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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利一种基于因子图优化的多模态伪卫星多源融合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：CN120085331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510542596.6，技术领域涉及：G01S19/45；该发明授权一种基于因子图优化的多模态伪卫星多源融合定位方法是由梁晓虎;蔚保国;李隽;杨子寒;杜世通;李一凡;李爽;毕京学设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于因子图优化的多模态伪卫星多源融合定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及卫星导航技术领域，具体公开了一种基于因子图优化的多模态伪卫星多源融合定位方法，包括以下步骤：S1、利用改进的视觉惯性里程计系统VIO对载体位姿进行预测；S2、通过载体位姿预测值辅助天线阵列伪卫星进行角度解算，同时通过传统伪卫星定位方法解算位置信息；S3、构建基于因子图优化的融合定位系统，求解滑动窗口内的所有状态变量；S4、通过最小化滑动窗口内的所有残差之和对状态变量进行优化求解，通过非线性优化库对目标函数进行求解，得到系统状态变量的最优估计值。本发明采用上述的一种基于因子图优化的多模态伪卫星多源融合定位方法，有效克服了单一定位手段的弊端，提升了定位系统在复杂环境下的可靠性与精度。

本发明授权一种基于因子图优化的多模态伪卫星多源融合定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于因子图优化的多模态伪卫星多源融合定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用改进的视觉惯性里程计系统VIO对载体位姿进行预测； S2、通过载体位姿预测值辅助天线阵列伪卫星进行角度解算，同时通过传统伪卫星定位方法解算位置信息； S3、构建基于因子图优化的融合定位系统，求解滑动窗口内的所有状态变量； S4、通过最小化滑动窗口内的所有残差之和对状态变量进行优化求解，通过非线性优化库CeresSolver对目标函数进行求解，得到系统状态变量的最优估计值； S3中，构建基于因子图优化的融合定位系统，包括构造系统待求解的状态变量和构造连接状态变量的因子，构造连接状态变量的因子包括伪卫星位置因子、天线阵列伪卫星角度因子、IMU预积分因子和视觉因子； S3中，伪卫星位置因子定义为载体位置与伪卫星位置之差，滑动窗口内第帧载体位置与伪卫星位置之间的伪卫星位置因子如公式（1）所示： （1）； 式中，是滑动窗口内所有与状态变量时间相对应的伪卫星位置测量的集合，为伪卫星位置因子；为第帧载体位置，为第帧载体状态变量对应时刻的伪卫星位置量测，、为导航坐标系与传统伪卫星定位坐标系之间的旋转矩阵与平移向量； 在可见伪卫星数量充足且DOP值低于一定阈值时，添加伪卫星位置因子至因子图优化的融合定位系统中； 天线阵列伪卫星角度因子定义为载体方位角、俯仰角预测值与天线阵列伪卫星方位角、俯仰角量测值之差，滑动窗口内第帧载体状态与天线阵列伪卫星角度量测之间的天线阵列伪卫星角度因子如公式（2）所示： （2）； 式中，是滑动窗口内所有与状态变量时间相对应的天线阵列伪卫星角度测量的集合；为天线阵列伪卫星角度因子；为第帧载体在伪卫星阵列天线坐标系下的位置，具体表示如公式（3）所示： （3）； 表示第k帧载体位置，表示伪卫星阵列天线在导航坐标系下的位姿；、分别为第k帧载体状态变量对应时刻的天线阵列伪卫星方位角、俯仰角量测； 在可见伪卫星数量不足或DOP值高于一定阈值时，添加天线阵列伪卫星角度因子至因子图优化的融合定位系统中； IMU预积分因子定义为预积分预测值与预积分估计值的差值，滑动窗口内第帧和第帧图像之间的IMU预积分因子如公式（4）所示： （4）； 式中，为IMU预积分因子，是滑窗内所有IMU测量的集合，为第帧载体姿态的旋转矩阵，、分别为第帧和第帧的载体位置，、分别为第帧和第帧的载体速度，为两图像帧与之间的时间差，、分别为第帧和第帧载体姿态的四元数，表示提取四元数的向量部分，用于三维旋转残差的表示；、和分别为位置预积分、速度预积分与旋转预积分的估计值； 在特征点法VO中，视觉因子定义为重投影误差，特征点在视觉重投影误差中的参数化方式有两种：导航系下特征点三维位置参数化和图像帧下特征点逆深度参数化； 逆深度参数化方式下，特征点被建模为某一图像帧下特征深度的倒数，假设在第帧图像上特征点的逆深度为，则视觉因子如公式（5）所示： （5）； 式中，为视觉因子，是滑窗内至少被两帧图像观测到的特征点集合，、分别为特征点在第帧与第帧相机归一化图像平面上的坐标，为特征点从第帧经坐标变换到第帧后在相机坐标系下轴的分量，、分别为第帧和第帧的载体位姿，为相机与IMU之间的外参。

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