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龍圖騰網(wǎng)獲悉武漢理工大學(xué)三亞科教創(chuàng)新園申請(qǐng)的專利基于自適應(yīng)卡爾曼濾波的無(wú)人艇位移姿態(tài)高精度融合方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120521619B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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：202511028122.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01C21/20；該發(fā)明授權(quán)基于自適應(yīng)卡爾曼濾波的無(wú)人艇位移姿態(tài)高精度融合方法是由朱曼;宋業(yè)勝;孫吳強(qiáng);譚志浩;曹繼寧設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于自適應(yīng)卡爾曼濾波的無(wú)人艇位移姿態(tài)高精度融合方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)一種基于自適應(yīng)卡爾曼濾波的無(wú)人艇位移姿態(tài)高精度融合方法，屬于船舶感知定位技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于導(dǎo)航數(shù)據(jù)狀態(tài)，采用離散積分的方式構(gòu)建導(dǎo)航數(shù)據(jù)狀態(tài)的離散時(shí)間狀態(tài)空間模型；借助旋轉(zhuǎn)矩陣和中值定理得到系統(tǒng)狀態(tài)方程；通過(guò)坐標(biāo)系信息、兩點(diǎn)間大地線長(zhǎng)度和方位角得出觀測(cè)轉(zhuǎn)移矩陣，再結(jié)合噪聲數(shù)據(jù)獲得狀態(tài)觀測(cè)方程；基于系統(tǒng)狀態(tài)方程和狀態(tài)觀測(cè)方程，使用自適應(yīng)卡爾曼濾波算法獲得無(wú)人艇位移姿態(tài)信息；利用滑動(dòng)窗口法對(duì)無(wú)人艇預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)；檢測(cè)到預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)異常時(shí)，代入卡爾曼濾波進(jìn)行糾正。本發(fā)明通過(guò)狀態(tài)建模、融合算法、異常檢測(cè)和異常糾正，提升無(wú)人艇位移姿態(tài)信息獲取的精度、可靠性和魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)基于自適應(yīng)卡爾曼濾波的無(wú)人艇位移姿態(tài)高精度融合方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于自適應(yīng)卡爾曼濾波的無(wú)人艇位移姿態(tài)高精度融合方法，其特征在于，包括： S1）基于GPS以及IMU構(gòu)建無(wú)人艇的系統(tǒng)狀態(tài)方程和狀態(tài)觀測(cè)方程； Sa1）基于GPS以及IMU獲取導(dǎo)航數(shù)據(jù)狀態(tài)、加速度和姿態(tài)角變換速率，采用離散積分的方式構(gòu)建導(dǎo)航數(shù)據(jù)狀態(tài)的離散時(shí)間狀態(tài)空間模型；借助旋轉(zhuǎn)矩陣轉(zhuǎn)換成北東地導(dǎo)航坐標(biāo)系，結(jié)合中值定理更新位置，得到系統(tǒng)狀態(tài)方程； Sa2）通過(guò)GPS獲取到的坐標(biāo)系信息、兩點(diǎn)間大地線長(zhǎng)度和方位角得出觀測(cè)轉(zhuǎn)移矩陣，通過(guò)觀測(cè)轉(zhuǎn)移矩陣將無(wú)人艇的自身直角坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換成東北天導(dǎo)航坐標(biāo)系，再結(jié)合噪聲數(shù)據(jù)獲得狀態(tài)觀測(cè)方程； S2）基于自適應(yīng)卡爾曼濾波獲取無(wú)人艇位移姿態(tài)信息，利用滑動(dòng)窗口法檢測(cè)，并采用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)異常值糾正； Sb1）基于系統(tǒng)狀態(tài)方程和狀態(tài)觀測(cè)方程，使用自適應(yīng)卡爾曼濾波算法對(duì)下一時(shí)刻無(wú)人艇的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，獲得無(wú)人艇位移姿態(tài)信息； Sb2）設(shè)置輔助測(cè)量噪聲協(xié)方差矩陣，結(jié)合變分貝葉斯算法計(jì)算測(cè)量噪聲協(xié)方差矩陣的固定值，結(jié)合測(cè)量噪聲協(xié)方差矩陣的估計(jì)值利用Wasserstein距離量化協(xié)方差矩陣的相似性，利用滑動(dòng)窗口法對(duì)無(wú)人艇預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)； Sb3）檢測(cè)到預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)異常時(shí)，利用統(tǒng)計(jì)相似度度量對(duì)異常值進(jìn)行糾正，通過(guò)最大化距離求最優(yōu)解，代入卡爾曼濾波對(duì)測(cè)量噪聲協(xié)方差矩陣進(jìn)行糾正。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人武漢理工大學(xué)三亞科教創(chuàng)新園，其通訊地址為：572025 海南省三亞市崖州區(qū)崖州灣科技城用友產(chǎn)業(yè)園9號(hào)樓；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。