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龍圖騰網恭喜安徽大學申請的專利一種基于多IMU的點線融合定位方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114935336B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210509623.6，技術領域涉及：G01C21/16；該發明授權一種基于多IMU的點線融合定位方法及系統是由樊淵;樊富友;韓可;楊國志;董翔;周俊;宋鐵旭;袁文博設計研發完成，并于2022-05-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多IMU的點線融合定位方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于多IMU的點線融合定位方法及系統，方法包括：通過相機和4個相同型號的IMU分別進行圖像采集和慣性數據采集；將步驟S1中相機獲取到的圖像幀進行特征提取；將步驟S1中得到的四個IMU的多組數據分別進行預積分，計算出兩幀圖像對應的IMU的位置和速度；視覺和IMU初始化；將步驟S4中多個IMUA、B、C、D初始化后得到的測量值概率的映射到虛擬IMUE上；將線重投影誤差建模為線段兩端點到投影線的距離，然后最小化點線的重投影誤差和IMU殘差，獲得精確的位姿估計；將本文設計的算法在公共數據集上以及采集的數據集上進行測試。本發明解決了定位及融合視覺精度低、低紋理場景處理效果差以及線段提取質量差的技術問題。

本發明授權一種基于多IMU的點線融合定位方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多IMU的點線融合定位方法，其特征在于，所述方法包括：S1、將4IMU陣列集成模塊連接相機，采集獲取環境圖像數據及運動慣性數據；S2、利用ORB算法提取并匹配所述環境圖像數據中的點特征，利用線段組合方法定位組合短線段，據以提取出適用長線段，以獲取適用LSD算法，所述步驟S2包括：S21、調整預置LSD算法的隱藏參數；S22、設LSD算法輸出線段組為：L＝{l1，l2，...，ln}n＝1,2,3...，其中，lb為L中的基線，預置矩形區域R為所述基線lb的影響區域；S23、將所述LSD算法輸出線段組L中的所有線段按長度降序排列；S24、按照線段直方圖的主方向，以下述邏輯選出方向相似的組內線段作為組合預選線段，所述步驟S24包括：S241、設定所述線段的近似標準Φl：Φl＝μ|lb|，其中，μ為近似系數；S242、如果計算距離大于所述近似標準Φl，則取消組合機制；S243、否則計算lb和li的角度差θ；S244、以下述邏輯確定角度近似標準Φθ，若角度差θ滿足角度近似標準Φθ，則組合所述短線段： ，式中x、y和ξ均為實驗設定參數，α是歸一化系數；S25、拼接所述組合預選線段，以得到適用長線段；S3、以預置邏輯獲取IMU測量模型，從所述運動慣性數據中獲取初始旋轉數據，根據所述IMU測量模型及所述初始旋轉數據進行IMU預積分；其中，所述步驟S3包括：S31、以下述邏輯處理得到IMU測量模型：ωm＝ωb+bg+ng 其中，ωm和是陀螺儀和加速度計的測量值，ωb和aw分別代表IMU角速度和線加速度在坐標系b系和w系中表示，其中b系即body系，w系即world系，代表坐標系w和坐標系b之間的變換矩陣，na，ng為高斯噪聲，ba，bg為隨機游走測量偏差模型，而gw為w系下已知的重力向量；S32、以下述邏輯對IMU積分： 其中分別是對應IMU從bk到bk+1時刻的位置，速度和姿態四元數，為四元數乘法，這里假設加速度觀測am和旋轉矩陣在Δt的時間內是不變的；S33、以下述邏輯使所述步驟S32中的等式兩邊同時乘以將積分項中的旋轉矩陣變成初值為單位陣，以消除對初始旋轉的依賴： ，其中，不依賴初始狀態的IMU預積分項包括： S4、根據所述環境圖像數據及所述運動慣性數據初始化視覺和IMU；S5、利用最小二乘估計器隨機估計所述4IMU陣列集成模塊測得的運動慣性數據，以獲取并邊緣化IMU間旋轉加速度概率，據以融合得到虛擬IMUE；S6、構建優化函數，以將所述IMU間旋轉加速度概率映射到所述虛擬IMUE，據以優化點、線特征的重投影誤差及所述虛擬IMUE的殘差，以提升相機位姿；S7、利用前述步驟所設計邏輯測試EuRoC數據集、YorkUrban數據集及室內數據集，以得到點線融合定位驗證結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人安徽大學，其通訊地址為：230039 安徽省合肥市蜀山區肥西路3號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。