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龙图腾网获悉山东大学;山东金瓢食品机械股份有限公司申请的专利基于惯性导航和UWB传感器网络的室内定位方法及系统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：CN116772835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310736682.1，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权基于惯性导航和UWB传感器网络的室内定位方法及系统是由袁宪锋;董琳;范继港;颜丙硕;宋勇;许庆阳;庞豹设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于惯性导航和UWB传感器网络的室内定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于惯性导航和UWB无线传感器网络的定位方法及系统，该方法包括：获取传感器测量得到的距离值和真实距离值，构建得到传感器感知模型；基于目标空间中多个传感器的传感器感知模型，以覆盖率为优化目标函数，利用改进的粒子群优化算法进行优化求解，获得多个传感器在目标空间的部署方案；获取待测目标的UWB定位数据，并通过惯性测量获取待测目标的惯导定位数据，利用误差卡尔曼滤波对UWB定位数据和惯导定位数据进行融合，得到融合定位结果。本发明利用改进粒子群优化算法获取UWB传感器部署方案，利用误差卡尔曼滤波融合UWB定位网络的位置数据和惯导系统解算的位置数据，实现高精度、高稳定性的密闭环境定位。

本发明授权基于惯性导航和UWB传感器网络的室内定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于惯性导航和UWB传感器网络的室内定位方法，其特征是，包括：获取传感器测量得到的距离值和真实距离值，确定传感器的感知半径R和可靠性参数r，进而构建得到传感器的传感器感知模型；其中，当待测点与传感器的距离d满足dR-r时，对应模型的绝对感知区域；当R-rdR+r时，对应模型中的不确定感知区域；当dR+r时，对应模型中的不可感知区域； 基于目标空间中多个传感器的传感器感知模型，以覆盖率为优化目标，利用改进的粒子群优化算法进行优化求解，获得多个传感器在目标空间的部署方案，包括： 初始化相关参数和所有粒子的位置和速度； 计算所有个体的适应度值，更新个体历史最优值BP和种群全局最优值BG，根据S形惯性权重动态更新策略并重新计算惯性权重，公式如下： 其中，o是调整因子，k是当前迭代次数，K是最大迭代次数，ωmax和ωmin是最大和最小惯性权重； 引入随机学习项，更新粒子速度，随机从种群中选取一个粒子randi，将粒子randi的个体历史最优值作为新增的学习对象来引导种群下一代的搜索，公式为： 其中，Vi,jk为第k代第i个粒子的第j维速度分量，Pi,jk-1为第k-1代第i个粒子的第j维位置分量，是惯性权重，c分别是个体学习因子、社会学习因子和随机学习因子；是均匀分布在[0,1]的随机数；BPrandi,j代表随机粒子randi的个体历史最优值的第维分量； 根据迭代次数和迭代阈值进行判断，自适应调整及更新学习因子； 基于更新后的粒子速度，更新下一代粒子群中各粒子的位置； 计算传感器节点间的虚拟斥力，更新经虚拟斥力引导后的粒子群中各粒子的位置； 判断是否达到最大迭代次数，若满足则迭代停止，输出种群全局最优值及个体适应度值，得到多个传感器在目标空间的部署方案；否则，进行重复迭代计算； 根据部署方案在目标空间中部署多个传感器，获取待测目标的UWB定位数据，并通过惯性测量获取待测目标的惯导定位数据，利用误差卡尔曼滤波对UWB定位数据和惯导定位数据进行融合，得到待测目标的融合定位结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学;山东金瓢食品机械股份有限公司，其通讯地址为：264209 山东省威海市环翠区文化西路180号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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