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龍圖騰網恭喜同濟大學申請的專利一種基于GNSS、視覺以及IMU進行精確定位的數據融合算法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：CN114646993B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15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：202210256763.7，技術領域涉及：G01S19/48；該發明授權一種基于GNSS、視覺以及IMU進行精確定位的數據融合算法是由王睿;侯治設計研發完成，并于2022-03-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于GNSS、視覺以及IMU進行精確定位的數據融合算法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于GNSS、視覺以及IMU進行精確定位的數據融合算法。GNSS定位技術易受外界觀測條件的限制，在高架橋、城市峽谷等遮擋區域，衛星信號接收能力急劇減弱，無法滿足定位導航的需求。純視覺的位置估計不能解決尺度問題，且在弱紋理場景及快速運動場景下無法建立匹配關系，容易跟蹤丟失；IMU可以在短時間內毫秒級反映動態變化，但長時間運行下秒級其累積誤差會不斷增加。本發明依據不同傳感器數據源之間的互補性，利用本地數據源視覺及IMU提高GNSS的全局定位精度，利用GNSS全局數據源消除本地的累積誤差，在衛星信號被遮擋時依賴本地視覺、IMU數據保持短期的高精度全局定位，整體上提高了定位導航系統的性能及魯棒性。

本發明授權一種基于GNSS、視覺以及IMU進行精確定位的數據融合算法在權利要求書中公布了：1.基于GNSS、視覺以及IMU進行精確定位的數據融合算法，其特征在于，包括如下步驟：步驟S1：移動設備上掛載GNSS衛星接收裝置、單目相機以及IMU模塊，在移動過程中采集GNSS信號、圖像數據以及IMU數據，作為整個定位算法的輸入；步驟S2：對本地的視覺、IMU數據進行初始化對齊；對圖像數據進行前端視覺跟蹤以及SFM視覺位姿求解，對IMU數據進行預積分，然后將兩者的數據對齊從而粗略解算初始時刻的視覺尺度、重力加速度、系統初始速度；步驟S3：對本地數據進行非線性優化：對設定滑動窗口中的關鍵幀，構建視覺代價函數以及IMU代價函數，通過最小化總體代價函數，得到本地數據的定位結果；步驟S4：進行本地與全局數據源的松耦合聯合初始化：基于非線性優化技術，將本地的定位結果與GNSS基于SPP算法下的全局定位結果進行融合，粗略解算初始時刻的系統全局位置以及本地坐標系與全局坐標系之間的航向角偏差；步驟S5：構建GNSS的緊耦合全局代價函數約束定位估計：若此刻接收的衛星數量為0顆，則通過彌補本地與全局坐標系之間的航向角偏差，將本地定位結果全局化；若此刻接收的衛星數量大于0顆，則利用GNSS衛星信號的原始數據，包括偽距、多普勒頻移以及時鐘信息，構建GNSS代價函數對定位估計進行約束；其中：偽距表示了接收機與衛星的距離，其代價函數如式4： 其中，Rzθ表示圍繞ECI坐標系的z軸旋轉了θ角度的旋轉矩陣，ωE表示地球自轉的角速度，tf是GNSS衛星信號的飛行時間，p表示位置坐標，s表示衛星，r表示接收機，E表示接收機收到信號時刻的ECEF坐標系，e′表示衛星發出信號時刻的ECEF坐標系，是一個四維向量，其中三個值為0，一個值為1，表示GNSS中特定的衛星導航系統，δt代表時鐘偏置,代表衛星的時鐘誤差，c代表光速,T與I分別表示對流層和電離層延遲，表示偽距；多普勒頻移反映了衛星在信號傳播路徑上相對于接收機的運動，其代價函數如式5： 其中，v表示速度，λ表示載波信號波長，κ表示接收機到衛星的單位矢量,為衛星時鐘誤差漂移率，為多普勒頻移，代表時鐘漂移率；接收機解算衛星信號的過程與接收機的時鐘偏置以及時鐘漂移率相關,其構建的兩個代價函數如式6： 其中，δt代表時鐘偏置，1m×n表示m行n列所有元素均為1的矩陣，表示k幀與k-1幀的時間間隔；步驟S6：根據系統當前運動速度調節多普勒頻移代價函數的協方差矩陣，改變定位估計對多普勒頻移信息的置信程度；當速度小于vmin時，對多普勒信息的置信程度為0；速度在vmin到vmax之間時，兩者呈線性關系；當速度增大到vmax以上時，置信程度不再改變；步驟S7：進行本地與全局的緊耦合聯合非線性優化：通過最小化由視覺約束、IMU約束以及GNSS原始數據約束構成的總體代價函數，解算系統的最終全局定位估計，如式7所示： 其中，第一項為邊緣化帶來的先驗信息，rB為IMU的代價函數，rC為相機的代價函數，為GNSS的緊耦合代價函數。

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同濟大學，其通訊地址為：200092 上海市楊浦區四平路1239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”。