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龙图腾网恭喜北京自动化控制设备研究所申请的专利一种全剖面惯性视觉组合导航滤波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：CN118293915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202410427721.4，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种全剖面惯性视觉组合导航滤波方法是由王康;明丽;赵宇飞;王大元;王洪枫;李至;李茜茜;赵亮;尚克军;扈光锋;徐策;刘崇亮设计研发完成，并于2024-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全剖面惯性视觉组合导航滤波方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种全剖面惯性视觉组合导航滤波方法，包括依据导航所必需的误差状态量，建立统一的全剖面惯性视觉组合导航滤波器状态方程；利用不同飞行阶段视觉信息特征，建立全剖面惯性视觉组合导航滤波器观测方程；采用卡尔曼滤波方法进行全剖面自适应滤波融合计算；利用滤波器估计结果进行全剖面自适应误差补偿。本发明构建满足飞行全过程组合导航要求的统一滤波器，设计具备自适应选取的观测量，在飞行各阶段自适应利用相应的可用信息实现高精度组合导航。

本发明授权一种全剖面惯性视觉组合导航滤波方法在权利要求书中公布了：1.一种全剖面惯性视觉组合导航滤波方法，其特征在于，包括如下步骤：依据导航所必需的误差状态量，建立统一的全剖面惯性视觉组合导航滤波器状态方程；利用不同飞行阶段视觉信息特征，建立全剖面惯性视觉组合导航滤波器观测方程；所述全剖面惯性视觉组合导航滤波器状态方程、观测方程分别表示为：Xk,k-1＝Φk,k-1Xk-1+Wk-1Zk＝BkHkXk+Vk其中，Xk,k-1为滤波器状态量一步预测值，Xk为滤波器状态量；Φk,k-1为基于惯性导航误差规律建立的组合导航状态转移矩阵；Wk-1为系统随机噪声向量；Zk为滤波器观测量；Hk为观测矩阵；Vk为观测随机噪声向量；Bk为全剖面自适应滤波控制矩阵；下角标k,k-1分别表示当前时刻、上一时刻；采用卡尔曼滤波方法进行全剖面自适应滤波融合计算；利用滤波器估计结果进行全剖面自适应误差补偿；所述滤波器观测量为任务过程不同阶段中惯性导航结果与基准信息之差，表示为： 其中，分别为惯性导航载体系前向、纵向速度；λins分别为惯性导航纬度、经度；λ0分别为机场原点纬度、经度；为机场坐标系转换至导航坐标系的转换矩阵，表示矩阵中的第i行第j列元素，i,j∈[1,2,3]；Xvns、Zvns分别为视觉导航解算出的无人机相对于机场原点的纵向位移、侧向位移；λins_img分别为惯性导航解算出的视觉图像中心点纬度、经度；λvns_img分别为视觉导航解算出的视觉图像中心点纬度、经度，Bk为全剖面自适应滤波控制矩阵；所述全剖面自适应滤波控制矩阵Bk表示为： 其中，b1、b2、b3、b4、b5、b6为设定的全剖面滤波控制系数，b1、b2为零速控制系数，b3、b4为前视控制系数，b5、b6为下视控制系数；所述全剖面滤波控制矩阵各系数设定方法为：若处于出库、待机及入库阶段，且处于静止状态，则b1＝1、b2＝1，其他系数均为0；若处于出库、待机及入库阶段，且处于匀速直线运动状态，则b2＝1，其他系数均为0；若处于起飞、着陆阶段，且视觉导航识别的机场跑道信息有效，则b3＝1、b4＝1，其他系数均为0；若处于爬升、巡航及下降段，且视觉导航下视图像匹配有效，则b5＝1、b6＝1，其他系数均为0；所述观测矩阵Hk表示为： 其中，为导航坐标系转换至载体坐标系的转换矩阵，表示矩阵中的第i行第j列元素；Vn、Vu、Ve分别为无人机北向、天向以及东向速度；为的转置矩阵，表示矩阵中的第i行第j列元素；h为无人机飞行高度；θ、γ分别为无人机俯仰角、滚动角；RM、RN分别为地球子午圈半径、卯酉圈半径，M、N为中间变量，Mi,j、Ni,j分别表示矩阵M、N中的第i行第j列元素，i,j∈[1,2,3]。

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