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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利惯导、视觉与先验信息动态融合的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：CN119714253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411664520.2，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权惯导、视觉与先验信息动态融合的定位方法是由郑灵翔;张珊珊;蔡宇恒;王锦龙;张奇设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本惯导、视觉与先验信息动态融合的定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种惯导、视觉与先验信息动态融合的定位方法，旨在提高动态和复杂环境中的位置与位姿估计的精度和鲁棒性，包括：1、实时收集设备IMU数据，转换到世界坐标系并去除重力得到预处理IMU数据；2、应用神经网络架构搜索技术获得最优神经网络；3、由预处理IMU数据构成训练数据集训练最优神经网络并推理出位姿增量估计、协方差；4、基于先验信息获取先验方向及其协方差；5、引入视觉信息与设备IMU数据融合并构建VIO系统，由其输出位姿估计、协方差；6、步骤3至5的输出结果作为因子图的测量信息进行多源信息融合；7、利用因子图融合结果更新最优神经网络的参数，按步骤1修正设备IMU数据，再送入最优神经网络进行推理，然后重复步骤4至7。

本发明授权惯导、视觉与先验信息动态融合的定位方法在权利要求书中公布了：1.一种惯导、视觉与先验信息动态融合的定位方法，其特征在于包括： 步骤1、从用户随身携带的移动设备中实时收集设备IMU数据，然后通过预处理步骤将设备坐标系的设备IMU数据转换到世界坐标系并去除重力，得到预处理IMU数据其中，IMU表示惯性测量单元； 步骤2、应用神经网络架构搜索技术，在搜索空间中搜索并优化神经网络的层类型、连接方式和超参数，获得最优神经网络； 步骤3、由预设数量的预处理IMU数据构成训练数据集，对最优神经网络进行训练，使用训练后的最优神经网络进行推理得到位姿增量估计及其协方差； 步骤4、基于先验信息获取先验方向及其协方差； 步骤5、当视觉信息可用时，引入视觉信息与步骤1中设备IMU数据进行融合并构建VIO系统，由VIO系统实时输出位姿估计及其协方差；其中，VIO表示视觉惯性里程计； 步骤6、利用步骤3至5的输出结果作为测量信息，使用因子图进行多源信息融合； 步骤7、利用步骤6因子图输出的融合结果更新最优神经网络的参数，并按步骤1对设备IMU数据进行修正，再将修正后的结果送入最优神经网络进行推理，然后重复步骤4至7直至结束。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门大学，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明南路422号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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