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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于置信因子的无人机地下空间多模态鲁棒定位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：CN119758352B 。

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：202411810800.X，技术领域涉及：G01S17/06；该发明授权基于置信因子的无人机地下空间多模态鲁棒定位方法是由程向红;刘丰宇设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于置信因子的无人机地下空间多模态鲁棒定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于置信因子的无人机地下空间多模态鲁棒定位方法，包括前端和后端两个阶段，在前端阶段中，对相机、激光雷达和IMU的测量数据进行预处理，提取点线特征进行自适应视觉惯性激光雷达初始化；在后端阶段中，构建IMU测量残差、激光雷达边缘‑平面残差、视觉点‑线残差和曼哈顿结构约束残差；设计自适应置信因子，通过视觉特征跟踪次数和激光雷达点云中参考特征与变换后特征的差异来评估相机和激光雷达的退化程度；根据各传感器的权重，构建渐近非凸性因子图优化函数，根据各传感器的退化程度权重实现位姿优化的动态调整，得到定位结果，提高地下空间无人机的定位精度和鲁棒性。

本发明授权基于置信因子的无人机地下空间多模态鲁棒定位方法在权利要求书中公布了：1.基于置信因子的无人机地下空间多模态鲁棒定位方法，其特征在于：包括前端和后端两个阶段， 所述前端阶段中：对相机、激光雷达和IMU的测量数据进行预处理，提取点线特征进行自适应视觉惯性激光雷达初始化；前端阶段中包括轻量级深度学习网络DCE-Net进行图像增强；若激光雷达未退化，则进行激光雷达惯性初始化获取加速度计和陀螺仪的偏置，通过点云的深度值恢复视觉尺度；若激光雷达退化，则利用提取的视觉点线特征进行视觉惯性初始化； 所述后端阶段中：根据前端阶段中提取处理的特征构建IMU测量残差、激光雷达边缘-平面残差、视觉点-线残差和曼哈顿结构约束残差；然后设计自适应置信因子，通过视觉特征跟踪次数和激光雷达点云中参考特征与变换后特征的差异来评估相机和激光雷达的退化程度，所述自适应置信因子至少包括视觉置信因子和激光雷达置信因子；根据各传感器的权重，构建渐近非凸性因子图优化函数，根据各传感器的退化程度权重实现位姿优化的动态调整，得到定位结果；其中， 所述激光雷达边缘-平面残差：用于最小化点云中的特征点与目标点之间的几何误差； 所述视觉点-线残差：利用图像中的点特征和线特征之间的几何关系约束相机的位姿； 所述曼哈顿结构约束残差：利用场景中的曼哈顿世界假设来约束位姿估计与地图优化； 自适应置信因子中的视觉置信因子和激光雷达置信因子分别为： svisual＝uW slidar＝exp-dmseλ2 其中，u代表视觉特征跟踪的次数，W代表滑动窗口的大小，dmse代表激光雷达点云中参考特征与变换后特征匹配的平均误差，λ是距离尺度调整阈值；根据两个置信因子，设计视觉和激光雷达权重的惩罚函数： 其中，ωvisual，ωlidar表示视觉和激光雷达特征残差的权重，θ表示控制参数，控制惩罚函数的非凸性。

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