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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于复合流形优化的视觉惯导融合位姿估计方法及装置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：CN119437216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411614162.4，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权基于复合流形优化的视觉惯导融合位姿估计方法及装置是由宁杨阳;吴馥谧;梁舒设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于复合流形优化的视觉惯导融合位姿估计方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于复合流形优化的视觉惯导融合位姿估计方法及装置，该方法包括：通过待估计设备的图像获取模块获取实时图像数据以及通过待估计设备的传感模块获取惯性测量数据；基于预设的图像获取模块对应的观测投影模型，根据实时图像数据，计算图像观测数据；基于预先建立的惯导测量与动态模型，根据惯性测量数据，计算惯导预积分数据；基于预先建立的复合全解耦流形SO3,R3,R3优化的位姿估计框架，根据图像观测数据和惯导预积分数据，计算待估计设备的位姿数据。可见，实施本发明能够对待估计设备的位姿进行复合流形优化，提高视觉惯导融合优化算法的计算效率并保持了惯导预积分的一致性。

本发明授权基于复合流形优化的视觉惯导融合位姿估计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于复合流形优化的视觉惯导融合位姿估计方法，其特征在于，所述方法包括： 通过待估计设备的图像获取模块获取实时图像数据以及通过所述待估计设备的传感模块获取惯性测量数据； 基于预设的所述图像获取模块对应的观测投影模型，根据所述实时图像数据，计算图像观测数据； 基于预先建立的惯导测量与动态模型，根据所述惯性测量数据，计算惯导预积分数据； 基于预先建立的复合全解耦流形优化的位姿估计框架，根据所述图像观测数据和所述惯导预积分数据，计算所述待估计设备的位姿数据； 所述复合全解耦流形优化的位姿估计框架通过以下步骤建立： 定义复合全解耦流形的增减形式； 建立基于逆深度立体投影三维坐标的相机特征点重投影误差，并提供相对应复合全解耦流形的雅可比求导矩阵； 建立基于惯导预积分的惯导状态及流形的不确定性的传播模型，并确定惯导预积分的数值运算方法，并提供相对应的流形的雅可比矩阵； 构建不确定性加权的视觉重投影误差项； 构建不确定性加权的惯导预积分误差项，提供相对应的复合全解耦流形的雅可比求导矩阵。

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