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龙图腾网恭喜国能榆林能源有限责任公司申请的专利基于自监督神经网络的视觉惯导雷达融合自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：CN119901285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510386351.9，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权基于自监督神经网络的视觉惯导雷达融合自定位方法是由范忠明;陈湘源;李星设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自监督神经网络的视觉惯导雷达融合自定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于自监督神经网络的视觉惯导雷达融合自定位方法，涉及人工智能与传感器融合定位技术领域，包括以下步骤：构建基于长短期记忆网络的元学习器；本发明中，通过构建基于LSTM的元学习器实现动态拓扑适应，能在约2分钟内响应环境变化完成拓扑调整并精准捕捉环境特征；利用注意力机制的知识记忆模块及相关算法，实现高效的知识迁移和继承，可准确融合新旧知识以保障掘进安全；通过联合训练与优化，多模块协同优化参数，采用NSGA‑II算法进行多目标平衡优化，在不同地质条件下兼顾性能、效率和知识利用，提升了掘进作业的整体水平。

本发明授权基于自监督神经网络的视觉惯导雷达融合自定位方法在权利要求书中公布了：1.基于自监督神经网络的视觉惯导雷达融合自定位方法，其特征在于，包括以下步骤：构建基于长短期记忆网络的元学习器：元学习器输入层接收经处理后的环境特征向量，由视觉摄像头采集的井下巷道图像数据经卷积神经网络特征提取、毫米波雷达数据归一化处理，以及惯导设备数据校准和预处理后得到；中间隐藏层由多个LSTM单元组成，借助门控机制控制信息的流入、流出和记忆；输出层基于隐藏层输出，通过全连接层计算生成针对当前掘进环境状态的网络拓扑结构调整参数，参数包含神经元连接的增减系数、层间连接权重的调整因子以及隐藏层神经元数量的调整值；当煤矿井下掘进环境状态发生变化，新的环境状态信息被实时采集并输入已训练好的元学习器；元学习器依据已学习的映射关系计算并输出拓扑结构调整参数，神经网络根据该参数快速调整自身拓扑结构，包括调整神经元之间的连接权重，以及根据掘进设备的姿态变化和地质条件，增加或减少与运动特征处理相关的隐藏层神经元数量；利用注意力机制对网络中间层的特征图分析，提取与煤矿井下岩石结构、掘进设备运动状态相关的重要知识特征向量，计算每个知识特征向量的注意力权重，并以加权和的形式存储在知识记忆模块中；当网络拓扑结构调整后，新拓扑结构根据当前掘进任务需求和当前地质条件下的环境特征生成查询向量；计算该查询向量与记忆模块中存储的知识特征向量的相似度，选择相似度高的知识特征向量，采用加权融合方式将其与新拓扑结构下学习到的知识特征向量融合，融合系数根据当前掘进环境和任务需求动态调整；将元学习器、神经网络主体以及知识记忆模块作为一个整体联合训练；输入煤矿井下不同掘进区域、不同地质条件下的环境数据到元学习器，元学习器生成拓扑结构调整参数，神经网络根据调整后的拓扑结构前向传播计算任务损失，同时计算知识记忆模块的存储和检索损失，通过总损失对各模块参数更新；设定目标函数，包括网络在不同地质条件下的掘进方向定位准确率、拓扑结构调整的时间开销以及知识融合后对掘进性能提升的贡献；采用基于非支配排序遗传算法的多目标优化方法，对网络参数和结构搜索和优化。

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