买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京大学申请的专利基于位姿鲁棒关联的多移动智能体网联协同定位追踪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：CN119743829B 。

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：202411901114.3，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权基于位姿鲁棒关联的多移动智能体网联协同定位追踪方法是由程翔;刘恩嵩;李昊臻;李思江设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于位姿鲁棒关联的多移动智能体网联协同定位追踪方法在说明书摘要公布了：本发明公布了一种基于位姿鲁棒关联的多移动智能体网联协同定位追踪方法，属于多智能体协同定位技术领域，实现系统包括自主定位模块、无线传输模块、相对位姿获取模块、观测选择性模块和协同定位优化模块。具备自主定位能力的不同移动智能体之间通过无线网联通信共享数据，包括智能体实时自主定位结果与激光点云数据；通过构建多移动智能体位姿因子图对多移动智能体网联协同定位进行建模，利用改进点云配准与观测选择性方法实现多智能体位姿鲁棒关联，从而实现高效、准确、鲁棒、可部署的多移动智能体协同定位追踪。

本发明授权基于位姿鲁棒关联的多移动智能体网联协同定位追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于位姿鲁棒关联的多移动智能体网联协同定位追踪方法，其特征在于，移动智能体具备自主定位能力；不同移动智能体之间通过无线网联通信共享数据，包括智能体实时的自主定位结果与激光点云数据；通过构建多移动智能体位姿因子图对多移动智能体网联协同定位进行建模，利用改进点云配准算法与观测选择性方法实现多智能体位姿鲁棒关联，从而实现多移动智能体协同定位追踪；包括如下步骤： 1移动智能体分别获取自主定位信息，包括智能体自定位估计的位姿信息、位姿估计方差信息、对应时刻的传感器信息； 2智能体共享自定位信息与激光点云数据； 3根据步骤2中共享的激光点云数据与自主定位信息，通过基于动态阈值的逐步迭代最近点点云配准方法ICP，计算多智能体系统定位节点间的相对位姿； 多智能体由自身位姿信息与接收到的其他智能体关键帧数据，建立待匹配关键帧对，利用改进的动态阈值点云匹配算法获取关键帧节点间的相对位姿结果； 4基于智能体自身位姿信息、周围智能体位姿信息与相对位姿信息，建立多种相对位姿约束序列，通过观测选择性算法对智能体内部位姿约束与智能体之间位姿约束进行一致性检验，通过检测筛选得到符合一致性约束的相对位姿；观测选择性算法包括： 建立第i号智能体tk时刻的自身相对位姿约束序列进行一致性检验，位姿约束条件表示为： 其中，|x|表示三维位姿向量相减后的结果取绝对值，∈为智能体内部一致性位姿约束的三维阈值向量，分别对应二维笛卡尔坐标系中的横纵坐标与朝向；i表示第i号智能体；nl为满足上述条件的自身位姿编号；Li为满足上述条件的位姿数量； 得到满足上述位姿约束条件的最终智能体tk时刻的自身相对位姿约束序列 建立智能体tk时刻与其他智能体之间的位姿约束序列进行一致性检验，其中j表示第j号智能体；位姿约束条件表示为： 其中，δ为智能体之间一致性位姿约束的三维阈值向量，分别对应二维笛卡尔坐标系中的横纵坐标与朝向，其大小设置为固定的阈值；保留满足上述条件的位姿约束，形成最终智能体tk时刻与其他智能体之间的位姿约束序列Lj→i为第j号智能体满足上述条件的位姿数量； 5利用步骤1中得到的自主定位结果与步骤4中符合一致性检验条件的相对位姿，构建多智能体位姿因子图优化模型，并进行多源信息融合，进行分布式优化求解得到位姿估计值，并基于优化后的位姿估计值构建全局地图，由此得到协同定位位姿结果； 进行分布式优化求解，表示为： 其中，第一项代表对自定位位姿优化因子从时刻t1到时刻tT进行求和；第二项表示在每一时刻tk对与该时刻位姿相关联的自身相对位姿优化因子求和，再从时间维度上求和；第三项表示在每一时刻tk对与第j号智能体与其相关联的智能体间相对位姿优化因子求和，再按照智能体编号求和，最后从时间维度上求和； 通过对多模态多智能体位姿因子图优化模型进行优化求解，实现从时间与空间维度上的多智能体多模态信息的全局优化定位。

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北京大学，其通讯地址为：100871 北京市海淀区颐和园路5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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。