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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京鑒智科技有限公司申請的專利目標對象的定位方法、系統(tǒng)、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115265529B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06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)的專利申請?zhí)?專利號為：202210783952.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01C21/16；該發(fā)明授權(quán)目標對象的定位方法、系統(tǒng)、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)是由龐業(yè)勇;吳頔;陳志遠;都大龍設計研發(fā)完成，并于2022-07-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本目標對象的定位方法、系統(tǒng)、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明實施例提供了一種目標對象的定位方法、系統(tǒng)、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取目標對象采集的環(huán)境數(shù)據(jù)以及運動數(shù)據(jù)；獲取原始海森矩陣以及針對所述原始海森矩陣的維度信息，并根據(jù)所述維度信息對所述原始海森矩陣進行邊緣化處理，獲得目標海森矩陣；對所述目標海森矩陣進行求解，獲得若干個子矩陣；根據(jù)所述若干個子矩陣進行加速計算，獲得雅可比矩陣以及殘差矩陣，所述雅可比矩陣為用于表征視覺慣性融合系統(tǒng)的狀態(tài)信息的矩陣，所述殘差矩陣為用于優(yōu)化變量參數(shù)的矩陣；根據(jù)所述雅可比矩陣與所述殘差矩陣對所述環(huán)境數(shù)據(jù)和所述運動數(shù)據(jù)進行計算，獲得所述目標對象的定位信息。

本發(fā)明授權(quán)目標對象的定位方法、系統(tǒng)、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種目標對象的定位方法，其特征在于，包括：獲取目標對象采集的環(huán)境數(shù)據(jù)以及運動數(shù)據(jù)；獲取原始海森矩陣以及針對所述原始海森矩陣的維度信息，并根據(jù)所述維度信息對所述原始海森矩陣進行邊緣化處理，獲得目標海森矩陣；對所述目標海森矩陣進行求解，獲得若干個子矩陣；根據(jù)所述若干個子矩陣進行加速計算，獲得雅可比矩陣以及殘差矩陣，所述雅可比矩陣為用于表征視覺慣性融合系統(tǒng)的狀態(tài)信息的矩陣，所述殘差矩陣為用于優(yōu)化變量參數(shù)的矩陣；根據(jù)所述雅可比矩陣與所述殘差矩陣對所述環(huán)境數(shù)據(jù)和所述運動數(shù)據(jù)進行計算，獲得所述目標對象的定位信息；其中，所述子矩陣至少包括第一子矩陣、第二子矩陣以及第三子矩陣，所述根據(jù)所述若干個子矩陣進行加速計算，獲得雅可比矩陣以及殘差矩陣，包括：將所述第一子矩陣和轉(zhuǎn)置后的第一子矩陣進行相加，獲得第一目標矩陣；根據(jù)所述第一目標矩陣的第一特征信息進行矩陣運算，獲得所述第一目標矩陣的第一逆矩陣；將所述第一逆矩陣分別與所述第二子矩陣和所述第三子矩陣進行相乘，獲得所述第二子矩陣對應的第二目標矩陣以及所述第三子矩陣對應的第三目標矩陣；根據(jù)所述第二目標矩陣的第二特征信息進行矩陣運算，獲得所述第二目標矩陣對應的對角矩陣以及所述對角矩陣對應的第二逆矩陣；采用所述對角矩陣的第三特征信息進行矩陣運算，獲得雅可比矩陣；采用所述第二逆矩陣與所述第三子矩陣進行矩陣運算，獲得殘差矩陣。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人北京鑒智科技有限公司，其通訊地址為：100086 北京市海淀區(qū)中關(guān)村東路1號院8號樓十六層B1801A-2；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。