广东工业大学吴元清获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于多传感器融合的足式机器人地形感知方法及系统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：CN119737939B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411761044.6，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权一种基于多传感器融合的足式机器人地形感知方法及系统是由吴元清;李秉权设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多传感器融合的足式机器人地形感知方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于机器人运动控制领域，提出一种基于多传感器融合的足式机器人地形感知方法及系统，包括：采集足式机器人的激光雷达数据和惯性传感器数据并通过流形卡尔曼滤波器进行融合，基于融合后的数据推导估计状态；将所述估计状态作为里程计数据；利用足式机器人的深度相机点云数据和所述里程计数据构建足式机器人的地形图。相较于现有技术，本发明能为足式机器人提供一种鲁棒性强，费用成本低的地形感知方法。
本发明授权一种基于多传感器融合的足式机器人地形感知方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器融合的足式机器人地形感知方法，其特征在于，包括： 采集足式机器人的激光雷达数据和惯性传感器数据并通过流形卡尔曼滤波器进行融合，基于融合后的数据推导估计状态； 将所述估计状态作为里程计数据；利用足式机器人的深度相机点云数据和所述里程计数据构建足式机器人的地形图； 所述通过流形卡尔曼滤波器进行融合的步骤包括： 在流形卡尔曼滤波器中，基于激光雷达数据和惯性传感器数据的各自采样时间，使用惯性传感器数据对激光雷达数据进行逐点匹配并进行合并； 所述基于融合后数据推导估计状态的步骤包括： 基于随机过程模拟惯性传感器数据并扩展到运动学中构建状态转移模型；基于惯性传感器数据与激光雷达数据构建测量模型； 利用所述状态转移模型预测下一时刻的状态和协方差； 通过所述测量模型获取当前时刻的测量数据，并基于下一时刻的状态和协方差计算残差，通过残差对下一时刻的状态和协方差进行状态更新得到估计状态。
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