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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利融合环境语义的GNSS/视觉松耦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：CN120334979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510756897.9，技术领域涉及：G01S19/48；该发明授权融合环境语义的GNSS/视觉松耦合定位方法是由程俊兵;李鑫;郑伟;李健;贾润新;高云飞设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合环境语义的GNSS/视觉松耦合定位方法在说明书摘要公布了：本发明属于导航定位技术领域，尤其涉及融合环境语义的GNSS视觉松耦合定位方法，解决了传统方法面对城市遮挡环境和高动态场景时存在定位精度不足的技术问题。该方法中，GNSS接收机通过其双差测量模型获取载体的位置坐标，立体相机捕捉的连续图像帧被传递给VO模块，用于执行载体的位姿估计；采用松耦合模型将GNSS的载体位置坐标和VO模块的载体位姿信息进行结合，再根据环境语义信息和局部建图模块计算遮挡因子，结合遮挡因子引入自适应KF算法，在遮挡因子的约束下，自适应KF算法能够计算出位姿最优估计值，该值反馈给GNSS对载体位置坐标进行修正，最终经过修正的位置坐标作为定位结果输出。

本发明授权融合环境语义的GNSS/视觉松耦合定位方法在权利要求书中公布了：1.融合环境语义的GNSS视觉松耦合定位方法，其特征在于，所述松耦合定位方法是基于立体相机、GNSS和SLAM系统实现的，立体相机固定连接至载体上用于实时采集载体行驶过程中的图像，SLAM系统包括VO模块和局部建图模块，VO模块包括特征点跟踪单元，所述松耦合定位方法的步骤为： 步骤1、对VO模块进行改良，在VO模块中嵌入实时的环境语义分割处理单元，环境语义分割处理单元与特征点跟踪单元并行工作；图像以连续帧的形式输入VO模块，特征点跟踪单元从图像中提取ORB特征点，形成包含动态特征点和静态特征点的特征图，环境语义分割处理单元对图像进行环境语义分割，生成带有具体语义标签的掩码图像，VO模块将特征图和掩码图像进行信息融合，将动态特征点标记为离群点，并对离群点进行剔除得到只有静态特征点的图像； 步骤2、VO模块将当前图像的静态特征点与上一帧图像的静态特征点进行逐点匹配，再通过最小化重投影误差获取立体相机六自由度的旋转R和平移T； 步骤3、基于GNSS的双差观测模型独立获取载体的初步位置坐标； 步骤4、立体相机的旋转R和平移T即为载体的旋转R和平移T，利用载体的旋转R和平移T构建视觉定位误差模型，其中视觉定位误差模型为： （1）， 公式（1）中，、和分别为导航坐标系下立体相机的长度尺度因子、载体的位置坐标和载体的姿态，其中载体的位置坐标是对载体的平移T进行积分得到的，载体的姿态是对载体的旋转R进行积分得到的；、和分别为长度尺度因子、位置坐标和姿态在导航坐标系中的误差；、和分别为长度尺度因子、位置坐标和姿态在导航坐标系中误差的连续时间导数；为从载体坐标系到导航坐标系的估计旋转矩阵；为在载体坐标系下的估计平移；是长度尺度因子的估计值；和分别为在载体坐标系下的平移误差和旋转误差；为的随机漂移； 将公式（1）简化为系统模型，系统模型表示为： （2）， 公式（2）中，为；为；为；为；为； 再通过公式（2）构建KF算法的状态模型形式： （3）， 公式（3）中，是历元的状态向量，是从历元到历元的离散时间转换矩阵，是噪声分布矩阵，是系统噪声序列； 采用松耦合模型，将VO模块得到的载体的位置坐标与步骤3中GNSS得到的载体初步位置坐标之间的差值作为KF算法的观测值输入，构建KF算法的观测模型为： （4）， 公式（4）中，和分别为VO模块与GNSS得到的载体位置坐标；为观测转移矩阵；为观测噪声； 则KF算法的状态更新方程表示为：（5）， 公式（5）中，表示时间历元时刻的误差协方差，表示的相应协方差矩阵；表示历元到历元的先验状态向量估计值；表示从历元到历元的状态转换矩阵；表示历元的状态向量估计值；表示历元到历元的预测估计误差的一步协方差；表示历元的预测估计误差协方差；表示从历元到历元的状态转换矩阵的转置；表示噪声分布矩阵的转置； 其中KF算法的观测更新方程表示为： （6）， 公式（6）中，表示增益矩阵；表示观测转移矩阵的转置；表示观测噪声协方差；表示历元的状态向量估计值；表示历元的预测估计误差协方差； 通过KF算法的观测更新方程能对载体的位置坐标进行更新，将更新后载体的位置坐标反馈给GNSS，GNSS通过更新后载体的位置坐标对步骤3中载体的初步位置坐标进行修正，最终经过修正的载体的位置坐标作为定位结果输出。

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