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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利适用于复杂山地环境的自适应无人车位姿估计方法及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：CN119437217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202411621729.0，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权适用于复杂山地环境的自适应无人车位姿估计方法及装置是由管沛龙;杨旭升;史秀纺;张文安;付明磊;刘浩淼;沈林强;陆凯峰设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于复杂山地环境的自适应无人车位姿估计方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种适用于复杂山地环境的自适应无人车位姿估计方法。该无人车位姿估计方法包括：首先利用车载传感器，包括惯性测量单元IMU和相机，实时采集车辆的运动和视觉数据。其次采集到的相机图像和IMU数据需经过光照校正、阴影去除和地形起伏补偿等预处理，以消除噪声和异常值。然后在图像序列中检测并提取关键特征点，并在连续帧之间跟踪这些特征点，以获取无人车的运动信息。利用跟踪到的特征点对，进行初步的相机位姿估计。最后将IMU数据与相机位姿估计结果相结合，采用重校准的迭代扩展卡尔曼滤波RIEKF算法进行多模态数据融合，得出位姿估计。本发明旨在能够适应不同的运动条件和环境变化，自动调整算法参数以保持最优的位姿估计性能。

本发明授权适用于复杂山地环境的自适应无人车位姿估计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种适用于复杂山地环境的自适应无人车位姿估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1利用车载传感器，实时采集车辆的运动和视觉数据；所述车载传感器包括惯性测量单元IMU及相机； 步骤2对采集到的IMU数据及相机图像进行预处理，消除噪声和异常值，以提高数据在复杂山地环境中的可用性； 步骤3在图像序列中检测并提取关键特征点，并在连续帧之间跟踪关键特征点，以获取无人车的运动信息；所述关键特征点为对山地环境变化鲁棒的特征点，以提高位姿估计的准确性； 步骤4在连续帧之间，利用特征点信息找到匹配的特征点对，通过非负高斯-牛顿透视n点线最大似然估计MLPnPL-NGN算法，进行初步的相机位姿估计；所述步骤4中，在连续帧之间，利用特征点信息找到匹配的特征点对，具体如下： 采用特征描述符di,t和dj,t+1进行匹配，找到匹配的特征点对Mt,t+1＝{pi,t,pj,t+1}，建立算法进行解算时，特征点对的数量至少为三组； 通过MLPnPL-NGN算法进行初步的相机位姿估计的具体过程如下： 4.1通过MLPnPL-NGN算法进行初步估计前，采用匹配点对构建重投影误差，建立点特征及线特征的目标函数； 4.2通过MLPnPL-NGN算法进行初步估计，用点特征和线特征重投影误差的目标函数设计最小化目标函数； 4.3利用迭代更新点特征目标函数及线特征目标函数中的位姿参数来最小化目标函数； 4.4重复步骤4.1-4.3，当目标函数值收敛后，输出相机的初步位姿； 步骤5将IMU数据与相机位姿估计结果相结合，采用重校准的迭代扩展卡尔曼滤波RIEKF算法进行多模态数据融合；在RIEKF算法的校正步骤中，根据新的测量数据更新状态向量和协方差矩阵；通过迭代改进算法，对算法参数进行调整，以优化位姿估计性能。

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