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龙图腾网获悉福建(泉州)先进制造技术研究院申请的专利一种自恢复蒙特卡罗定位算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：CN117973168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202410135386.0，技术领域涉及：G06F30/25；该发明授权一种自恢复蒙特卡罗定位算法是由梁培栋;李瑞峰;喻正纲;霍光磊;黄小春设计研发完成，并于2024-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自恢复蒙特卡罗定位算法在说明书摘要公布了：本发明涉及导航定位算法技术领域,具体是公开一种自恢复蒙特卡罗定位算法，当机器人移动距离或者移动方向的变化超过预设定的移动距离或移动方向变化的阈值，粒子按照运动模型进行位姿的更新，并按照激光雷达的似然域模型的测量概率计算得出粒子的权重；根据可靠度模型计算出当前的定位可靠度γ；判断γ与预设定的定位可靠度阈值η之间的关系；当γ小于η时，认为发生了绑架现象，则预估位姿可靠度确定粒子分布参数并在当前位置进行粒子重分布，得到当前定位结果。该方法提出了定位可靠度模型，对定位进行可靠度判断，进一步判断是否发生机器人绑架定位问题。

本发明授权一种自恢复蒙特卡罗定位算法在权利要求书中公布了：1.一种自恢复蒙特卡罗定位算法，其特征值在于，算法流程如下： S1、程序开始运行； S2、机器人的初始位置定位为给定的初始值，根据给定初始位置均值和协方差按照高斯分布进行粒子位置和方向的初始化，粒子的初始权重根据粒子总数取均值； S3、当机器人移动距离或者移动方向的变化超过预设定的移动距离或移动方向变化的阈值，粒子按照运动模型进行位姿的更新，并按照激光雷达的似然域模型的测量概率计算得出粒子的权重； S4、根据可靠度模型计算出当前的定位可靠度γ； S5、判断γ与预设定的定位可靠度阈值η之间的关系； 当γ大于η时，认为可靠度较高，则根据当前权重进行粒子重采样，计算得出当前定位结果， 当γ小于η时，认为发生了绑架现象，则根据IMU运动模型进行当前位姿的预估计，得到预估计位姿，并在预估计位姿处根据可靠度模型进行定位可靠度γ计算，得到预估计位姿的定位可靠度γ，然后根据预估计位姿的定位可靠度γ确定粒子分布参数并在当前位置进行粒子重分布，得到当前定位结果； 所述定位可靠度γ通过可靠度模型计算出的方法如下： 用表示激光雷达检测的障碍物的终点，用表示时刻机器人在全局坐标系下的位姿，用表示激光雷达局部坐标系和机器人坐标系之间的位置关系，用表示雷达波束相对与机器人的坐标系的角度，用表示激光雷达检测的最大距离，根据激光雷达时刻第个波束的输出经式：可以得到终点在全局坐标下的位置，当=时，认为激光雷达没有监测到障碍物，其似然域测量模型则针对最大距离的测量结果进行舍弃处理； 对于测量过程中的测量噪声使用高斯分布进行建模，在二维x-y空间，用表示激光雷达测量到的障碍物的坐标与地图m上的最近障碍物的距离，激光雷达的测量概率由高斯函数得到，对于测量过程中的不可估计的随机噪声，使用一个均匀分布进行建模：，得到在t时刻、第k束激光的测量概率为：； 假定激光雷达各个波束测量之间的噪声是相互独立的，则在时刻，每个粒子位置上的测量概率由各个乘积得到，将各个的三次方求和作为该粒子的测量概率； 对测量概率进行归一化处理:，式中表示测量噪声参数，表示随机噪声参数，表示最大测量距离，表示从所有波束中选取用于计算测量概率的波束数量，取粒子集中测量概率的最高值作为定位可靠度γ。

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