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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种面向非高斯多模态传感器数据的异常检测与修复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：CN119573713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411739898.4，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种面向非高斯多模态传感器数据的异常检测与修复方法是由王常虹;王思渊;刘博;李清华;朱嘉婧;张宇飞设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向非高斯多模态传感器数据的异常检测与修复方法在说明书摘要公布了：一种面向非高斯多模态传感器数据的异常检测与修复方法，它属于无人系统多源自主导航技术领域。本发明解决了现有方法在面对非高斯数据时表现不佳、难以对高维非结构化数据进行异常检测、静态异常检测模型鲁棒性不足以及对传感器异常数据进行修复时缺乏冗余补偿的问题。本发明具体为：步骤一、采集无人系统的IMU、GNSS、点云和图像数据，再对采集的数据进行预处理和时间同步；步骤二、分别提取时间同步后各采集时刻的IMU、GNSS、点云和图像数据的特征；步骤三、分别对每个采集时刻的数据特征进行融合；步骤四、根据融合结果对各个采集时刻的数据进行异常检测，若检测到数据存在异常则进一步进行数据修复。本发明方法可以应用于数据异常检测与修复。

本发明授权一种面向非高斯多模态传感器数据的异常检测与修复方法在权利要求书中公布了：1.一种面向非高斯多模态传感器数据的异常检测与修复方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 步骤一、采集无人系统的IMU数据、GNSS数据、点云数据和图像数据，再分别对采集的IMU数据、GNSS数据、点云数据和图像数据进行预处理，并对预处理后的IMU数据、GNSS数据、点云数据和图像数据进行时间同步； 步骤二、分别提取时间同步后各采集时刻的IMU数据、GNSS数据、点云数据和图像数据的特征； 所述时间同步后的点云数据的特征提取方法为： 步骤1、将任意一个采集时刻对应的点云数据记为其中，P表示点云，pi表示第i个点，点pi以三维坐标形式呈现，表示实数，N表示点的数量； 在P中找到与pi欧氏距离最小的k个点来作为pi的k个最近邻点，k个最近邻点形成pi的局部邻域 再基于各个点的局部邻域构建邻域索引矩阵其中，Ii,j表示点pi的第j个邻居的索引； 步骤2、对于点pi，分别计算局部邻域内的每个点相对于点pi的坐标，即Δpij表示局部邻域内第j个点相对于点pi的坐标； 对pi和Δpij进行拼接，得到拼接结果再利用多层感知机对拼接结果进行非线性变换，得到点pi的非线性变换结果 步骤3、对非线性变换结果进行处理，得到点pi的局部特征表示hi； 步骤4、对P中所有点的局部特征表示进行全局平均池化，得到全局特征hglobal；再根据全局特征hglobal得到每个点的最终特征表示： h′i＝[hi,hglobal] 其中，h′i是点pi的最终特征表示； 对当前采集时刻对应的点云数据中全部点的最终特征表示进行拼接，得到当前采集时刻的点云数据特征； 步骤5、采用步骤1至步骤4的方法，对每个时刻采集的点云数据分别进行特征提取； 步骤三、对于每个采集时刻，均对IMU数据、GNSS数据、点云数据和图像数据的特征进行特征融合，分别得到每个采集时刻的特征融合结果； 步骤四、根据特征融合结果对各个采集时刻的数据分别进行异常检测，若检测到数据存在异常，则需要进行数据修复，若检测到数据不存在异常，则不需要进行数据修复。

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