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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种顾及多模式切换的MAP-LIDAR-IMU融合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：CN118836858B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202410890789.6，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种顾及多模式切换的MAP-LIDAR-IMU融合定位方法是由潘树国;王向;孙之寒;高旺;刘宏;赵庆设计研发完成，并于2024-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种顾及多模式切换的MAP-LIDAR-IMU融合定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种顾及多模式切换的MAP‑LIDAR‑IMU融合定位方法，包括：首先，通过正态分布变换（NDT）算法进行激光雷达点云与先验地图的匹配，为定位框架提供精确的六自由度（6DoF）位姿。其中，采用激光里程计的帧间估计取代运动模型为NDT提供初始位姿，以解决在高速或快速旋转等挑战场景下的鲁棒性问题。其次，为提高全局定位的鲁棒性，设计了多模式切换算法，实现有选择的触发全局匹配和局部激光里程计航位推算；同时将激光雷达里程计的观测值、IMU局部观测、地图匹配绝对观测进行融合以减少累积误差，维护全局优化位姿与关键帧队列，持续输出高精度车辆定位结果。本发明能为长时间的鲁棒定位问题提供一种可靠的解决方案，与传统地图匹配定位方法比较，在定位鲁棒性和准确性上均有大幅度提高。

本发明授权一种顾及多模式切换的MAP-LIDAR-IMU融合定位方法在权利要求书中公布了：1.一种顾及多模式切换的MAP-LIDAR-IMU融合定位方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、雷达-惯性里程计局部位姿 通过IMU高频递推估计去除激光点云帧的运动畸变，同时实现轻量化雷达-惯性里程计，为系统提供局部定位来源；具体如下 首先使用IMU高频递推估计实现点云的运动畸变去除，同时为里程计提供初始位姿；里程计通过数据高度复用的两阶段配准实现，采用Scan-To-Scan配准和Scan-To-Submap配准，其中采用关键帧队列构建子图；其中关键帧队列通过局部里程计配准以及地图匹配共同维护； 步骤2、NDT求解先验地图下的全局位姿 将里程计局部位姿进行全局递推，并基于NDT算法实现激光雷达与点云地图的匹配，实时输出车辆的绝对定位结果； 步骤3、地图匹配定位质量控制 地图匹配定位同时需要经过体素内点覆盖比率指标与平均匹配概率密度指标，评估先验地图的有效性，从而对匹配结果进行质量判断；具体如下： 体素内点覆盖比率指标：基于NDT匹配算法，将点云帧按照与地图同等的分辨率体素化，通过二者重复占用栅格的比例来量化点对之间的覆盖情况；分别将Nmap与Nnew表示为点云帧的重复栅格数以及新增栅格数，以栅格为统计单元计算覆盖点数Zmap与未覆盖点数Znew： 式中，ξ为栅格体积内的点和，Nξ表示内点数为ξ的栅格个数；由于栅格边界的离散性，可能存在内点p≤3的栅格，将其视为无效栅格，并设置权重θ＝0.1％以消除此类误差； 最后即可通过点数覆盖分布，计算比率公式如下所示： 平均匹配概率密度指标：给定一组点云和输出位姿，统计所有转换点落在对应栅格后的残差累加值Res，最后除以有效输入点云的点数，得到最终的平均匹配概率密度： 式中，将待配准的点q变换到参考系的坐标表示为qtrans； 步骤4、多模式切换机制实现 基于对地图匹配的不确定度估计，实现系统模式的切换机制，在地图匹配失效情况下切换局部里程计定位结果作为临时输出；具体如下： 统计第k帧匹配后的体素内点覆盖比率Λk，并根据比率阈值Λthd进行第一阶段的不确定度检测： 只有Λk当超于阈值Λthd，即点云帧中重合点数比例足够高，认为匹配未陷入局部收敛且先验地图是足够可靠的，再进入第二阶段检测；根据所求的平均匹配概率密度指标设置地图匹配的置信度水平： 此外，以上两阶段求解是基于NDT算法收敛，当匹配收敛失败或者δΔ＝λodom时，系统会切换临时里程计提供输出结果； 步骤5、因子图优化 系统使用因子图优化，集成局部里程计观测、IMU局部观测以及提供先验地图多种观测输出求解最佳状态估计，同时维护局部里程计的关键帧，具体如下： 将车辆第k个时刻的状态写为节点，并由因子提供节点上或节点之间的约束，公式如下： 式中，r·表示各个因子的残差，分别为提供绝对约束的地图匹配因子、提供相对约束的LiDAR帧间因子与IMU因子的测量结果。

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