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龙图腾网恭喜卓宇智能科技有限公司申请的专利一种大范围室内场景下的多源融合定位方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115420291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211040328.7，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种大范围室内场景下的多源融合定位方法及装置是由史文中;余跃设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大范围室内场景下的多源融合定位方法及装置在说明书摘要公布了：本发明所提供的一种大范围室内场景下的多源融合定位方法及装置，包括控制预先构建的惯性里程计采集三维定位信息；利用动态时间规整算法对不同类型的室内地标点进行检测；提取行人众源室内轨迹的运动特征作为输入向量，并提取行人众源室内轨迹每一步的参考误差值作为输出向量，构造得到多层感知网络；利用抗差卡尔曼滤波对三维定位信息、地标点位置信息以及众源指纹进行融合，剔除异常观测值，得到更新的三维定位信息。本发明综合考虑影响大范围室内空间下多源融合定位精度的重要因素，对众源轨迹进行建模和评估，消除外部环境的干扰；设计了统一的抗差卡尔曼滤波对不同的定位源进行组合，实现了对大范围室内空间内行人三维位置的有效估计。

本发明授权一种大范围室内场景下的多源融合定位方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种大范围室内场景下的多源融合定位方法，其特征在于，包括：控制预先构建的惯性里程计采集三维定位信息；利用动态时间规整算法对不同类型的室内地标点进行检测，得到地标点位置信息；提取行人众源室内轨迹的运动特征作为输入向量，并提取所述行人众源室内轨迹每一步的参考误差值作为输出向量，构造得到多层感知网络，根据所述多层感知网络对所述行人众源室内轨迹的误差进行自适应评估，得到众源指纹；利用抗差卡尔曼滤波对所述三维定位信息、所述地标点位置信息以及所述众源指纹进行融合处理，剔除异常观测值，得到更新的三维定位信息；其中，利用抗差卡尔曼滤波对所述三维定位信息、所述地标点位置信息以及所述众源指纹进行融合处理，剔除异常观测值，得到更新的三维定位信息，包括：根据所述三维定位信息计算当前时刻与起始时刻之间的传感器测距值；获取根据预先构建的无线测距距离观测模型得到的当前时刻与起始时刻的无线测距值，将所述无线测距值和所述传感器测距值的差值作为距离观测量；获取无线基站位置观测值和蓝牙节点位置观测值，将所述无线基站位置观测值作为第一位置观测量，将所述蓝牙节点位置观测值作为第二位置观测量；其中，所述无线基站位置观测值是根据所述无线测距值利用动态时间规整算法匹配并输出的；所述蓝牙节点位置观测值是根据预先构建的蓝牙节点距离观测模型得到当前时刻与起始时刻的蓝牙节点距离值后，根据所述蓝牙节点距离值利用动态时间规整算法匹配并输出的；计算抗差卡尔曼滤波中的方差膨胀因子，根据所述方差膨胀因子得到协方差矩阵，所述方差膨胀因子用于控制所述距离观测量、所述第一位置观测量及所述第二位置观测量的权重；构建抗差卡尔曼滤波状态量预测公式；根据抗差卡尔曼滤波状态量预测公式对所述距离观测量、所述第一位置观测量及所述第二位置观测量进行更新，得到抗差卡尔曼滤波观测更新方程；根据抗差卡尔曼滤波观测更新方程得到所述距离观测量、所述第一位置观测量及所述第二位置观测量对应的观测更新值；根据所述观测更新值计算满足状态预测误差和观测残差之和最小的最优状态参数；根据所述最优状态参数计算最优的状态更新量，得到更新的三维定位信息；所述距离观测量的计算公式为： 其中，所述δzm，range表示观测残差量，所述dMEMS，m表示传感器测距值，所述dwifi，m表示无线测距值；所述第一位置观测量表示为：所述表示无线基站位置观测值，所述表示三维位置信息，nwifi表示无线基站的观测噪声；所述第二位置观测量表示为：所述表示蓝牙节点位置观测值，所述表示三维位置信息，nBLE表示蓝牙节点的观测噪声；所述方差膨胀因子表示为：其中，所述vi表示距离观测量、第一位置观测量或者第二位置观测量，所述表示与各个观测量对应的协方差值，所述c为与各个观测量对应的阈值；所述抗差卡尔曼滤波状态量预测公式表示为： 所述为状态量预测值，φk,k-1为状态更新矩阵，为当前时刻状态量；所述抗差卡尔曼滤波观测更新方程表示为：Ak为观测方程，Lk为各个观测量；计算满足状态预测误差和观测残差之和最小的最优状态参数表示为：所述为协方差矩阵，所述Vk为各个观测更新值，αk为抗差因子；最优的状态更新量计算公式表示为：

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