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龙图腾网获悉湘江实验室申请的专利快速分散式人形机器人状态估计方法、系统、设备和介质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：CN120155929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510651022.2，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权快速分散式人形机器人状态估计方法、系统、设备和介质是由谭筠;谭涵今;徐洪奎;潘卓夫;陈洁;侯海良设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本快速分散式人形机器人状态估计方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及快速分散式人形机器人状态估计方法、系统、设备和介质。方法包括：获取IMU传感器数据与视觉测量数据；基于IMU传感器数据与视觉测量数据进行非线性姿态估计，得到下一时刻浮动基座姿态估计信息；获取接触信息与腿部关节信息，基于接触信息进行物理约束后，根据腿部关节信息与所述下一时刻浮动基座姿态估计信息进行线性移动视窗估计，得到下一时刻浮动基座的速度与位置估计信息；在进行线性移动视窗估计时，采用边缘化方法对速度估计信息与位置估计信息进行优化。本发明能够在降低计算复杂度的同时，提高状态估计的准确性和对噪声、模型不确定性的抵抗能力。

本发明授权快速分散式人形机器人状态估计方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种快速分散式人形机器人状态估计方法，其特征在于，所述方法包括： 获取IMU传感器数据与视觉测量数据；基于所述IMU传感器数据与所述视觉测量数据进行非线性姿态估计，得到下一时刻浮动基座姿态估计信息； 获取接触信息与腿部关节信息，基于所述接触信息进行物理约束后，根据所述腿部关节信息与所述下一时刻浮动基座姿态估计信息进行线性移动视窗估计，得到下一时刻浮动基座的速度与位置估计信息； 在进行线性移动视窗估计时，采用边缘化方法对所述速度与位置估计信息进行优化； 基于所述IMU传感器数据与所述视觉测量数据进行非线性姿态估计，得到下一时刻浮动基座姿态估计信息，包括： 构建姿态动力学模型，根据所述IMU传感器数据进行初步的非线性姿态估计，得到下一时刻初始姿态估计信息； 通过测量本体坐标系中的重力加速度的投影校正所述下一时刻初始姿态估计信息中的滚转和俯仰轴的漂移；以及通过所述视觉测量数据，校正所述下一时刻初始姿态估计信息中与视觉相关的姿态测量值，得到最终的下一时刻浮动基座姿态估计信息； 所述姿态动力学模型的数学表达式为： ； 式中，表示下一时刻初始姿态估计信息；表示单位矩阵；表示角速率；表示将旋转速度向量转换为叉积矩阵；表示间隔时间；表示当前采集的姿态信息；表示指数映射的一阶近似雅可比矩阵；表示角速度向量；表示与角速度相关的噪声向量。

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