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龙图腾网获悉河南理工大学申请的专利一种适用于GNSS拒止环境下的鲁棒自适应VIO导航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：CN116147621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310213752.5，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种适用于GNSS拒止环境下的鲁棒自适应VIO导航定位方法是由岳哲;马文卓;郝军芳;吴喜芳;李克昭;唐成凯;连增增设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于GNSS拒止环境下的鲁棒自适应VIO导航定位方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种适用于GNSS拒止环境下的鲁棒自适应VIO导航定位方法，首先利用IMU和相机获取UGVs的加速度、角速度以及周围的环境信息。然后基于多幅图像之间的对极几何和三焦点张量几何关系建立VIO的量测约束模型。接着在滤波算法部分将H∞准则引入到CMSCKF中以提高VIO滤波算法的鲁棒性，并基于系统不确定性程度，采用三段式鲁棒自适应VIO滤波算法，综合利用标准卡尔曼滤波算法和H∞滤波算法，将两者进行优势互补，实现滤波算法整体性能的提升，使得VIO组合导航不但具有较高的滤波精度，还具备较好的鲁棒性，从而提高UGVs在复杂环境下的导航定位性能。

本发明授权一种适用于GNSS拒止环境下的鲁棒自适应VIO导航定位方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于GNSS拒止环境下的鲁棒自适应VIO导航定位方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：利用惯性测量单元IMU和相机获取载车的加速度、角速度信息和周围环境的图像信息；IMU和相机组成VIO组合导航系统； 步骤2：构建VIO组合导航系统的状态模型和量测模型： 基于惯性导航系统的误差状态模型，采用多状态约束卡尔曼滤波架构，建立VIO的状态模型； VIO状态模型中，状态变量的选取如下所示： 其中，表示IMU坐标系，是全局坐标系，、和分别为INS的姿态、速度和位置误差，和分别为陀螺仪和加速度计零偏；和分别表示当前INS误差状态对应的前两帧的姿态误差和位置误差； 建立的VIO状态模型为： 其中，为扣除陀螺仪零漂后的角速度的反对称矩阵，表示扣除加速度零偏后的加速度的反对称矩阵，表示I系到G系的旋转矩阵的四元数表达式，表示的方向余弦矩阵，和为陀螺仪和加速度计的高斯白噪声和的一阶导数； 根据INS和相机量测信息，基于多个图像之间的对极几何和三角点张量几何关系，构建VIO的量测模型； 建立的VIO量测模型为： 其中，和是的第一行和第二行元素，具体表示为连续三幅图像中第一和第二幅图像、第二和第三幅图像间的匹配特征点对应的对极几何关系；是的第三行元素，具体表示连续三幅图像中三幅图像间匹配特征点对应的三焦点张量几何关系；表示特征点在三幅图像中所对应的像素坐标系下的像素位置；为相机的内参矩阵；为张量描述；、和、分别表示第一幅图像对应的相机坐标系相对第二幅图像对应的相机坐标系，以及第二幅图像对应的相机坐标系相对第三幅图像对应的相机坐标系之间的旋转和位移矩阵； 步骤3：根据步骤2构建的组合导航系统的状态模型和量测模型，采用基于CMSCKF算法和HCMSCKF算法的三段式鲁棒自适应VIO滤波算法进行滤波估计，得到最终的定位结果。

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