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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于中心对称多胞体卡尔曼滤波器的AUV速度估计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：CN119782681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411852036.2，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种基于中心对称多胞体卡尔曼滤波器的AUV速度估计方法是由李佶桃;刘禹锡;冯靖敖;王玉甲;刘星;姚峰设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于中心对称多胞体卡尔曼滤波器的AUV速度估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于中心对称多胞体卡尔曼滤波器的AUV速度估计方法，首先对自主式水下机器人的状态空间模型进行系统性的分析,然后结合中心对称多胞体的性质和卡尔曼滤波的思想,计算并优化水下机器人系统状态的可达集,通过最优可达集计算水下机器人的速度区间,实现对其速度的有效监测。该方法适用于多种构型和不同运动状态的自主式水下机器人,与现有技术相比,本发明所提方法不仅可以准确地估算出水下机器人的速度，还能提供速度的区间估计,从而实现了对速度状态的有效监测,显著提高了自主式水下机器人的可靠性和稳定性。

本发明授权一种基于中心对称多胞体卡尔曼滤波器的AUV速度估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于中心对称多胞体卡尔曼滤波器的AUV速度估计方法，其特征在于：具体步骤如下： 步骤1：分析自主式水下机器人系统的状态空间模型，所述模型为； 其中，x代表状态向量，u代表控制输入向量，d代表系统辨识的误差向量，y代表向量，v代表传感器精度引起的噪声向量，C为已知的常数矩阵，A,B,D由实验数据通过系统辨识得到； 初始值、辨识误差和测量噪声均为有界变量，满足： 其中，分别为初值x0，辨识误差d和测量噪声ν的边界； 根据中心对称多胞体的定义，公式2表示为： 其中， 步骤2：根据步骤一中的状态空间模型公式，采用中心对称多胞体定义、闵可夫斯基和性质、线性映射性质，计算水下机器人系统状态的可达集； 预测可达集写成中心对称多胞体的形式： 根据中心对称多胞体定义，公式6表述为： 其中，δ是一维的单位向量； 测量条带表示为： 基于降阶算法，公式7和8，通过计算得到系统状态的可达集如下： c＝Ac-+Bu-+Ly-LCAc--LCBu-10 步骤3：优化步骤2的水下机器人系统状态的可达集； 定义尺寸准则J＝trGTG，其中G是可达集的生成矩阵，根据系统状态可达集的生成矩阵11得： J＝tr[Gd-LCGdI-LCT]+trLG+tr[A-LCAPA-LCA]15 对公式15求导并令其为零： ＝CAP+QC+Q 基于公式17，得到最优的修正矩阵L，得到优化后的可达集其中， c＝Ac+Bu+Ly-LCAc-LCBu18 步骤4：根据步骤三得到的最优可达集，根据最小区间包络的性质和步骤一得到的状态空间模型，计算水下机器人系统的速度区间； 其中，xi和xi分别表示系统状态x第i分量的上下边界，ci代表最优可达集中心c*的第i分量，Gi,j代表可达集生成矩阵G*的第i行和第j列； 步骤5：根据步骤四中得到水下机器人系统的速度区间，分析水下机器人系统的速度估计结果。

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