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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于B样条函数的激光雷达-惯性-车辆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：CN116338719B 。

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：202310183664.5，技术领域涉及：G01S17/88；该发明授权基于B样条函数的激光雷达-惯性-车辆融合定位方法是由张宇;何滨设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于B样条函数的激光雷达-惯性-车辆融合定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于B样条函数的激光雷达‑惯性‑车辆融合定位方法。该方法包括：利用B样条函数对车辆运动轨迹进行建模得到IMU运动轨迹；通过动力学模型对车辆的轮速计以及转角传感器读数进行处理，得到车辆动力学测量；对B样条函数相邻控制点之间的IMU数据和车辆动力学测量进行离散积分，用于初始化新加入的样条控制点；在车辆轨迹估计中加入车辆的横向加速度约束；利用点云数据、IMU数据、车辆动力学测量数据对估计的车辆轨迹进行优化并在线估计车辆动力学模型参数的校正因子。本发明基于B样条函数进行多传感器融合定位，提高了无人车辆定位的鲁棒性和精度，减小了车辆载荷、行驶路面等因素变化给车辆动力学测量值带来的影响。

本发明授权基于B样条函数的激光雷达-惯性-车辆融合定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于B样条函数的激光雷达-惯性-车辆融合定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集激光雷达实时扫描点云、IMU数据、轮速计读数以及转角传感器读数；进行车辆轨迹估计：利用两条B样条函数分别对车载IMU的位置p以及姿态R进行建模，得到车载IMU任意时间的位置、姿态和速度数据，进而得到IMU运动轨迹； S2：使用车辆动力学模型对S1中的轮速计读数以及转角传感器读数进行处理，得到车辆动力学测量，在线优化校正因子向量，对车辆动力学模型参数进行校正； S3：在轨迹更新前最后一个控制点到最新加入的控制点之间的时间段，通过对S1中IMU数据进行离散积分处理，得到该时间段内每个IMU采样时刻对应的位姿集合以及速度集合； 通过对S2中的车辆动力学测量进行离散积分处理，得到该时间段内每个得到车辆动力学测量的时刻对应的位姿集合将离散时刻的所有位姿集合以及速度集合作为测量值，约束B样条函数在该离散时刻采样得到的位姿以及速度，构建第一优化问题，用于初始化新加入B样条的控制点； S4：在车辆轨迹估计中加入车辆横向加速度约束，计算横向加速度约束残差； S5：利用S1得到的每一帧激光雷达点云，与环境地图中提取的线特征以及面特征进行匹配，计算激光雷达点云残差；根据S1中的IMU数据，计算IMU残差；根据S2中的车辆动力学测量，计算车辆动力学测量残差； S6：通过点云残差、IMU残差、车辆动力学测量残差和横向加速度约束残差构建第二优化问题，以S3初始化后的新加入B样条的控制点为优化问题初值，同时优化S1中的样条函数控制点以及S2中的校正因子向量，得到用于定位的车辆实时位姿轨迹以及车辆模型参数校正值。

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