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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利利用地面激光雷达点云辅助的无人机集群分布式协同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：CN119152019B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411169000.4，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权利用地面激光雷达点云辅助的无人机集群分布式协同定位方法是由陈鑫磊;李其轩;翦卓著;郑盛涛;王学谦设计研发完成，并于2024-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用地面激光雷达点云辅助的无人机集群分布式协同定位方法在说明书摘要公布了：一种利用地面激光雷达点云辅助的无人机集群分布式协同定位方法，包括：无人机通过单目相机和IMU进行初始位姿估计；无人车通过激光雷达和IMU数据，采用Fast‑LIO算法构建稠密点云地图；结合稀疏和稠密点云数据，构建因子图优化问题；形成因子图，每架无人机接收环境信息，实现六自由度位姿估计；无人机独立运行位姿估计模块，使用BA算法精确求解位姿；实现无人机与无人车之间的信息同步。本发明实现了在非结构化环境下无人机集群‑无人车分布式无先验实时位姿估计，分布式的架构使得多架无人机可以在共享同一激光雷达地图的基础上分别求解各自的实时位姿，融合激光雷达点云信息的视觉里程计因子图构建，可减少视觉‑惯性里程计在长轨迹中的漂移问题。

本发明授权利用地面激光雷达点云辅助的无人机集群分布式协同定位方法在权利要求书中公布了：1.一种利用地面激光雷达点云辅助的无人机集群分布式协同定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：使用无人机搭载的单目相机和IMU，通过视觉特征点的提取和追踪，结合IMU的预积分数据，实现无人机的初始位姿估计； 步骤二：地面无人车通过激光雷达实时获取周围环境的点云数据，并结合IMU数据，采用Fast-LIO算法，通过计算点到面残差作为系统观测，并利用迭代误差状态卡尔曼滤波IESKF，实时构建无人车的位姿估计和稠密三维点云地图； 步骤三：结合无人机的稀疏特征点云和无人车的稠密点云数据，构建因子图优化问题求解待优化变量，包括相对位姿变量、相机相关变量和视觉特征变量，以实现无人机集群中各无人机的实时相对位姿估计； 步骤四：利用基于点面匹配的点云残差因子、视觉特征点重投影残差因子和IMU预积分残差因子，形成无人机集群系统的因子图，每架无人机接收激光雷达构建的环境信息，并发布位姿信息，实现基于共享激光雷达地图的实时六自由度位姿估计； 步骤五：在无人机集群中，每台无人机独立运行分布式位姿估计模块，使用层级式捆集调整BA对输入的激光雷达稠密点云和相机稀疏特征点云进行配准并计算基于点面匹配的点云残差、视觉特征点重投影残差和IMU预积分残差，通过最小化因子图中的三种残差，实现无人机集群中各无人机之间的实时相对位姿的精确求解； 步骤六：进行无人机集群与无人车之间的位姿信息和环境地图数据的实时同步。

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