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龙图腾网获悉安徽大学;安徽交检交通发展研究中心有限责任公司申请的专利基于自适应权重的RTK与IMU融合状态估计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：CN120740615B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511267733.6，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于自适应权重的RTK与IMU融合状态估计方法是由宋军;刘义春;曹先胜;周满兵;李立强;黄果明;卢彦;何舒平设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应权重的RTK与IMU融合状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于自适应权重的RTK与IMU融合状态估计方法。该方法基于自适应卡尔曼滤波框架，利用两个RTK‑GPS天线和一个IMU装置建立可观测的状态估计系统。通过构造适当的天线布局，使连接两GPS天线的连线不平行于加速度向量，从而满足可观测性条件，有效补偿由陀螺仪漂移引起的姿态误差。相比传统单GPS融合方案，本发明无需额外姿态测量装置如磁罗盘，即可实现三维姿态与位置的高精度估计，该方法引入基于滑动窗口的自适应协方差估计策略，实时评估GPS测量噪声水平，仅在GPS信息可靠时对融合过程赋予较高权重，有效提高系统鲁棒性，适用于多种水域环境中的无人船导航任务，具有广泛的工程应用前景。

本发明授权基于自适应权重的RTK与IMU融合状态估计方法在权利要求书中公布了：1.基于自适应权重的RTK与IMU融合状态估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、在无人船本体上部署两个RTK-GPS天线及IMU，使IMU与无人船坐标系原点重合，同时使两个RTK-GPS天线位置坐标的连线与所测量的惯性和重力加速度之和方向不平行； S2、通过构建RTK-GPS与IMU数据的融合观测模型，利用旋转矩阵将IMU坐标系下的加速度、角速度数据转换到惯性坐标系中，同时，通过建立GPS观测方程，将RTK-GPS的测量值与IMU的动态信息进行结合，精确估计目标物体的状态； S3、对系统进行初始化，在无人船静止时，通过两个GPS天线的位置信息获取惯性坐标系下的基线向量，加速度计提供初始加速度，结合其叉乘构成惯性系下的三维向量基底，建立两坐标系间的旋转关系，并通过奇异值分解对初始旋转矩阵进行正交化修复，最终获得用于卡尔曼滤波器初始化的姿态矩阵； S4、对GPS数据进行更准确的调整，在动态估计过程中，通过卡尔曼滤波中的创新序列计算残差误差，并利用滑动窗口法动态更新GPS噪声协方差矩阵； S5、得到GPS噪声协方差后，通过对系统的连续时间状态进行离散化处理，构建状态转移矩阵并结合IMU测量数据动态调整过程噪声协方差矩阵，通过预测与观测的残差计算卡尔曼增益，进而对系统状态及其协方差进行迭代更新，最终实现状态量的精确估计与输出。

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安徽大学;安徽交检交通发展研究中心有限责任公司，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市肥西路3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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