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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于自适应核宽卡尔曼滤波的机器人定位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：CN116681735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202310600418.5，技术领域涉及：G06T7/277；该发明授权基于自适应核宽卡尔曼滤波的机器人定位方法是由高松;马浩然;彭倍;刘凯;陈润乾;何嘉诚;王刚设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应核宽卡尔曼滤波的机器人定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及特种机器人定位技术领域，具体而言，涉及基于自适应核宽卡尔曼滤波的机器人定位方法，该方法的步骤包括：基于特种机器人配备的惯性定位单元与编码器，构建特种机器人的运动学方程与观测方程，所述特种机器人的运动学方程表征为理论位置数据，所述特种机器人的观测方程表征为观测位置数据；将理论位置数据及观测位置数据带入基于自适应核宽的最大相关熵卡尔曼滤波算法进行校正计算，完成特种机器人的精确定位，其中，自适应核宽通过KL散度优化求得。本发明能够结合惯性定位单元和编码器数据信息，去除外界变化的过程噪声和观测噪声的影响，实现特种机器人更准确的定位。

本发明授权基于自适应核宽卡尔曼滤波的机器人定位方法在权利要求书中公布了：1.基于自适应核宽卡尔曼滤波的机器人定位方法，其特征在于，该方法的步骤包括：基于特种机器人配备的惯性定位单元与编码器，构建特种机器人的运动学方程与观测方程，所述特种机器人的运动学方程表征为理论位置数据，所述特种机器人的观测方程表征为观测位置数据；将理论位置数据及观测位置数据带入基于自适应核宽的最大相关熵卡尔曼滤波算法进行校正计算，完成特种机器人的精确定位，其中，自适应核宽通过KL散度优化求得；所述自适应核宽的求解过程如下：设定初始核宽、正数以及初始状态估计值和初始协方差矩阵；通过第一计算公式求解下一时刻的预测值；通过第二计算公式求解下一时刻的预测误差协方差矩阵；分别对与进行楚列斯基分解，求得与；更新预设的增广系统的参数，并判断与设定的时间窗口之间的大小关系，若，则通过固定点迭代公式求解核宽，进入下一步骤，否则，取初始核宽，并通过固定点迭代估计状态值，进入下一步骤；直至满足迭代条件后，迭代停止，并通过第三计算公式更新后验估计协方差矩阵，获取最优核宽；所述第一计算公式具体为： 其中，为时刻状态的最佳估计值，为时刻状态的预测值；所述第二计算公式具体为： 其中，为时刻真实值与预测值的协方差矩阵，即先验估计协方差矩阵，为时刻真实值与估计值的协方差矩阵，为时刻过程噪声的协方差矩阵；所述分别对与进行楚列斯基分解，其计算公式如下： 其中，为变量，为变量；所述第三计算公式具体为： 其中，为时刻的后验估计协方差矩阵，为单位矩阵。

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