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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于异构传感器信息融合的位姿跟踪系统及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：CN114022553B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202111295309.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于异构传感器信息融合的位姿跟踪系统及方法是由王景川;赵文韬;茅天阳设计研发完成，并于2021-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异构传感器信息融合的位姿跟踪系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于异构传感器信息融合的位姿跟踪方法及系统，包括：步骤S1：基于内部传感器提取运动数据建立六自由度运动模型，基于六自由度运动模型进行位姿状态预测；步骤S2：基于外部传感器提取环境特征信息建立观测模型，基于观测模型进行观测更新位姿状态预测；步骤S3：针对异构传感器位姿状态进行非线性状态空间建模，得到非线性状态空间模型；步骤S4：利用PaRIS算法对非线性状态空间模型进行在线正切滤波估计，并利用随机梯度下降算法实时更新多传感器标定外参，同时获得高精度位姿估计。本发明所采用的融合位姿跟踪算法可以有效地提升定位的准确性与鲁棒性。

本发明授权基于异构传感器信息融合的位姿跟踪系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于异构传感器信息融合的位姿跟踪方法，其特征在于，包括： 步骤S1：基于内部传感器提取运动数据建立六自由度运动模型，基于六自由度运动模型进行位姿状态预测； 步骤S2：基于外部传感器提取环境特征信息建立观测模型，基于观测模型进行观测更新位姿状态预测； 步骤S3：针对异构传感器位姿状态进行非线性状态空间建模，得到非线性状态空间模型； 步骤S4：利用PaRIS算法对非线性状态空间模型进行在线正切滤波估计，并利用随机梯度下降算法实时更新多传感器标定外参，同时获得高精度位姿估计； 所述步骤S4采用： 粒子更新步骤：基于重要性重采样方法更新粒子集合其中N为粒子数，为t时刻粒子集合中的第i个粒子； 辅助统计量更新步骤：后向核的估计由下式确定： 其中，为大小为N的带权重的粒子集；为t时刻粒子集合中的第i个粒子，为该粒子对应的权重； 辅助统计量{Tt；θht}t∈N的粒子估计通过PaRIS算法获得： 其中，为反向索引采样数，相比于N很小，为t+1时刻，第i个粒子的第j个反向索引，独立采样于分布那么φ0:t|t-1；θht通过下式估计： 其中为分布φ0:t|t-1；θ的N个粒子滤波估计； 正切滤波计算步骤：正切滤波器ηt；θ有如下定义： 其中为预测分布πt；θ关于参数θ的雅克比，那么粒子滤波框架下ηt；θ的估计为： 外参估计更新步骤：利用Robbins-Monro算法迭代计算t时刻外参θt： θt+1＝θt+γt+1ζt+123 其中 其中 其中πt+1为t+1时刻的预测分布，为t+1时刻的观测概率密度函数梯度在θt处的值，ηt+1为t+1时刻的正切滤波器； 而{γt}t∈N为学习率，满足

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