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龙图腾网恭喜山东科技大学申请的专利一种空地协同的无人系统高可靠定位导航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：CN119860777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510328939.9，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种空地协同的无人系统高可靠定位导航方法是由董海荣;孔栋;路东鹏;宋海锋;张立业;刘韶庆;汪小勇设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空地协同的无人系统高可靠定位导航方法在说明书摘要公布了：本发明属于定位导航技术领域，公开了一种空地协同的无人系统高可靠定位导航方法。本发明利用RANSAC算法和区域生长法精准提取负障碍物，通过三维点云重投影生成二维栅格地图，并在地图上标注负障碍物区域，为无人车提供先验地图。无人车结合自身传感器构建局部地图，并通过ICP算法与先验地图进行匹配，精确定位全局位姿。根据先验地图和实时传感器数据，生成包含静态障碍物、动态障碍物和负障碍物的栅格代价地图，TSCNN根据时间序列数据预测动态障碍物轨迹，更新地图代价值，A*算法基于更新后的动态代价地图进行最优路径规划，实时避开动态障碍物和负障碍物。本发明能够在动态环境和复杂地形中实现高效、精准且安全的导航与避障。

本发明授权一种空地协同的无人系统高可靠定位导航方法在权利要求书中公布了：1.一种空地协同的无人系统高可靠定位导航方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1.无人机基于自身搭载的激光雷达、IMU传感器以及4D毫米波雷达，采用LIO-SAM融合4D毫米波雷达进行无人机构图，得到三维地图； 步骤2.将步骤1无人机生成的三维地图即地面点云地图，采用基于RANSAC算法和区域生长法相结合的方式，提取并分割负障碍物； 步骤3.将步骤1生成的三维地图通过重投影的方式，转换为二维地图，并在二维地图上标注上步骤2提取的负障碍物，生成带有负障碍物信息的二维栅格地图； 步骤4.无人机将步骤3生成的带有负障碍物信息的二维栅格地图以及步骤1生成的三维地图传送给无人车，并给无人车的定位与导航提供先验地图； 步骤5.无人车基于自身带有激光雷达、IMU传感器以及4D毫米波雷达，扫描出自身局部地图，并与步骤1无人机提供的三维地图匹配，确定无人车自身初始位置； 步骤6.无人车基于无人机提供的带有负障碍物信息的二维栅格地图，生成格栅代价地图；设定导航目标点，基于时间序列卷积神经网络TSCNN与A*算法结合实现路径规划与导航； 无人车使用搭载的激光雷达、IMU传感器以及4D毫米波雷达多模态传感器收集环境数据，将采集的传感器数据形成输入时间序列X＝{Xt-T+1,Xt-T+2,…,Xt}； 其中，Xt-T+1、Xt-T+2、Xt表示为各个时间步t采集的最新传感器数据； 传感器输入格式为：Xt＝{Lt,Rt,It}； 其中，Lt为障碍物位置，由激光雷达点云数据X,Y,Z获得；Rt为障碍物速度和距离，由毫米波雷达数据Vx,Vy,d获得，It为无人车加速度和角速度，由IMU数据获得； 将输入时间序列X输入到TSCNN中，基于TSCNN预测未来K秒的动态障碍物轨迹，其表达形式如下： 其中，表示t+k时刻TSCNN的预测结果，为预测的动态障碍物未来位置，为预测的动态障碍物速度，M为当前时间步预测的动态障碍物总数；i为障碍物编号。

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