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龙图腾网获悉微纳动力(北京)机器人有限公司;微纳动力科技(广州)有限责任公司申请的专利一种磁体位姿确定方法及其装置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：CN120800304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510896015.9，技术领域涉及：G01C1/00；该发明授权一种磁体位姿确定方法及其装置是由冯林;曾子衿;李婵;郭英健;王盛源设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种磁体位姿确定方法及其装置在说明书摘要公布了：本申请公开一种磁体位姿确定方法及其装置，其中，该方法包括：基于磁传感器获取待测磁体的观测磁场矢量；基于观测磁场矢量和目标函数，执行np个子优化过程，解算得到np个子优化最优解，所述np大于或等于2；其中，每个所述子优化过程包括生成并迭代更新虚拟个体的位姿参数、以及基于目标函数确定适应度最优的解，该目标函数用于表示理论磁场矢量与所述观测磁场矢量之间的适应度，该理论磁场矢量为理论上磁传感器检测到的与虚拟个体的位姿参数对应的磁场矢量；确定np个子优化最优解中适应度最优的解，作为待测磁体的位姿参数。基于并行策略，参考至少两个子优化最优解确定待测磁体的位姿参数，提高算法的可靠性、稳定性、以及全局搜索能力。

本发明授权一种磁体位姿确定方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种磁体位姿确定方法，其特征在于，所述方法包括： 基于磁传感器获取待测磁体的观测磁场矢量； 基于所述观测磁场矢量和目标函数，执行个子优化过程，解算得到个子优化最优解，所述大于或等于2；其中，每个所述子优化过程包括生成并迭代更新虚拟个体的位姿参数、以及基于所述目标函数确定适应度最优的解，所述目标函数用于表示理论磁场矢量与所述观测磁场矢量之间的适应度，所述理论磁场矢量为理论上所述磁传感器检测到的与虚拟个体的位姿参数对应的磁场矢量； 确定所述个子优化最优解中适应度最优的解，作为所述待测磁体的位姿参数； 所述子优化过程包括： 基于预设生成方式在预设搜索空间生成个虚拟个体和每个虚拟个体分别对应的位姿参数，所述大于或等于2； 将所述个虚拟个体划分为四个子种群，每个子种群中包括至少一个虚拟个体； 基于所述目标函数计算每个虚拟个体的适应度，更新全局最优解； 采用不同的更新方式更新不同种群中虚拟个体的位姿参数； 直到迭代次数等于预设迭代次数，确定最后一次迭代获取到的全局最优解作为所述子优化最优解； 所述四个子种群分别为第一子种群、第二子种群、第三子种群、以及第四子种群，所述第一子种群与第一更新策略对应，所述第二子种群与第二更新策略对应，所述第三子种群与第三更新策略对应，所述第四子种群与第四更新策略对应； 所述第一更新策略包含公式：， 其中，为第k个虚拟个体在第t次迭代的位姿参数，为第一模式，为第二模式，为随机数，为预设概率值，当大于或等于时，采用所述第一模式更新所述第一子种群中虚拟个体的位姿参数，当小于时，采用所述第二模式更新所述第一子种群中虚拟个体的位姿参数； 所述第一模式满足公式：，其中，和分别为第k个虚拟个体在第t-1次迭代、第t-2次迭代的位姿参数，表示第t-1次迭代中适应度最差的个体，和为预设常数， 满足公式：，表示1×D的全1的向量，为一个由独立伯努利分布组成的1×D的向量，为预设概率值； 所述第二模式满足公式：，其中，为从均匀分布U0,π中选取的随机数； 所述第二更新策略包含公式：， 其中，表示第k个虚拟个体在第t次迭代的位姿参数，为全局最优解，和均为由均匀分布U0,1随机变量组成的1×D向量， 满足公式：， 满足公式：， R为非线性收敛因子，R满足公式：，T为预设迭代次数，和分别为所述预设搜索空间的下边界向量和上边界向量； 所述第三更新策略包含公式：其中，表示第k个虚拟个体在第t次迭代的位姿参数，为由正态分布N0,1随机变量组成的1×D向量，为由均匀分布U0,1随机变量组成的1×D向量， 满足公式：， 满足公式：， R为非线性收敛因子，R满足公式：，为第t-1次迭代更新的虚拟个体中适应度最好的虚拟个体的位姿参数； 所述第四更新策略包含公式：，其中，表示第k个虚拟个体在第t次迭代的位姿参数，为预设常量，为由正态分布N0,1随机变量组成的1×D向量，为第t-1次迭代更新的虚拟个体中适应度最好的虚拟个体的位姿参数，为全局最优解。

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