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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种智能体位姿估计器联合初始化方法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：CN115388884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210985024.1，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种智能体位姿估计器联合初始化方法是由张驰;杨忠;廖禄伟;朱傥;李国涛;杨欣设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能体位姿估计器联合初始化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能体位姿估计器联合初始化方法，其步骤包括：首先，构建智能体状态向量，所述状态向量包含智能体当前朝向、位置、速度、陀螺仪和加速度计偏置、GNSS接收机偏置和偏置率、视觉特征深度、里程计坐标系与世界坐标系的偏置信息，并对智能体机载传感器测量数据进行预处理；然后，利用PnP算法求解纯视觉条件下的智能体位姿，并将视觉与IMU的联合初始化构建为最小二乘优化问题，通过带入视觉与IMU先验信息即可完成视觉与IMU的联合初始化；最后，利用SPP算法求解智能体在地心地固坐标系下的粗略位置，并构建GNSS伪距、多普勒频移和接收机时钟偏置的概率因子图模型，即可获得智能体位姿估计器的所有初值。

本发明授权一种智能体位姿估计器联合初始化方法在权利要求书中公布了：1.一种智能体位姿估计器联合初始化方法，其特征在于，智能体位姿估计器包括集成在智能体上的相机、IMU和GNSS接收机，其联合初始化方法包括以下步骤：S1、对IMU原始测量数据进行预处理：构建机器人坐标系下的IMU测量模型，获得IMU原始测量数据，在机器人坐标系下对IMU原始测量数据进行预积分，并对IMU预积分项进行修正；S2、对视觉信息进行预处理：提取第一帧图像的Shi-Tomasi角点特征，并以此为基础对后续图像帧进行角点特征跟踪，获取角点特征的帧间相对关系，计算两个相邻图像帧的相对运动关系，并优化滑动窗内所有角点特征的重投影误差，从而获得智能体的初始位姿；S3、视觉与IMU联合初始化：将步骤S2获得的每个图像帧对应的智能体初始位姿带入陀螺仪偏置代价函数求得陀螺仪偏置，构建智能体状态向量χ，将智能体观测模型构建为最小二乘问题，并将智能体状态向量χ带入智能体观测模型，求解机器人坐标系下滑动窗内每个图像帧当前的智能体朝向、速度、位置和重力加速度信息，得到机器人坐标系r与里程计坐标系o之间的旋转矩阵利用旋转矩阵将智能体状态向量χ中的速度和位置信息投影到里程计坐标系，获得IMU视觉联合轨迹；S4、利用GNSS原始信号中的伪距信息粗略求解智能体的位置：根据GNSS原始信号中的伪距信息构建导航卫星与GNSS接收机的距离模型，计算智能体在地心地固坐标系下的智能体经纬度，同时获取地心地固坐标系与世界坐标系之间的旋转矩阵S5、对齐智能体里程计坐标系与世界坐标系，获得里程计坐标系与世界坐标系之间的变换矩阵S6、GNSSIMU视觉信息联合初始化：获取智能体GNSS轨迹，在地心地固坐标系下，将IMU视觉联合轨迹与智能体GNSS轨迹进行对齐，完成智能体位姿估计器的联合初始化；具体为：构建GNSS伪距信息和接收机时钟偏置的概率因子图模型， 其中，为观测方程，χpr为智能体状态向量χ中与伪距信息有关的子向量；上述式中： 其中，和分别为接收机和卫星在地心惯性坐标系下的位置、和分别为接收机和卫星在地心地固坐标系下的位置、c为光在真空中的传播速度、和分别为接收机和卫星的时钟偏置、△ttro和△tion分别为大气中对流层和电离层的延迟、△tmul为由多经效应引起的延迟、为伪距信息测量值，ωearth为地球自转角速度、代表卫星到接收机的信号传播时间；将步骤S3得到的智能体朝向、速度、位置和重力加速度信息带入GNSS伪距信息和接收机时钟偏置的概率因子图模型，求解精确的接收机时钟偏置和智能体位置，获得智能体GNSS轨迹；在地心地固坐标系下，将步骤S3获得的IMU视觉联合轨迹与智能体GNSS轨迹进行对齐，完成智能体位姿估计器的初始化。

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