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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种融合视觉特征与多传感器信息的无人机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：CN117906609B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202410068328.0，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种融合视觉特征与多传感器信息的无人机定位方法是由张莉萍;罗炼;肖浪;李新洋;雷大江;李伟生设计研发完成，并于2024-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合视觉特征与多传感器信息的无人机定位方法在说明书摘要公布了：本发明属于无人机遥感测绘与控制领域，涉及一种融合视觉特征与多传感器信息的无人机定位方法；所述方法包括获取双目图片帧、深度图片帧和传感器信息；从双目图片帧中提取出点特征和线特征，并结合传感器信息进行初步位姿估计；从双目图片帧中确定出关键帧，并将关键帧插入到本地地图中，建立局部地图；对各个局部地图进行最小化帧间的重投影误差优化，得到定位地图；利用深度图片帧和传感器信息，构建出三维空间局部梯度，并结合初步位姿估计构建出全局路径；对全局路径进行障碍物检测，利用A*算法对全局路径更新，得到无人机在遭遇障碍后的控制点路径；对控制点路径进行最小路径代价优化，得到更新后的路径即为规划路径。

本发明授权一种融合视觉特征与多传感器信息的无人机定位方法在权利要求书中公布了：1.一种融合视觉特征与多传感器信息的无人机定位方法，其特征在于，所述方法包括： 通过双目相机获取双目图片帧，通过深度相机获取深度图片帧，通过传感器设备获取传感器信息； 从所述双目图片帧中提取出点特征和线特征，并结合所述传感器信息进行初步位姿估计； 从所述双目图片帧中确定出关键帧，并将所述关键帧插入到本地地图中，建立局部地图； 对各个局部地图进行最小化帧间的重投影误差优化，得到更新后的地图即为定位地图； 利用所述深度图片帧和所述传感器信息，构建出三维空间局部梯度，并结合所述初步位姿估计构建出全局路径； 对所述全局路径进行障碍物检测，利用A*算法对所述全局路径更新，得到无人机在遭遇障碍后的控制点路径； 对所述控制点路径进行最小路径代价优化，得到更新后的路径即为规划路径； 所述对各个局部地图进行最小化帧间的重投影误差优化包括对各个关键帧中的点特征和线特征进行重投影；根据当前关键帧中点特征数量和线特征数量确定自适应权重；按照自适应权重分别对点特征的重投影误差矩阵与对应协方差权重矩阵的逆矩阵的乘积、线特征的重投影误差矩阵与对应协方差权重矩阵的逆矩阵的乘积进行加权处理；通过最小化加权和，优化帧间的重投影误差； 最小化帧间的重投影误差的优化函数表示为： 其中，ψ*表示投影误差最小化的一组关键帧向量参数，表示关键帧数量，表示关键帧中点特征集合，表示关键帧中线特征集合，eij表示关键帧i中点特征j的重投影误差矩阵，eik表示关键帧i中线特征k的重投影误差矩阵，表示关键帧i中点特征j的协方差权重矩阵的逆矩阵，表示关键帧i中线特征k的协方差权重矩阵的逆矩阵，上标T表示矩阵转置，Wadaptive表示自适应权重； 所述自适应权重的计算公式表示为： 其中，wbase为基础权重，Fn表示检测出的关键点特征数量，N是设置阈值，k为自设参数。

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