李雋;楊子寒;杜世通;李一凡;李爽;畢京學設計研發完成,并于2025-04-28向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于因子圖優化的多模態偽衛星多源融合定位方法在說明書摘要公布了:本發明涉及衛星導航技術領域,具體公開了一種基于因子圖優化的多模態偽衛星多源融合定位方法,包括以下步驟:S1、利用改進的視覺慣性里程計系統VIO對載體位姿進行預測;S2、通過載體位姿預測值輔助天線陣列偽衛星進行角度解算,同時通過傳統偽衛星定位方法解算位置信息;S3、構建基于因子圖優化的融合定位系統,求解滑動窗口內的所有狀態變量;S4、通過最小化滑動窗口內的所有殘差之和對狀態變量進行優化求解,通過非線性優化庫對目標函數進行求解,得到系統狀態變量的最優估計值。本發明采用上述的一種基于因子圖優化的多模態偽衛星多源融合定位方法,有效克服了單一定位手段的弊端,提升了定位系統在復雜環境下的可靠性與精度。
本發明授權一種基于因子圖優化的多模態偽衛星多源融合定位方法在權利要求書中公布了:1.一種基于因子圖優化的多模態偽衛星多源融合定位方法,其特征在于,包括以下步驟: S1、利用改進的視覺慣性里程計系統VIO對載體位姿進行預測; S2、通過載體位姿預測值輔助天線陣列偽衛星進行角度解算,同時通過傳統偽衛星定位方法解算位置信息; S3、構建基于因子圖優化的融合定位系統,求解滑動窗口內的所有狀態變量; S4、通過最小化滑動窗口內的所有殘差之和對狀態變量進行優化求解,通過非線性優化庫CeresSolver對目標函數進行求解,得到系統狀態變量的最優估計值; S3中,構建基于因子圖優化的融合定位系統,包括構造系統待求解的狀態變量和構造連接狀態變量的因子,構造連接狀態變量的因子包括偽衛星位置因子、天線陣列偽衛星角度因子、IMU預積分因子和視覺因子; S3中,偽衛星位置因子定義為載體位置與偽衛星位置之差,滑動窗口內第幀載體位置與偽衛星位置之間的偽衛星位置因子如公式(1)所示: (1); 式中,是滑動窗口內所有與狀態變量時間相對應的偽衛星位置測量的集合,為偽衛星位置因子;為第幀載體位置,為第幀載體狀態變量對應時刻的偽衛星位置量測,、為導航坐標系與傳統偽衛星定位坐標系之間的旋轉矩陣與平移向量; 在可見偽衛星數量充足且DOP值低于一定閾值時,添加偽衛星位置因子至因子圖優化的融合定位系統中; 天線陣列偽衛星角度因子定義為載體方位角、俯仰角預測值與天線陣列偽衛星方位角、俯仰角量測值之差,滑動窗口內第幀載體狀態與天線陣列偽衛星角度量測之間的天線陣列偽衛星角度因子如公式(2)所示: (2); 式中,是滑動窗口內所有與狀態變量時間相對應的天線陣列偽衛星角度測量的集合;為天線陣列偽衛星角度因子;為第幀載體在偽衛星陣列天線坐標系下的位置,具體表示如公式(3)所示: (3); 表示第k幀載體位置,表示偽衛星陣列天線在導航坐標系下的位姿;、分別為第k幀載體狀態變量對應時刻的天線陣列偽衛星方位角、俯仰角量測; 在可見偽衛星數量不足或DOP值高于一定閾值時,添加天線陣列偽衛星角度因子至因子圖優化的融合定位系統中; IMU預積分因子定義為預積分預測值與預積分估計值的差值,滑動窗口內第幀和第幀圖像之間的IMU預積分因子如公式(4)所示: (4); 式中,為IMU預積分因子,是滑窗內所有IMU測量的集合,為第幀載體姿態的旋轉矩陣,、分別為第幀和第幀的載體位置,、分別為第幀和第幀的載體速度,為兩圖像幀與之間的時間差,、分別為第幀和第幀載體姿態的四元數,表示提取四元數的向量部分,用于三維旋轉殘差的表示;、和分別為位置預積分、速度預積分與旋轉預積分的估計值; 在特征點法VO中,視覺因子定義為重投影誤差,特征點在視覺重投影誤差中的參數化方式有兩種:導航系下特征點三維位置參數化和圖像幀下特征點逆深度參數化; 逆深度參數化方式下,特征點被建模為某一圖像幀下特征深度的倒數,假設在第幀圖像上特征點的逆深度為,則視覺因子如公式(5)所示: (5); 式中,為視覺因子,是滑窗內至少被兩幀圖像觀測到的特征點集合,、分別為特征點在第幀與第幀相機歸一化圖像平面上的坐標,為特征點從第幀經坐標變換到第幀后在相機坐標系下軸的分量,、分別為第幀和第幀的載體位姿,為相機與IMU之間的外參。
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