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龙图腾网获悉杭州师范大学申请的专利惯性引导注意力机制的雷达、惯性、视觉融合导航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：CN121252769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511821242.1，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权惯性引导注意力机制的雷达、惯性、视觉融合导航方法是由王振;刘海波;王文杰;连战;郑栋;叶霞设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本惯性引导注意力机制的雷达、惯性、视觉融合导航方法在说明书摘要公布了：本发明涉及惯性引导注意力机制的雷达、惯性、视觉融合导航方法，包括采集并处理视觉惯性激光雷达导航数据，利用分离时空注意力机制对图像和雷达的双帧数据进行时间空间特征分解，进而提取获得惯性引导的运动信息特征；通过惯性引导注意力策略网络，以惯性特征经过长短期记忆网络隐藏状态生成键权重，在多模态注意力框架下进行交互，经Gumbel‑Sigmoid方法生成二值化决策值；根据决策结果对视觉和激光雷达特征进行选择性掩蔽，与惯性特征融合后输入LSTM位姿估计网络，输出高精度六自由度位姿。本发明通过对视觉与雷达信息进行选择性提取，实现鲁棒、节能且可解释的模态选择与精确位姿估计。

本发明授权惯性引导注意力机制的雷达、惯性、视觉融合导航方法在权利要求书中公布了：1.一种惯性引导注意力机制的雷达、惯性、视觉融合导航方法，其特征在于包括下列步骤： 第一步，采集并处理视觉惯性激光雷达的导航数据，利用分离时空注意力机制对图像和雷达的双帧数据进行时间空间特征分解，进而提取获得惯性引导的运动信息特征； 第二步，通过惯性引导注意力策略网络，以惯性特征经过长短期记忆网络LSTM隐藏状态生成键权重，在多模态注意力框架下进行交互，并经Gumbel-Sigmoid方法生成二值化决策值； 第三步，根据决策结果对视觉和激光雷达特征进行选择性掩蔽，与惯性特征融合后输入LSTM位姿估计网络，输出高精度六自由度位姿； 所述第三步实现如下： c1采用Gumbel-Sigmoid函数结合直通估计器实现硬决策采样，同时在训练过程中保持梯度可微性； c2将视觉决策掩码和激光雷达决策掩码分别与对应模态特征进行逐元素乘法运算，实现特征的选择性使用； c3在序列的首时间步使用所有模态特征进行初始位姿估计，确保LSTM隐藏状态的正确初始化，以及下个时间步LSTM隐藏状态的生成和利用； c4位姿估计网络采用三层长短期记忆网络LSTM作为核心时序建模组件，后接回归器网络，由两层全连接层构成的线性网络； c5将加权后的视觉特征、激光雷达特征与IMU特征在特征维度上拼接形成融合向量，输入LSTM位姿估计器，输出得到当前时间步高精度的多自由度位姿增量估计，并更新LSTM的隐藏状态用于下一时间步的决策过程。

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