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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于流形处理的视觉惯性滤波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：CN119555058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411469587.0，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种基于流形处理的视觉惯性滤波方法是由陆音;牛硕;陆浥辰;马子贤;陈昕瑶;王泽恒;黄一凡;朱晓荣;朱斌;袁源设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于流形处理的视觉惯性滤波方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于流形处理的视觉惯性滤波方法，属于移动机器人定位领域，包括：基于惯性IMU传感器得到更新后的位姿信息；基于更新后的位姿信息和多个地标点位置信息进行李群构建，得到机器人在当前时刻包含偏差信息的完整状态；基于李群和偏差信息，构建基于UKF的不变卡尔曼滤波的当前时刻的不确定性表示、状态模型和测量模型；基于状态模型更新下一时刻的状态模型；基于状态传播的不确定性和过程噪声协方差矩阵更新下一时刻的状态协方差矩阵分解因子；若下一时刻存在地标的视觉观测数据，则基于测量模型计算出观测值并结合观测值更新该时刻的状态和状态协方差矩阵分解因子，否则重复进行更新下一时刻状态模型和状态协方差矩阵分解因子的步骤。

本发明授权一种基于流形处理的视觉惯性滤波方法在权利要求书中公布了：1.一种基于流形处理的视觉惯性滤波方法，其特征是，包括： S1，基于惯性IMU传感器得到机器人的位姿信息，基于流形的IMU预积分方法对所述位姿信息进行积分操作得到所述位姿信息增量，基于所述位姿信息增量得到更新后的位姿信息； S2，基于更新后的位姿信息和多个地标点位置信息进行李群构建，将状态空间嵌入到所述李群之中，得到机器人在当前时刻包含偏差信息的完整状态； S3，基于所述李群和偏差信息，构建基于UKF的不变卡尔曼滤波的当前时刻的不确定性表示、状态模型以及测量模型； S4，基于无偏输入和所述当前时刻的状态模型更新下一时刻的状态模型；基于当前状态传播的不确定性和过程噪声协方差矩阵更新下一时刻的状态协方差矩阵分解因子； S5，若所述下一时刻存在地标的视觉观测数据，则基于所述测量模型计算出视觉观测值并结合所述视觉观测值进行该时刻的状态模型更新和状态协方差矩阵分解因子的更新，否则跳转至步骤S4； S6，进入再下一个时刻后，重复进行步骤S4-S5。

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南京邮电大学，其通讯地址为：210023 江苏省南京市栖霞区文苑路9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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