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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于多传感器融合的有图高效导航定位方法和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：CN119879897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510014453.8，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权一种基于多传感器融合的有图高效导航定位方法和系统是由王秋;陈明松;颜欣;蔺永诚;刘嘉杰;张驰洲设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器融合的有图高效导航定位方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多传感器融合的有图高效导航定位方法和系统，通过预先绘制的矢量地图，快速生成高精度栅格地图，或者直接使用已知的栅格地图用于导航，同时设计了一种动态调整过程噪声和观测噪声协方差的改进误差卡尔曼滤波算法，用于UWBIMU的高精度融合定位。此外，结合低成本一维激光雷达进行局部路径规划与动态避障，显著提升了系统的导航精度、实时性能与鲁棒性，并有效降低了硬件成本和计算复杂度，为多传感器融合导航定位在复杂环境下的应用提供了高效可靠的解决方案。

本发明授权一种基于多传感器融合的有图高效导航定位方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器融合的有图高效导航定位方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：将预先绘制的地图加载到系统中进行解析，提取障碍物、可通行区域和目标点，首先将导入的矢量地图转化为栅格地图，每个栅格代表一个小区域，每个小区域的状态用一个二进制值来表示： 其中，Mi,j表示栅格地图上位置i,j的状态； S2：结合UWB测距数据和IMU惯性测量数据，采用改进误差卡尔曼滤波进行定位，获取目标当前坐标x,y； 所述改进误差卡尔曼滤波在定位过程中通过构建函数和动态调整过程噪声协方差Q和观测噪声协方差R，具体包括以下步骤： S241：使用IUWB为信号强度评估指标，通过接收信号强度指示RSSI和信噪比SNR来量化： 其中，信噪比SNR＝10log10PsignalPnoise，Psignal和Pnoise分别为信号功率和噪声功率，RSSImax为参考的最大RSSI值，用于归一化处理； S242：当IUWB低于阈值Ith，表明UWB测量不可靠，需增大观测噪声协方差： S243：使用SIMU为IMU数据的稳定性评估指标，通过计算加速度和角速度的短时方差得到： 其中，是加速度方差，是角速度方差，ai和分别是当前加速度和过程平均加速度，ωi和分别是当前角速度和过程平均角速度； S244：根据SIMU调整过程噪声协方差： 其中，α是调整系数，Smax是最大容许方差值； S3：结合栅格化地图和定位结果，采用A*算法对全局路径进行规划，首先定义启发式函数： fn＝gn+hn6 其中，fn是当前节点的综合代价，gn是从起点到当前节点的实际代价，hn是从当前节点到目标节点的启发式估计； hn使用当前点xn,yn到目标点xgoal,ygoal的欧几里得距离作为启发式估计： 逐步展开节点，更新路径直至找到最优路径； S4：通过激光雷达实时获取障碍物信息，进行局部路径规划和避障； S5：当障碍物完全阻挡了通往目标点的路径，修正全局地图，启用A*重新规划机制调整全局路径； S6：通过路径跟踪算法，调整机器人的行进方向； 计算目标点与当前位置形成的角度Δθ，并进行调整： 其中，θcurrent为当前机器人航向角； 控制速度v与角速度ω： v＝vmax,ω＝k·Δθ9 其中，k为比例系数，vmax为最大线速度。

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