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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种多传感器融合的设备状态估计方法和装置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：CN120493187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510983465.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种多传感器融合的设备状态估计方法和装置是由张雪涛;孙刚;林舒月;庄严设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多传感器融合的设备状态估计方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多传感器融合的设备状态估计方法和装置，涉及状态估计技术领域。本发明针对多传感器融合的设备状态估计中，将点云数据和图像数据在数据层面进行深度融合，其中，若某点云体素在全局视觉地图中缺乏历史观测时，利用点云地图中提供的先验空间信息，获取该点云体素的邻近点集合，形成候选的可能会增量更新到全局视觉地图中的候选点集，之后将候选点集投影到当前的图像数据，根据投影结果的角点响应值确定当前的图像数据中的关键图像块及其对应的点云体素，从而针对缺乏历史观测情况，形成具有有效关键信息的点云体素和图像块之间的关联关系以对全局视觉地图进行更新。本发明显著提高了图像和点云的关联成功率，提高了状态估计精度。

本发明授权一种多传感器融合的设备状态估计方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种多传感器融合的设备状态估计方法，其特征在于，包括： 根据设备按采集周期获取的点云数据、图像数据和惯导数据，对当前的点云数据和当前的图像数据进行视野对齐，确定对齐后的视野范围； 针对当前的点云数据在对齐后的视野范围中体素划分得到的每个点云体素，若该点云体素在全局视觉地图中存在对应的历史图像块时，根据历史图像块和当前的图像数据对全局视觉地图进行更新；所述全局视觉地图存储有前序获取的点云数据中点云体素和图像数据中图像块之间的关联关系； 若该点云体素在全局视觉地图中不存在对应的历史图像块时，根据预设阈值从点云地图中获取该点云体素的邻近点，并将该点云体素及其邻近点均投影至当前的图像数据上，根据投影结果的角点响应值确定关键图像块及其关联的点云体素并对全局视觉地图进行更新；所述点云地图根据前序获取的点云数据构建得到； 根据惯导数据预测设备下一时刻的预测状态；基于惯导数据对当前的点云数据进行畸变校正，并根据畸变校正后的点云数据和点云地图构建点面残差；根据更新后的全局视觉地图构建图像块光度误差；根据预测状态、点面残差和图像块光度误差，通过误差状态迭代卡尔曼滤波对设备下一时刻的状态进行估计。

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