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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于模型误差学习的偏振/惯性/视觉智能导航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：CN120403648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510608039.X，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于模型误差学习的偏振/惯性/视觉智能导航方法是由刘鑫;吴宣余;余翔;杨健;郭雷设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型误差学习的偏振/惯性/视觉智能导航方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于模型误差学习的偏振惯性视觉智能导航方法，属于导航领域，包括：对偏振惯性视觉组合导航系统进行建模，将惯性导航误差和相机位姿误差作为系统状态量，建立系统状态方程；基于偏振传感器和视觉传感器信息，建立系统量测方程；考虑系统参数误差、环境干扰导致系统状态方程以及量测方程存在不确定性建模误差，构建神经网络学习建模误差，提高偏振惯性视觉组合导航系统模型的精度；针对实际环境中由于环境因素导致传感器噪声统计特性未知且时变问题，建立一种内嵌神经网络的多状态约束卡尔曼滤波方法。本发明能够提高复杂环境下偏振惯性视觉组合导航系统的导航精度。

本发明授权一种基于模型误差学习的偏振/惯性/视觉智能导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型误差学习的偏振惯性视觉智能导航方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、对偏振惯性视觉组合导航系统进行建模，获得偏振惯性视觉组合导航系统模型，选择惯性导航状态误差和相机位姿误差为状态向量，基于惯性导航运动学模型建立偏振惯性视觉组合导航系统状态方程，根据偏振矢量与太阳矢量的垂直关系建立偏振量测方程，根据视觉重投影误差建立视觉量测方程； 步骤2、针对偏振惯性视觉组合导航系统状态方程、量测方程的不确定性建模误差，以组合导航系统的姿态角误差和位置误差为约束，分别构建状态转移矩阵误差学习网络和量测矩阵误差学习网络，利用惯性导航历史数据和量测历史数据对状态转移矩阵误差和量测矩阵误差进行学习，实现对偏振惯性视觉组合导航系统的精细建模； 步骤3、针对环境因素导致传感器噪声统计特性未知且时变问题，构建内嵌神经网络的智能融合方法；在多状态约束卡尔曼滤波框架下，以偏振惯性视觉组合导航系统的姿态角误差以及位置误差为约束，利用量测残差、新息、后验状态估计残差数据对卡尔曼增益进行学习； 步骤4、基于步骤1、步骤2建立的偏振惯性视觉组合导航系统模型以及步骤3提出的内嵌神经网络的智能融合方法，实现复杂环境下偏振惯性视觉多源传感数据的智能融合。

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