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龙图腾网获悉湖北捷帆科技有限公司申请的专利一种基于AI的地理信息精准导航方法及系统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：CN120161483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510390616.2，技术领域涉及：G01S19/01；该发明授权一种基于AI的地理信息精准导航方法及系统是由李军锋;王芳洁;张盼;关翔;谭家健设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的地理信息精准导航方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI的地理信息精准导航方法及系统，涉及卫星传感测量的技术领域，建立传感器数据库；基于层级LSTM结构对滑动选择的时间特征集和空间特征集进行分支处理，构建动态时延观测修正模型，将时空特征融合入动态时延观测修正模型并嵌入物理约束；融合算法维持定位精度，对极端天气导航定位进行优化。采用卫星导航GNSS、地面IMU、视觉和地面传感器的四级冗余紧耦合，将动态时延观测修正模型与卫星导航GNSS融合，解决极端天气下地面IMU长期漂移问题，和物理模型、紧耦合导航算法深度融合，在极端天气下实现亚米级实时定位精度，实现了多源数据深度协同、动态环境自适应建模与计算资源优化，为极端天气下的高精度定位提供了系统性解决路径。

本发明授权一种基于AI的地理信息精准导航方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的地理信息精准导航方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：通过传感器获取数据，建立传感器数据库； 步骤S2：构建动态时延观测修正模型； 所述步骤S2包括以下子步骤： 步骤S21：利用TOPSIS多准则决策算法，基于数据时效性、空间分辨率和可靠性从所述传感器数据库中选择初始修正因子，利用滑动窗口筛选初始修正因子，得到最优修正因子，将所述初始修正因子分为时间特征集和空间特征集； 步骤S22：基于所述传感器数据库，利用Saastamoinen模型计算先验的干延迟和湿延迟； 步骤S23：利用ID卷积层提取局部气象梯度，构建动态时延观测修正模型； 所述步骤S23包括以下子步骤： 步骤S231：利用ID卷积层提取局部气象梯度，所述局部气象梯度包括温度空间变化率，将时间特征集和空间特征集基于层级LSTM结构进行分支处理； 步骤S232：构建动态时延观测修正模型，利用梯度惩罚对所述动态时延观测修正模型进行对抗训练； 所述步骤S231包括： 将时间特征集和空间特征集通过层级LSTM结构的第一层进行高频间隔数据处理，捕捉湍流波动，将捕捉的湍流波动输入层级LSTM结构的第二层进行中频聚合处理，提取天气系统演变特征值，将所述天气系统演变特征值输入层级LSTM结构的第三层进行低频学习，以日为单位周期分量学习季节性模式特征； 所述步骤S232包括： 将Saastamoinen输出的湿延迟作为先验值，利用神经网络自适应学习湿延迟的残差项，将大气热力学方程约束作为物理损失函数，在输出层加入MC-Dropout变分推断，预测得到湿延迟的均值和标准差； 将LSTM预测的湿延迟嵌入GNSS伪距方程，得到紧耦合观测方程，其数学表达式为： ； 其中，为GNSS伪距坐标，为接收信号距离，为光速，t为传感器与当前坐标系原坐标点的延迟改正误差，所述传感器与当前坐标系原坐标点的延迟改正误差为最小二乘法迭代计算的坐标参数初始值与预测值的误差值，为干延迟，为LSTM预测的湿延迟，为噪声； 将所述动态时延观测修正模型的权重设置为动态不确定式计算出的，其数学表达式为： ； 其中，为权重，为湿延迟的标准差，为卫星导航GNSS的观测权重； 步骤S3：通过对所述动态时延观测修正模型进行融合算法维持定位精度，对极端天气导航定位进行优化； 根据步骤S21设置滑动窗口为10分钟间隔的整体1小时滑动窗口，从所述传感器数据库中通过地面IMU获得的连续运行数据和动态姿态中提取初始修正因子，得到温度漂移量相关性特征量和角速度积分误差累积率特征量； 将欧拉动力学方程作为正则项加入为所述动态时延观测修正模型的损失函数； 将输出的温度漂移量相关性特征量和角速度积分误差累积率特征量预测值与实际单位时间计算得到的温度漂移量相关性特征量和角速度积分误差累积率特征量的差值作为先验误差，建立地面IMU误差状态向量，所述地面IMU误差状态向量通过所述先验误差与状态转移矩阵的卷积得到，所述状态转移矩阵由地面IMU运动学推导得到，所述地面IMU运动学推导公式包括位置更新公式、速度更新公式和旋转矩阵更新公式。

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