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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基于GNSS/IMU/光流信息融合的智能体位姿估计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：CN115435779B 。

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：202210985155.X，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种基于GNSS/IMU/光流信息融合的智能体位姿估计方法是由张驰;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。

本一种基于GNSS/IMU/光流信息融合的智能体位姿估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GNSSIMU光流信息融合的智能体位姿估计方法，其步骤为：首先，分别对智能体机载传感器原始数据进行预处理，包括IMU预积分、视觉特征提取及跟踪、GNSS信号滤波；然后，分别构建视觉、IMU、GNSS代价函数及智能体状态向量，并对GNSSIMU光流信息进行联合初始化，获取智能体位姿估计器的所有初值；最后，将智能体位姿求解过程构建为状态估计问题，并设计相应的概率因子图模型及边缘化策略，以图优化的方式求解智能体位姿。与现有的机器人位姿估计方法相比，本发明具有更高的计算效率及自适应性，能够准确、鲁棒、无漂地获取智能体位姿信息。

本发明授权一种基于GNSS/IMU/光流信息融合的智能体位姿估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GNSSIMU光流信息融合的智能体位姿估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、分别对智能体原始测量数据进行预处理，包括对相机的RGB输出进行Shi-Tomasi角点特征提取，并对随后的RGB视频帧执行KLT光流跟踪；在机器人坐标系下对惯性测量单元IMU的原始测量数据进行预积分；对捕获到的GNSS原始信号进行滤波；S2、位姿估计器GNSSIMU光流信息联合初始化：构建智能体状态向量χ，利用PnP算法和BA算法求解智能体的初始位置和初始朝向，同时利用SPP算法粗略求解智能体的经纬度；将智能体的初始位置和经纬度对齐，获得里程计坐标系与世界坐标系之间的变换矩阵，完成GNSSIMU光流信息联合初始化；S3、构建视觉约束因子：将相机投影模型构建为针孔相机模型，建立空间特征点l从视频帧i到视频帧j的重投影函数，将视觉误差因子项构建为特征点重投影残差；S4、构建IMU约束因子：IMU约束因子包括陀螺仪误差因子约束项和加速度计误差因子约束项，其中，将陀螺仪误差因子约束项构建为基于四元数外积的旋转残差，将加速度计误差因子约束项分别构建为速度偏置残差与位移偏置残差；S5、构建GNSS约束因子：GNSS约束因子包括GNSS伪距约束因子、GNSS多普勒频移约束因子和接收机时钟偏置约束因子；其中，GNSS伪距约束因子构建为真实的伪距与接收机测量伪距的残差，GNSS多普勒频移约束因子构建为真实的载波多普勒频移与多普勒频移测量值的残差，接收机时钟偏置约束因子构建为某时刻真实的接收机时钟偏置与该时刻的时钟偏置测量值的残差；S6、以概率因子图优化的方式求解智能体位姿信息；具体为：S601、将智能体位姿求解过程视为状态估计问题，则智能体位姿求解过程变为状态向量的最大后验估计；S602、构建GNSSIMU光流信息紧耦合的位姿估计器因子图模型，表达式为： 其中，χ为智能体状态向量，Pχ|z为智能体状态向量的最大后验概率，z为总的智能体状态测量模型，ep为系统先验信息，Hp代表智能体先验位姿矩阵，n为滑动窗内智能体状态向量的个数，符号E表示视觉约束因子EV、IMU约束因子EI、GNSS约束因子Epr、Edp、Eτ之和，zk为智能体的第k次观测信息；S603、设计观测数据边缘化策略，剔除滑动窗内冗余的光流、IMU、GNSS信息；S604、求解GNSSIMU光流信息紧耦合的位姿估计器因子图模型，得到智能体状态向量。

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