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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利一种基于多IMU的点线融合定位方法及系统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：CN114935336B 。

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：202210509623.6，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种基于多IMU的点线融合定位方法及系统是由樊渊;樊富友;韩可;杨国志;董翔;周俊;宋铁旭;袁文博设计研发完成，并于2022-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多IMU的点线融合定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多IMU的点线融合定位方法及系统，方法包括：通过相机和4个相同型号的IMU分别进行图像采集和惯性数据采集；将步骤S1中相机获取到的图像帧进行特征提取；将步骤S1中得到的四个IMU的多组数据分别进行预积分，计算出两帧图像对应的IMU的位置和速度；视觉和IMU初始化；将步骤S4中多个IMUA、B、C、D初始化后得到的测量值概率的映射到虚拟IMUE上；将线重投影误差建模为线段两端点到投影线的距离，然后最小化点线的重投影误差和IMU残差，获得精确的位姿估计；将本文设计的算法在公共数据集上以及采集的数据集上进行测试。本发明解决了定位及融合视觉精度低、低纹理场景处理效果差以及线段提取质量差的技术问题。

本发明授权一种基于多IMU的点线融合定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多IMU的点线融合定位方法，其特征在于，所述方法包括：S1、将4IMU阵列集成模块连接相机，采集获取环境图像数据及运动惯性数据；S2、利用ORB算法提取并匹配所述环境图像数据中的点特征，利用线段组合方法定位组合短线段，据以提取出适用长线段，以获取适用LSD算法，所述步骤S2包括：S21、调整预置LSD算法的隐藏参数；S22、设LSD算法输出线段组为：L＝{l1，l2，...，ln}n＝1,2,3...，其中，lb为L中的基线，预置矩形区域R为所述基线lb的影响区域；S23、将所述LSD算法输出线段组L中的所有线段按长度降序排列；S24、按照线段直方图的主方向，以下述逻辑选出方向相似的组内线段作为组合预选线段，所述步骤S24包括：S241、设定所述线段的近似标准Φl：Φl＝μ|lb|，其中，μ为近似系数；S242、如果计算距离大于所述近似标准Φl，则取消组合机制；S243、否则计算lb和li的角度差θ；S244、以下述逻辑确定角度近似标准Φθ，若角度差θ满足角度近似标准Φθ，则组合所述短线段： ，式中x、y和ξ均为实验设定参数，α是归一化系数；S25、拼接所述组合预选线段，以得到适用长线段；S3、以预置逻辑获取IMU测量模型，从所述运动惯性数据中获取初始旋转数据，根据所述IMU测量模型及所述初始旋转数据进行IMU预积分；其中，所述步骤S3包括：S31、以下述逻辑处理得到IMU测量模型：ωm＝ωb+bg+ng 其中，ωm和是陀螺仪和加速度计的测量值，ωb和aw分别代表IMU角速度和线加速度在坐标系b系和w系中表示，其中b系即body系，w系即world系，代表坐标系w和坐标系b之间的变换矩阵，na，ng为高斯噪声，ba，bg为随机游走测量偏差模型，而gw为w系下已知的重力向量；S32、以下述逻辑对IMU积分： 其中分别是对应IMU从bk到bk+1时刻的位置，速度和姿态四元数，为四元数乘法，这里假设加速度观测am和旋转矩阵在Δt的时间内是不变的；S33、以下述逻辑使所述步骤S32中的等式两边同时乘以将积分项中的旋转矩阵变成初值为单位阵，以消除对初始旋转的依赖： ，其中，不依赖初始状态的IMU预积分项包括： S4、根据所述环境图像数据及所述运动惯性数据初始化视觉和IMU；S5、利用最小二乘估计器随机估计所述4IMU阵列集成模块测得的运动惯性数据，以获取并边缘化IMU间旋转加速度概率，据以融合得到虚拟IMUE；S6、构建优化函数，以将所述IMU间旋转加速度概率映射到所述虚拟IMUE，据以优化点、线特征的重投影误差及所述虚拟IMUE的残差，以提升相机位姿；S7、利用前述步骤所设计逻辑测试EuRoC数据集、YorkUrban数据集及室内数据集，以得到点线融合定位验证结果。

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