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龙图腾网获悉中北大学申请的专利一种基于声光数据融合的机器人室内定位方法及智能终端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：CN116147609B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310179793.7，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权一种基于声光数据融合的机器人室内定位方法及智能终端是由廉亚霖;杨凯;李子圣;吴霁宇;陈禧龙;韩建宁;李大威;王喆;沈安杰;崔扬帆设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于声光数据融合的机器人室内定位方法及智能终端在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于声光数据融合的机器人室内定位方法，所述方法包括：获取预测坐标序列；根据预测坐标序列和真实坐标序列，得到训练数据集和测试数据集；构建神经网络模型；通过训练数据集对神经网络模型进行训练，得到训练完成的神经网络模型；将新采集的光源定位数据和声源定位数据输入到训练完成的神经网络模型中，得到声光数据融合后的坐标预测值；对所述声光数据融合后的坐标预测值进行卡尔曼滤波，得到最终坐标预测值。本发明考虑到室内光照受到遮挡的情况，使用基于到达时延差的声源定位方法作为补偿，利用BP神经网络模型实现声光两种方法的融合，在保证定位实时性的情况下，实现高精度的室内电力巡检机器人定位。

本发明授权一种基于声光数据融合的机器人室内定位方法及智能终端在权利要求书中公布了：1.一种基于声光数据融合的机器人室内定位方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预测坐标序列；所述预测坐标序列包括光源定位预测坐标序列和声源定位预测坐标序列； 根据所述预测坐标序列和真实坐标序列，得到训练数据集和测试数据集； 构建神经网络模型； 通过所述训练数据集对所述神经网络模型进行训练，得到训练完成的神经网络模型； 将采集的光源定位数据和声源定位数据输入到所述训练完成的神经网络模型中，得到声光数据融合后的坐标预测值； 对所述声光数据融合后的坐标预测值进行卡尔曼滤波，得到最终坐标预测值； 采集光源定位数据之前，还包括： 建立声光数据融合定位模型；其中，所述声光数据融合定位模型包括声源探测装置、白光LED光源、固定频率发声源、巡检机器人以及部署于巡检机器人顶部中心位置的光电探测器；所述声源探测装置上部署有麦克风阵列；所述白光LED光源用于轮流发出白光信号；所述光电探测器用于获取白光LED光源发光时的输出电压；所述固定频率发声源用于发出固定频率的音频信号；所述麦克风阵列用于获取音频信号； 将室内空间划分为若干小区域，采集每个小区域的中心位置坐标作为真实坐标序列，并将所述巡检机器人的中心位置依次与每个所述小区域的中心对齐，以采集预测坐标序列； 采集预测坐标序列，包括： 在每个小区域内，获取单个白光LED光源发光时的输出电压； 根据所述单个白光LED光源发光时的输出电压，得到每个白光LED光源发光时的光功率； 根据所述每个白光LED光源发光时的光功率，得到LED光源之间的光功率比值； 根据所述光功率比值，得到接收平面坐标曲线方程； 对所述接收平面坐标曲线方程进行求解，得到每个小区域的预测中心位置坐标； 根据所述每个小区域的预测中心位置坐标，得到所述光源定位预测坐标序列。

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