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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京航空航天大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種智能體位姿估計(jì)器聯(lián)合初始化方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115388884B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210985024.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01C21/16；該發(fā)明授權(quán)一種智能體位姿估計(jì)器聯(lián)合初始化方法是由張馳;楊忠;廖祿偉;朱儻;李國(guó)濤;楊欣設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種智能體位姿估計(jì)器聯(lián)合初始化方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種智能體位姿估計(jì)器聯(lián)合初始化方法，其步驟包括：首先，構(gòu)建智能體狀態(tài)向量，所述狀態(tài)向量包含智能體當(dāng)前朝向、位置、速度、陀螺儀和加速度計(jì)偏置、GNSS接收機(jī)偏置和偏置率、視覺(jué)特征深度、里程計(jì)坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的偏置信息，并對(duì)智能體機(jī)載傳感器測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；然后，利用PnP算法求解純視覺(jué)條件下的智能體位姿，并將視覺(jué)與IMU的聯(lián)合初始化構(gòu)建為最小二乘優(yōu)化問(wèn)題，通過(guò)帶入視覺(jué)與IMU先驗(yàn)信息即可完成視覺(jué)與IMU的聯(lián)合初始化；最后，利用SPP算法求解智能體在地心地固坐標(biāo)系下的粗略位置，并構(gòu)建GNSS偽距、多普勒頻移和接收機(jī)時(shí)鐘偏置的概率因子圖模型，即可獲得智能體位姿估計(jì)器的所有初值。

本發(fā)明授權(quán)一種智能體位姿估計(jì)器聯(lián)合初始化方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種智能體位姿估計(jì)器聯(lián)合初始化方法，其特征在于，智能體位姿估計(jì)器包括集成在智能體上的相機(jī)、IMU和GNSS接收機(jī)，其聯(lián)合初始化方法包括以下步驟：S1、對(duì)IMU原始測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理：構(gòu)建機(jī)器人坐標(biāo)系下的IMU測(cè)量模型，獲得IMU原始測(cè)量數(shù)據(jù)，在機(jī)器人坐標(biāo)系下對(duì)IMU原始測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)積分，并對(duì)IMU預(yù)積分項(xiàng)進(jìn)行修正；S2、對(duì)視覺(jué)信息進(jìn)行預(yù)處理：提取第一幀圖像的Shi-Tomasi角點(diǎn)特征，并以此為基礎(chǔ)對(duì)后續(xù)圖像幀進(jìn)行角點(diǎn)特征跟蹤，獲取角點(diǎn)特征的幀間相對(duì)關(guān)系，計(jì)算兩個(gè)相鄰圖像幀的相對(duì)運(yùn)動(dòng)關(guān)系，并優(yōu)化滑動(dòng)窗內(nèi)所有角點(diǎn)特征的重投影誤差，從而獲得智能體的初始位姿；S3、視覺(jué)與IMU聯(lián)合初始化：將步驟S2獲得的每個(gè)圖像幀對(duì)應(yīng)的智能體初始位姿帶入陀螺儀偏置代價(jià)函數(shù)求得陀螺儀偏置，構(gòu)建智能體狀態(tài)向量χ，將智能體觀(guān)測(cè)模型構(gòu)建為最小二乘問(wèn)題，并將智能體狀態(tài)向量χ帶入智能體觀(guān)測(cè)模型，求解機(jī)器人坐標(biāo)系下滑動(dòng)窗內(nèi)每個(gè)圖像幀當(dāng)前的智能體朝向、速度、位置和重力加速度信息，得到機(jī)器人坐標(biāo)系r與里程計(jì)坐標(biāo)系o之間的旋轉(zhuǎn)矩陣?yán)眯D(zhuǎn)矩陣將智能體狀態(tài)向量χ中的速度和位置信息投影到里程計(jì)坐標(biāo)系，獲得IMU視覺(jué)聯(lián)合軌跡；S4、利用GNSS原始信號(hào)中的偽距信息粗略求解智能體的位置：根據(jù)GNSS原始信號(hào)中的偽距信息構(gòu)建導(dǎo)航衛(wèi)星與GNSS接收機(jī)的距離模型，計(jì)算智能體在地心地固坐標(biāo)系下的智能體經(jīng)緯度，同時(shí)獲取地心地固坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系之間的旋轉(zhuǎn)矩陣S5、對(duì)齊智能體里程計(jì)坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系，獲得里程計(jì)坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系之間的變換矩陣S6、GNSSIMU視覺(jué)信息聯(lián)合初始化：獲取智能體GNSS軌跡，在地心地固坐標(biāo)系下，將IMU視覺(jué)聯(lián)合軌跡與智能體GNSS軌跡進(jìn)行對(duì)齊，完成智能體位姿估計(jì)器的聯(lián)合初始化；具體為：構(gòu)建GNSS偽距信息和接收機(jī)時(shí)鐘偏置的概率因子圖模型， 其中，為觀(guān)測(cè)方程，χpr為智能體狀態(tài)向量χ中與偽距信息有關(guān)的子向量；上述式中： 其中，和分別為接收機(jī)和衛(wèi)星在地心慣性坐標(biāo)系下的位置、和分別為接收機(jī)和衛(wèi)星在地心地固坐標(biāo)系下的位置、c為光在真空中的傳播速度、和分別為接收機(jī)和衛(wèi)星的時(shí)鐘偏置、△ttro和△tion分別為大氣中對(duì)流層和電離層的延遲、△tmul為由多經(jīng)效應(yīng)引起的延遲、為偽距信息測(cè)量值，ωearth為地球自轉(zhuǎn)角速度、代表衛(wèi)星到接收機(jī)的信號(hào)傳播時(shí)間；將步驟S3得到的智能體朝向、速度、位置和重力加速度信息帶入GNSS偽距信息和接收機(jī)時(shí)鐘偏置的概率因子圖模型，求解精確的接收機(jī)時(shí)鐘偏置和智能體位置，獲得智能體GNSS軌跡；在地心地固坐標(biāo)系下，將步驟S3獲得的IMU視覺(jué)聯(lián)合軌跡與智能體GNSS軌跡進(jìn)行對(duì)齊，完成智能體位姿估計(jì)器的初始化。

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