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龙图腾网获悉山东科技大学;青岛博晟优控智能科技有限公司申请的专利一种基于改进无迹卡尔曼滤波的AGV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：CN115856826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211410549.9，技术领域涉及：G01S7/48；该发明授权一种基于改进无迹卡尔曼滤波的AGV定位方法是由王宏霞;姜跃;彭凯;马泽国;郭稳波;李子星;刘涛;吕世超设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进无迹卡尔曼滤波的AGV定位方法在说明书摘要公布了：一种基于改进无迹卡尔曼滤波的AGV定位方法，包括以下步骤：步骤1：首先用电机增量编码器和角度编码器检测AGV的前进速度vk和转向速度ωk；步骤2：然后接收激光雷达扫描到的信息，生成反光板坐标序列；步骤3：建立AGV运动学模型用以估计AGV的位姿；步骤4：将激光雷达扫描到的反光板坐标转换到世界坐标系下，生成AGV观测方程；步骤5：基于状态空间方程进行改进无迹卡尔曼滤波，得到AGV滤波之后的车身位姿。本发明根据所提出的改进无迹卡尔曼滤波算法，利用反光板的坐标信息来定位车辆所在的位置；计算速度快、可以有效地减少硬件成本和人工成本，能够更好地克服车辆在行驶过程中位置发生偏移的影响，增强后续对车辆的操控性。

本发明授权一种基于改进无迹卡尔曼滤波的AGV定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进无迹卡尔曼滤波的AGV定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：采用电机增量编码器和角度编码器检测AGV的前进速度vk和转向速度ωk； 步骤2：接收激光雷达扫描到的信息，生成反光板坐标序列； 步骤3：建立AGV的运动模型用以估计AGV位姿，Xk是AGV在k时刻世界坐标系下的位姿xk,yk,θk，θk是k时刻车身的偏航角，vk是k时刻车身的前进速度，ωk是k时刻车身转向角速度，Wk是均值为0、协方差为Q的系统噪声； 其中，t为每一时刻的时间，Xk为每一时刻的状态，下标k为第k时刻； 步骤4：将激光雷达扫描到的反光板坐标转换到世界坐标系下，建立如下的观测方程： 是激光雷达坐标系下的坐标，是激光雷达在车身坐标系下的坐标，lθ是雷达安装偏转角度，是在k时刻车身的坐标，其中xk代表车身在k时刻的横坐标，yk代表在k时刻的纵坐标，LMXk是反光板的世界坐标，Vk是均值为0、协方差为R的测量噪声； 步骤5：将基于步骤3所得的运动模型与基于步骤4所得的观测模型进行改进无迹卡尔曼滤波，实现AGV定位； 所述步骤5的过程如下： 初始化状态向量和估计协方差： 其中，为0时刻的估计值，等于0时刻状态值的期望，EX是对X求期望，即向量中的每一个元素乘其对应的概率然后累加得到的均值； 定义sigma点对应的权值Mi及相关向量 其中，其中Mi是i处sigma点的权重值，上标i表示权值的个数，而相关变量是由权重值进行计算得到的向量，其上标表示由第几个权重值计算而来，下标表示是向量序号； 对于j＝2,…,n，按照下式7递推获得n维向量Υin，其中0j-1是包含j-1个0的列向量； 生成sigma点： 其中sigma点是由k-1时刻的状态估计值与状态估计值的协方差的开平方和向量的乘积之和计算的来的，为下一步进行推算所生成的数据，下标i代表第i时刻； 根据系统运动学模型，将sigma点转化为其中为k时刻的sigma点： 利用Mi加权平均构成其中是k时刻的估计值，是k时刻的协方差估计值： 再次选取sigma点，去计算量测的估计值： 其中是k是的sigma点，利用观测方程2和生成的点中的前两维，即进行量测更新；将车身坐标和激光雷达所观测到的反光板坐标lmx,lmy，代入2中，得到反光板在世界坐标系下的坐标的sigma点

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