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龙图腾网获悉洲际联合超伦科技(北京)有限公司申请的专利一种室内无人机定位导航路径规划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：CN119290000B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202411788237.0，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种室内无人机定位导航路径规划方法及系统是由夏宗权;张雅铭设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种室内无人机定位导航路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种室内无人机定位导航路径规划方法及系统，该方法包括：对无人机安装双目相机设备与惯性测量单元传感器，对无人机获取双目相机图像与惯性测量单元数据；对双目相机图像进行特征提取得到图像特征点，基于图像特征点建立图像特征点的时序对应关系数据库；利用图像特征点的时序对应关系数据库与惯性测量单元数据进行估计无人机的位姿；通过图像特征点构建3D空间，利用图像特征点对构建3D空间构建局部环境地图；无人机根据局部环境地图进行路径规划，生成无人机飞行路径；基于无人机飞行路径与视觉半直接法对无人机的位姿进行优化，得到无人机的最终位姿。通过计算出一条最优路径，对无人机的位姿进行优化，从而减少无人机位置的估计误差。

本发明授权一种室内无人机定位导航路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种室内无人机定位导航路径规划方法，其特征在于，包括如下操作步骤： 对无人机安装双目相机设备与惯性测量单元传感器，对所述无人机获取双目相机图像与惯性测量单元数据； 对所述双目相机图像进行特征提取得到图像特征点，基于图像特征点建立图像特征点的时序对应关系数据库； 利用所述图像特征点的时序对应关系数据库与所述惯性测量单元数据进行估计无人机的位姿； 通过所述图像特征点构建3D空间，利用所述图像特征点对所述构建3D空间构建局部环境地图；无人机根据局部环境地图进行路径规划，生成无人机飞行路径； 基于所述无人机飞行路径与视觉半直接法对所述无人机的位姿进行优化，得到无人机的最终位姿； 通过所述图像特征点构建3D空间，利用所述图像特征点对所述构建3D空间构建局部环境地图，具体操作步骤如下： 对时序对应关系数据库中的连续图像帧之间的图像特征点进行构建3D空间，对3D空间中的每一个图像特征点进行确定像素坐标，利用像素坐标生成对应的点云； 将3D空间划分为多个规则的立方体栅格，每个栅格表示为一个区域； 对每个栅格区域内的点云进行计算点云密集度，通过所述点云密度对栅格区域进行计算栅格占据概率，通过所述每个栅格区域的栅格占据概率进行判断该栅格区域是否存在物体； 并根据3D空间内每个栅格区域内的点云密集度的栅格占据概率进行构建局部环境地图； 无人机根据局部环境地图进行路径规划，生成无人机飞行路径，具体操作步骤如下： 基于所述局部环境地图进行提取环境特征； 对无人机输入起点坐标以及目标位置坐标；通过RRT算法对所述局部环境地图进行采样规划路径，每次采样根据3D空间内的栅格区域的栅格占据概率与所述目标位置坐标进行选择采样点； 通过所述环境特征与所述栅格占据概率进行计算无人机的自适应步长和确定扩展方向； 通过自适应步长与扩展方向进行计算采样点的最优路径，生成路径节点，再通过整个迭代得到一个路径节点序列，将所述路径节点序列中的路径节点根据RRT算法进行平滑处理，连接路径节点，得到无人机飞行轨迹； 所述环境特征包括边缘特征、平面特征以及拐角特征； 通过RRT算法对所述局部环境地图进行采样规划路径，每次采样根据3D空间内的栅格区域的栅格占据概率与所述目标位置坐标进行选择采样点，具体操作步骤如下： 所述每个栅格区域包含栅格位置坐标与栅格占据概率； 根据所述局部环境地图中的每个栅格区域进行计算采样概率密度，所述采样概率密度公式为： Px，y，z＝w1·Dx，y,z+w2·Gx，y,z+w3·Og； 式中，Dx,y,z表示为环境特征，值域[0,1]；反映的是当前区域环境特征的丰富程度； Gx,y,z表示为目标引导项，值域[0,1]； Og表示为栅格占据概率，值域[0,1]； g表示为栅格区域，x,y,z表示为位置坐标； w1,w2,w3表示为加权系数； 遍历所述局部环境地图中的每个栅格区域g，计算每个栅格区域g的采样概率密度； 基于所述采样概率密度，计算局部环境地图中的每个栅格区域g的接受评分Q，所述接受评分Q的计算公式为： 式中，表示为环境特征的拉普拉斯算子； G表示为当前栅格区域坐标到目标位置坐标的欧式距离； α是特征增益系数； β是距离衰减系数； 所述当前栅格区域坐标到目标位置坐标的欧式距离G的计算公式为： 式中，xg,yg,zg表示为当前栅格区域坐标； xG,yG,zG是目标位置坐标； 预设评分阈值R；判断每个栅格区域的接受评分Q是否大于或等于评分阈值R； 若否，则对该栅格区域进行舍弃； 若是，则该栅格区域作为候选采样点；并遍历每个栅格区域，将符合作为候选采样点的栅格区域进行存储序列表E； 利用RRT算法根据目标引导项Gx,y,z再次对序列表E中的栅格区域的候选采样点进行筛选，选择与目标位置坐标距离最近的栅格区域作为最终的采样点。

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