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龙图腾网恭喜山东科技大学申请的专利一种基于对偶优化的GNSS和INS自适应组合导航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：CN119803457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510292814.5，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种基于对偶优化的GNSS和INS自适应组合导航定位方法及系统是由迟皓天;徐莹设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对偶优化的GNSS和INS自适应组合导航定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于对偶优化的GNSS和INS自适应组合导航定位方法及系统，属于组合导航定位领域。该方法包括以下步骤：将BP神经网络模型输出的车辆横向速度与里程计的前向速度和高程速度约束结合，并经CKF1处理，得到预测更新值，并作为RBF神经网络模型的输入；同时，将GNSS和INS得到的速度和位置信息输入CKF2中，进行测量更新，得到实际更新值，将实际更新值作为RBF神经网络模型的输出，进行RBF神经网络模型训练；当GNSS失锁时，将当前时刻预测更新值输入RBF神经网络模型中，得到导航定位结果。本发明将对偶优化方法与运动约束结合在一起，既提高了位置的可观测性又使对偶优化满足实时性。

本发明授权一种基于对偶优化的GNSS和INS自适应组合导航定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对偶优化的GNSS和INS自适应组合导航定位方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、构建BP神经网络模型，采用车辆前向速度和航向角速度作为输入，车辆横向速度作为输出，对BP神经网络模型进行训练，得到训练好的BP神经网络模型；步骤二、构建RBF神经网络模型，将BP神经网络模型输出的车辆横向速度与里程计的前向速度和高程速度约束结合，组成三维方向的速度观测向量；将此速度观测向量输入第一容积卡尔曼滤波器中，进行测量更新，得到预测更新值，将该预测更新值作为RBF神经网络模型的输入；同时，将GNSS和INS得到的速度和位置信息输入第二容积卡尔曼滤波器中，进行测量更新，得到实际更新值，将该实际更新值作为RBF神经网络模型的输出，以此来对RBF神经网络模型进行训练；步骤三、在GNSS工作良好时，将GNSS和INS得到的速度和位置信息输入第二容积卡尔曼滤波器中，进行测量更新，输出GNSS和INS组合导航定位结果；步骤四、当GNSS失锁时，通过训练好的BP神经网络模型预测出当前时刻的车辆横向速度，再结合当前时刻里程计的前向速度和高程速度约束，组成当前时刻三维方向的速度观测向量；将此速度观测向量输入第一容积卡尔曼滤波器中，得到当前时刻预测更新值，并将该当前时刻预测更新值输入RBF神经网络模型中，得到导航定位结果。

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