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龙图腾网获悉东南大学申请的专利退化环境下视觉辅助的多段落雷达惯性定位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：CN119805446B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510084102.4，技术领域涉及：G01S13/89；该发明授权退化环境下视觉辅助的多段落雷达惯性定位方法及系统是由程向红;吴建峰设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本退化环境下视觉辅助的多段落雷达惯性定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种退化环境下视觉辅助的多段落雷达惯性定位方法及系统，对每帧雷达点云执行扫描匹配，将得到的雷达里程计残差送入雷达惯性视觉里程计中；检测退化段落，如检测成功，将其送入深度配准中，反之执行雷达里程计，并将得到的雷达里程计相对误差送入位姿图优化；计算相邻雷达点云帧之间的惯性测量单元预积分残差，分别送入深度配准、雷达惯性视觉里程计以及位姿图优化中；再对每帧图片实施特征跟踪，执行深度配准，将视觉重投影残差送入雷达惯性视觉里程计中；执行退化段落内雷达惯性视觉里程计，将得到的段落内位姿残差送入位姿图优化中；最后执行位姿图优化，得到位姿结果。本发明能大幅度提升定位精度，得到更精准的退化环境结构。

本发明授权退化环境下视觉辅助的多段落雷达惯性定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.退化环境下视觉辅助的多段落雷达惯性定位方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：对每帧来自雷达的点云执行扫描匹配并进行退化段落检测，将得到的雷达里程计残差送入雷达惯性视觉里程计中；其中，当检测到退化段落时，对退化段落结果进行深度配准；当未检测到退化段落时，执行雷达里程计，将得到的雷达里程计相对误差送入位姿图优化中； S2：接收来自惯性测量单元的惯性数据，收集相邻雷达点云帧之间的惯性数据，计算雷达点云帧之间的惯性测量单元预积分残差，分别进行深度配准、雷达惯性视觉里程计及位姿图优化操作； S3：对每帧来自相机的图片实施特征跟踪，对步骤S1得到的退化段落结果和步骤S2计算得到的惯性测量单元预积分残差，执行深度配准，获得视觉重投影残差； S4：根据步骤S1得到的雷达里程计残差、步骤S2的惯性测量单元预积分残差和步骤S3的视觉重投影残差，执行退化段落内雷达惯性视觉里程计，得到段落内位姿残差； S41、双滑动窗口推进：使用内窗口和外窗口对退化段落内的状态问题进行建模，其中灵活尺寸的内窗口仅优化退化段落内的状态变量，固定尺寸的外窗口负责管理数个雷达点云扫描所构建的局部地图；当窗口从非退化段落进入到退化段落内时，外窗口不受退化段落的影响正常向着前方推进，内窗口则为外窗口与退化段落的交集，其尺寸随着时间推进递增；当窗口从退化段落离开并回到非退化段落内时，外窗口依旧正常向前方推进，内窗口尺寸随着时间推进递减； S42、退化段落优化：施加雷达里程计残差、视觉重投影残差和惯性测量单元预积分残差，对内窗口内的载体状态量进行估计，通过最小化雷达里程计残差、视觉重投影残差和惯性测量单元预积分残差，求解内窗口内最优状态变量； S5：根据步骤S1的雷达里程计相对误差、步骤S2的惯性测量单元预积分残差和步骤S4的段落内位姿残差执行位姿图优化，得到最终位姿结果； S51：将步骤S4得到的段落内位姿固定，视为一个单独节点，对非退化段内的每个位姿视为一个节点，执行位姿图优化；其中，节点与节点之间的残差项为惯性测量单元预积分残差和雷达里程计残差： 其中Xn为非退化段落内系统的位姿状态变量，Ds为退化段落内最开始的位姿状态变量，代表退化段落内的终点到起点的测量旋转矩阵和测量平移量，为非退化段落内按照时间顺序的两两位姿状态变量配对，As是将退化段落的起点与其在非退化段中的相邻状态变量联系起来的配对，Ae为将退化段落的终点与其在非退化段中的相邻状态变量联系起来的配对； S52：将步骤S51的非退化段落内的位姿状态变量与步骤S4得到的退化段落内的位姿状态变量合并，得到最终轨迹。

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