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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利基于联邦卡尔曼滤波的双足机器人行走质心状态估计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：CN115183779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210904539.4，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于联邦卡尔曼滤波的双足机器人行走质心状态估计方法是由黄强;赖俊杭;陈学超;余张国;高峻峣;李庆庆;李超设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦卡尔曼滤波的双足机器人行走质心状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于联邦卡尔曼滤波的双足机器人行走质心状态估计方法，惯性滤波器、运动学滤波器和线性倒立摆滤波器，分别处理惯性测量单元、关节码盘和力传感器的量测信息，经卡尔曼滤波时间更新和量测更新，得到次优质心状态估计向量和对应的误差协方差矩阵；主滤波器经卡尔曼滤波时间更新，得到次优质心状态估计向量和对应的误差协方差矩阵；主滤波器基于上述各子滤波器及自身的次优质心状态估计向量和对应的误差协方差矩阵进行最优融合，获得单次最优质心状态估计向量作用于机器人；在下一时刻，利用和对应的误差协方差矩阵Pg、信息分配系数对各滤波器反馈重置，重复上述步骤得到最优质心状态估计向量。本发明计算速度快，提高了状态估计可靠性。

本发明授权基于联邦卡尔曼滤波的双足机器人行走质心状态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦卡尔曼滤波的双足机器人行走质心状态估计方法，其特征在于，包括：惯性滤波器，处理惯性测量单元的量测信息经卡尔曼滤波时间更新和量测更新，得到次优质心状态估计向量和对应的误差协方差矩阵P1；运动学滤波器，处理各关节码盘的量测信息经卡尔曼滤波时间更新和量测更新，得到次优质心状态估计向量和对应的误差协方差矩阵P2；线性倒立摆滤波器，处理力传感器的量测信息经卡尔曼滤波时间更新和量测更新，得到次优质心状态估计向量和对应的误差协方差矩阵P3；主滤波器，进行卡尔曼滤波时间更新，得到次优质心状态估计向量和对应的误差协方差矩阵Pm；主滤波器基于上述各子滤波器及自身的次优质心状态估计向量和误差协方差矩阵进行最优融合，获得当前时刻最优质心状态估计向量和对应的误差协方差矩阵Pg，所述作用于机器人；利用所述Pg和信息分配系数β对各滤波器进行反馈重置，重复上述步骤，得到下一时刻的最优质心状态估计向量，继续作用于机器人；重复上述过程，直至机器人停止行走运动；所述信息分配系数包括各子滤波器的信息分配系数和主滤波器的信息分配系数，所述主滤波器的信息分配系数为定常值，所述各子滤波器的信息分配系数满足： 其中：为容错信息分配系数，为精度信息分配系数，βm为主滤波器分配系数，ρ为权重分配因子，且0≤ρ≤1；所述容错信息分配系数满足： 式中condRi为第i个子滤波器的量测噪声方差矩阵Ri的条件数；所述精度信息分配系数满足： 其中||Pi||F为第i个子滤波器的误差协方差矩阵Pi的Frobenius范数。

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