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龙图腾网获悉航天科工集团智能科技研究院有限公司申请的专利地空无人系统协同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：CN119687891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411508965.1，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权地空无人系统协同定位方法是由韩金;向南;邹丹设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本地空无人系统协同定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种地空无人系统协同定位方法，包括：确定从无人车的运动学状态方程；得到从无人车的状态转移方程；确定主无人车与从无人车的测量方程；获得线性化的模型；根据线性化的模型进行状态预测和更新；确定主无人车和从无人车的定位结果；根据定位结果，计算无人机与主无人车之间的距离以及无人机与从无人车之间的距离；根据计算的距离对无人机进行实时无线定位，得到无人机的位置坐标；根据无人机运动模型确定状态变量；构建惯性导航系统状态方程的微分形式；确定基于多源传感器的量测方程；根据微分形式的惯性导航系统状态方程和基于多源传感器的量测方程，通过卡尔曼滤波器对无人机的位置坐标进行误差修正，得到修正后的位置坐标。

本发明授权地空无人系统协同定位方法在权利要求书中公布了：1.一种地空无人系统协同定位方法，其特征在于，地空无人系统包括主无人车、从无人车和无人机，该方法包括： 确定从无人车的运动学状态方程； 根据运动学状态方程和高斯分布的传感器噪声得到从无人车的状态转移方程； 确定主无人车与从无人车的测量方程； 根据状态转移方程和测量方程，采用非线性系统的卡尔曼滤波方法对系统进行线性化处理，获得线性化的模型； 根据线性化的模型进行主-从无人车的状态预测和更新，得到状态预测值和更新值； 根据状态预测值和更新值确定主无人车和从无人车的定位结果； 根据定位结果，计算无人机与主无人车之间的距离以及无人机与从无人车之间的距离； 采用最小二乘法，根据计算的距离对无人机进行实时无线定位，得到无人机的位置坐标； 根据无人机运动模型确定状态变量； 基于惯性导航系统误差模型构建惯性导航系统状态方程的微分形式； 确定基于多源传感器的量测方程； 根据微分形式的惯性导航系统状态方程和基于多源传感器的量测方程，通过卡尔曼滤波器对无人机的位置坐标进行误差修正，得到修正后的位置坐标； 从无人车的运动学状态方程： 其中，分别为i时刻的无人车横位置坐标、纵位置坐标和航向角，分别为i-1时刻的无人车横位置坐标、纵位置坐标和航向角，Δt为采样周期，vi-1为i-1时刻从无人车的线速度，ωi为i-1时刻从无人车的角速度； 从无人车的状态转移方程为： 其中，上标T为转置符号，ui-1为i-1时刻从无人车的真实速度，umi-1为i-1时刻从无人车的测量速度，wi-1为i-1时刻高斯分布的传感器噪声； 主无人车与从无人车的测量方程为： 其中，Zi为主无人车与从无人车的测距值，Vi为测量噪声，hXi为观测矩阵，xai,yai分别为i时刻主无人车的横位置坐标和纵位置坐标； 获得线性化的模型包括： 将f·围绕Xi-1的后验值展开，泰勒级数略去二阶以上项，得到： 将非线性函数h·围绕Xi的先验值展开，泰勒级数略去二阶以上项，得到： 其中上式的一阶导数Hi为： 通过下式得到状态预测值和更新值： 其中，为状态预测值，Pii-1为协方差预测值，Ki为卡尔曼滤波系数，I为单位矩阵，为状态更新值，Pi为协方差矩阵，Qi-1为i-1时刻过程噪声的协方差矩阵。

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