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龙图腾网恭喜国网江西省电力有限公司超高压分公司;国家电网有限公司;国网江西省电力有限公司电力科学研究院;广东珺桦能源科技有限公司申请的专利基于多传感器融合的巡检机器人定位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：CN114459470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210057392.X，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权基于多传感器融合的巡检机器人定位方法是由徐波;辛建波;李帆;华栋;李福德;刘穗生;李志坤;刘奕清;廖昊爽;林谋设计研发完成，并于2022-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多传感器融合的巡检机器人定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多传感器融合的巡检机器人定位方法，步骤如下：步骤S1、采集多传感器数据，包括定位系统的绝对定位信息、巡检机器人中编码器的数据和惯性测量单元的数据；步骤S2、多传感器数据的EKF融合：编码器的数据与惯性测量单元的测量量进行一次EKF数据融合；得到一次融合位姿，然将融合后的数据与定位系统的绝对定位信息进行二次EKF数据融合，得到二次融合位姿；步骤S3、根据融合位姿，结合3D先验地图进行蒙特卡洛定位。本发明基于EKF融合算法，可以实时给出无累计误差，高可靠性与稳定性的位姿解；并且结合MCL定位算法，保证了在一些遮挡环境下的定位精度要求。

本发明授权基于多传感器融合的巡检机器人定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器融合的巡检机器人定位方法，其特征在于，步骤如下：步骤S1、采集多传感器数据，包括定位系统的绝对定位信息、巡检机器人中编码器的数据和惯性测量单元的数据；所述绝对定位信息为：，其中为位置，为航向；惯性测量单元的测量量，其中为x轴加速度，为y轴加速度，为z轴加速度，为x轴角速度，为y轴角速度，为z轴角速度；编码器的数据包括编码器的位置信息和编码器的运动方向；步骤S2、多传感器数据的EKF融合：编码器的数据（xodom,yodom,ρodom）与惯性测量单元的测量量ρimu进行一次EKF数据融合；得到一次融合位姿，然将融合后的数据与定位系统的绝对定位信息（xbds,ybds,ρbds）进行二次EKF数据融合，得到二次融合位姿（xkal,ykal,ρkal）；步骤S3、根据融合位姿，结合3D先验地图进行蒙特卡洛定位：蒙特卡洛定位中的粒子根据二次融合位姿（xkal,ykal,ρkal）和方差信息在先验地图中以正态分布采样，二次融合位姿（xkal,ykal,ρkal）作为蒙特卡洛定位的先验位姿，并且在机器人运行过程中，根据二次融合位姿（xkal,ykal,ρkal）来更新粒子权重；在粒子数过少的情况下，使用二次融合位姿（xkal,ykal,ρkal）的增量信息来进行航迹推算；步骤S3中，蒙特卡洛定位中的每个粒子都有对应的定位信息xk-1,m，yk-1,m，ρk-1,m和权重wk-1,m，根据所有粒子的定位信息和权重来加权计算得到机器人的最终定位信息Xk-1，Yk-1，Wk-1；在经过两次EKF融合计算后，得到二次融合位姿（xkal,ykal,ρkal）和对应的方差信息，根据得到的定位和方差信息，对现有粒子进行正态分布采样，即以正态分布方式更新每个粒子的定位信息，得到每个粒子当前k时刻的定位信息xk,m，yk,m，ρk,m,然后根据更新后的粒子位姿和当前先验地图测量量来更新每个粒子的权重wk,m，最终得到机器人当前时刻的精确定位信息Xk，Yk，Wk；其中xk-1,m为k-1时刻序号m的粒子的x轴定位数据，yk-1,m为k-1时刻序号m的粒子的y轴定位数据，ρk-1,m为k-1时刻序号m的粒子的角度定位数据，wk-1,m为k-1时刻序号m的粒子的权重，Xk-1为k-1时刻机器人x轴定位数据，Yk-1为k-1时刻机器人y轴定位数据，Wk-1为k-1时刻机器人角度定位数据，xk,m为k时刻序号m的粒子的x轴定位数据，yk,m为k时刻序号m的粒子的y轴定位数据，ρk,m为k时刻序号m的粒子的角度定位数据，wk,m为k-1时刻序号m的粒子的权重，Xk为k时刻机器人x轴定位数据，Yk为k时刻机器人y轴定位数据，Wk为k-1时刻机器人角度定位数据；步骤S3的具体过程为：S3-1.根据所有样本粒子与融合位姿的欧式距离来调整所有样本的重要性参数；S3-2.初始采样以及重采样过程中，基于融合后位姿的高斯分布抽取样本；S3-3.将融合位姿作为样本子集替代样本集中重要性偏低的粒子；S3-4.根据粒子匹配度来调整融合策略，空旷区域用EKF融合位姿的增量信息来进行航迹推算，直到粒子滤波估计位姿重新获取较高匹配度，则再使用MCL定位算法；步骤S3-1的具体过程为：根据所有粒子k-1时刻的定位信息xk-1,m，yk-1,m，ρk-1,m和二次融合位姿（xkal,ykal,ρkal）的欧氏距离来更新当前时刻样本中所有粒子的位姿信息；（Δxkal,k,Δykal,k,Δρkal,k）即xk,m，yk,m，ρk,m=xk-1,m，yk-1,m，ρk-1,m+（Δxkal,k,Δykal,k,Δρkal,k）+Zk,m；其中Δxkal,k=xkal,k-xkal,k-1，Δykal,k=ykal,k-ykal,k-1，Δρkal,k=ρkal,k-ρkal,k-1，Δxkal,k为k时刻融合定位位姿x轴的增量，Δykal,k为k时刻融合定位位姿y轴的增量，Δρkal,k为k时刻融合定位位姿角度的增量，Zk,m为序号m的粒子k时刻的采样噪声，xkal,k为k时刻融合位姿x轴的数值，ykal,k为k时刻融合位姿y轴的数值，ρkal,k为k时刻融合位姿角度的数值。

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