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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于地面视角里程计的特种车辆车载组合定姿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：CN120385357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510872832.0，技术领域涉及：G01C21/28；该发明授权基于地面视角里程计的特种车辆车载组合定姿定位方法是由王涵;张琳;陈虹;曾富楠设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于地面视角里程计的特种车辆车载组合定姿定位方法在说明书摘要公布了：本发明设计一种车辆定姿定位方法，尤其涉及一种基于地面视角里程计的特种车辆车载组合定姿定位方法，该方法包括：获取地面视角里程计的捕获数据，包括路面图像和IMU数据；基于SIFT的车用地面视角公路视觉里程计前端算法，对路面图像提取特征点，形成特征描述符；基于BA优化的车用地面视角视觉里程计后端算法，对多帧特征描述符进行了优化和处理，得到帧间位姿估计；基于松耦合方式将帧间位姿估计与IMU数据融合，通过EKF算法预测车辆状态和位姿。与现有技术相比，本发明具有实现特种车辆实时且准确的位姿定位等优点。

本发明授权基于地面视角里程计的特种车辆车载组合定姿定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于地面视角里程计的特种车辆车载组合定姿定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤一、获取地面视角里程计的捕获数据，包括路面图像和IMU数据； 步骤二、基于SIFT的车用地面视角公路视觉里程计前端算法，对路面图像提取特征点，形成特征描述符； 步骤三、基于BA优化的车用地面视角视觉里程计后端算法，对步骤二输出的多帧特征描述符进行了优化和处理，得到帧间位姿估计； 步骤四、基于松耦合方式将帧间位姿估计与IMU数据融合，通过EKF算法预测车辆状态和位姿； 基于所述前端算法，形成特征描述符的过程包括： 基于路面图像构建DoG尺度空间； 在DoG尺度空间的三维空间中检测局部极值点作为候选特征点； 从候选特征点中剔除低对比度特征点和边缘响应点，保留稳定特征点； 确定特征点主方向； 以特征点为中心，在旋转至特征点主方向的坐标系下划分4×4子区域，每个子区域计算8个方向的梯度直方图，形成128维的特征描述符； 所述前端算法中，采用纹理内存绑定输入路面图像以优化高斯滤波计算，通过并行非极大值抑制算法结合原子操作检测候选特征点，并运用Warp级并行加速形成特征描述符； 基于所述后端算法得到帧间位姿估计的过程包括： 滑动窗口优化框架构建：设置滑动窗口大小为N，存储当前窗口内的相机位姿和观测到的路标点； 将路标点投影至第i帧图像平面，对匹配到的特征点，计算其与重投影点的重投影误差； 非线性优化问题构建：优化目标为最小化滑动窗口内所有观测的重投影误差之和，优化变量包括相机位姿李代数和路标点坐标；所述重投影误差采用Huber损失函数降低误匹配影响； 基于L-M算法的迭代求解非线性优化问题，得到优化后的滑动窗口内相机位姿和路标点坐标；包括利用海森矩阵的块稀疏结构，采用舒尔补分解，先求解位姿增量，再回代求解路标点增量； 所述通过EKF算法预测车辆状态和位姿的过程包括： 基于IMU原始数据驱动的EKF预测阶段：通过惯性运动模型预测车辆未来状态； 基于视觉观测的EKF更新阶段：帧间位姿作为观测更新，采用四元数对数映射处理姿态残差。

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