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龍圖騰網(wǎng)獲悉江蘇智慧工場(chǎng)技術(shù)研究院有限公司申請(qǐng)的專利一種人形機(jī)器人慣性導(dǎo)航與視覺融合定位方法、裝置及設(shè)備獲國家發(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：CN120558242B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26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：202511062801.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01C21/20；該發(fā)明授權(quán)一種人形機(jī)器人慣性導(dǎo)航與視覺融合定位方法、裝置及設(shè)備是由王培棟;王俊;曹斌設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-31向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種人形機(jī)器人慣性導(dǎo)航與視覺融合定位方法、裝置及設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出了一種人形機(jī)器人慣性導(dǎo)航與視覺融合定位方法、裝置及設(shè)備。該方法首先對(duì)IMU慣性數(shù)據(jù)和視覺SLAM數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量預(yù)評(píng)估，生成數(shù)據(jù)可信度標(biāo)識(shí)；通過時(shí)序關(guān)聯(lián)性分析建立數(shù)據(jù)源間的因果關(guān)系鏈；基于數(shù)據(jù)可信度構(gòu)建多策略疊加態(tài)，通過坍縮判定確定自適應(yīng)融合策略；利用因果關(guān)系構(gòu)建數(shù)據(jù)演化路徑，生成期望行為特征和因果偏差特征；根據(jù)偏差特征優(yōu)化融合參數(shù)，生成多個(gè)不同權(quán)重的融合定位估計(jì)；通過空間聚集分析和置信權(quán)重計(jì)算，選擇最優(yōu)定位估計(jì)并輸出高精度融合定位結(jié)果。該方法實(shí)現(xiàn)了傳感器數(shù)據(jù)的深度理解、融合策略的智能選擇、定位結(jié)果的魯棒輸出，提升了人形機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境下的定位性能。

本發(fā)明授權(quán)一種人形機(jī)器人慣性導(dǎo)航與視覺融合定位方法、裝置及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種人形機(jī)器人慣性導(dǎo)航與視覺融合定位方法，其特征在于，包括： 獲取IMU慣性數(shù)據(jù)和視覺SLAM數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，對(duì)所述數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量預(yù)評(píng)估，生成數(shù)據(jù)可信度標(biāo)識(shí)； 對(duì)所述數(shù)據(jù)源進(jìn)行時(shí)序關(guān)聯(lián)性分析建立數(shù)據(jù)源間的因果關(guān)系鏈，根據(jù)所述因果關(guān)系鏈確定所述數(shù)據(jù)源的因果強(qiáng)度和因果方向； 基于所述數(shù)據(jù)可信度標(biāo)識(shí)生成策略概率分布，基于所述策略概率分布構(gòu)建多策略疊加態(tài)，基于所述數(shù)據(jù)可信度標(biāo)識(shí)和所述多策略疊加態(tài)進(jìn)行坍縮判定確定自適應(yīng)融合策略； 基于所述因果強(qiáng)度和所述因果方向構(gòu)建數(shù)據(jù)演化路徑，基于所述數(shù)據(jù)演化路徑生成期望行為特征，基于所述期望行為特征與所述數(shù)據(jù)源的差異生成因果偏差特征； 根據(jù)所述因果偏差特征和所述自適應(yīng)融合策略設(shè)定基礎(chǔ)層間參數(shù)，基于所述因果強(qiáng)度和所述因果方向?qū)λ龌A(chǔ)層間參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整生成優(yōu)化層間參數(shù)，基于所述優(yōu)化層間參數(shù)生成多個(gè)融合定位估計(jì)； 對(duì)所述多個(gè)融合定位估計(jì)進(jìn)行空間聚集特性分析獲取高置信區(qū)域，將所述高置信區(qū)域與所述數(shù)據(jù)可信度標(biāo)識(shí)進(jìn)行聯(lián)合處理生成區(qū)域置信權(quán)重，基于所述區(qū)域置信權(quán)重對(duì)所述多個(gè)融合定位估計(jì)進(jìn)行加權(quán)融合得到融合定位質(zhì)心，基于所述融合定位質(zhì)心確定最優(yōu)定位估計(jì)； 根據(jù)所述最優(yōu)定位估計(jì)輸出高精度融合定位結(jié)果，完成人形機(jī)器人慣性導(dǎo)航與視覺融合定位。

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