中船凌久高科(武汉)有限公司;中国船舶集团有限公司第七〇九研究所陈奇武获国家专利权
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龙图腾网获悉中船凌久高科(武汉)有限公司;中国船舶集团有限公司第七〇九研究所申请的专利一种测试车辆融合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：CN120321768B 。
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：202510792228.7，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权一种测试车辆融合定位方法是由陈奇武;唐钊;程欣;王锋;刘朝阳;方显强;张刚;廖毅设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种测试车辆融合定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种测试车辆融合定位方法，方法包括：获取测试车辆的UWB定位参数向量和AI视觉定位参数向量，组成向量矩阵，基于多组向量矩阵对定位深度学习模型进行训练；基于定位深度学习模型对测试车辆的位置坐标进行预测；计算模型的预测位置坐标与测试车辆处于正常信号下的RTK位置坐标之间的差距；基于差距调整定位深度学习模型的模型参数，得到优化后的所述定位深度学习模型。本发明将UWB定位、AI视觉定位、深度学习模型定位以及RTK定位等多种定位方法进行融合，实现UWB（超宽带）定位数据为底层数据，使用AI视觉和深度学习模型融合技术，弥补定位精度低的问题，生成标准的测试定位数据，提高测试的有效率和通过率。
本发明授权一种测试车辆融合定位方法在权利要求书中公布了：1.一种测试车辆融合定位方法，其特征在于，包括： 获取测试车辆的UWB定位参数向量和AI视觉定位参数向量，所述UWB定位参数向量表示为，其中，为测试车辆上电开始定位的时刻，为第i个基站的第j个处理阶段所需的时间，所述AI视觉定位参数向量表示为，其中，t为相机的平移向量，，分别待测试车辆的AI视觉定位的位置坐标的横坐标和纵坐标； 将所述UWB定位参数向量和所述AI视觉定位参数向量组成向量矩阵，获取多组向量矩阵作为多个训练样本； 基于多个训练样本对定位深度学习模型进行训练； 基于训练后的所述定位深度学习模型对测试车辆的位置坐标进行预测； 计算所述定位深度学习模型对测试车辆的预测位置坐标与测试车辆处于正常信号下的RTK位置坐标之间的差距； 基于所述差距调整所述定位深度学习模型的模型参数，得到优化后的所述定位深度学习模型； 基于优化后的所述定位深度学习模型对待测试车辆的位置坐标进行预测。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中船凌久高科(武汉)有限公司;中国船舶集团有限公司第七〇九研究所，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区关山街珞瑜路718号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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