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龙图腾网获悉中国空间技术研究院杭州中心申请的专利一种基于多传感器的多特征模块化融合的姿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：CN115690550B 。

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：202211421913.1，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于多传感器的多特征模块化融合的姿态估计方法是由刘大勇;桑毅;徐拴锋;郭瑞科;黄伟设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器的多特征模块化融合的姿态估计方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于多传感器的多特征模块化融合的姿态估计方法。该姿态估计方法包括：步骤A1，确定像素坐标系、基准传感器的内参与附加传感器的外参；步骤A2，将像素坐标系中的图像进行动态区域过滤，得到目标特征的图像区域；步骤A3‑A5，基于目标特征的图像区域，分别获取基准传感器、激光雷达、红外相机的边缘特征残差、关键点特征残差和深度法向特征残差和对应的雅克比矩阵。步骤A6，通过S2TS1，S3TS1得到速度矩阵转换关系S2VS1和S3VS1，并得到S1坐标系下的速度S1v，步骤A7，通过迭代的非线性最小化方法求得当前目标坐标系相对于基准传感器S1的姿态S1To。本申请方法有效提高目标跟踪的准确性和鲁棒性，以适应更广泛的应用场景。

本发明授权一种基于多传感器的多特征模块化融合的姿态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器的多特征模块化融合的姿态估计方法，其中，所述姿态估计方法包括： 步骤A1，确定像素坐标系、基准传感器的内参与附加传感器的外参，并将附加传感器坐标系下的点转换到基准传感器坐标系上，再将基准传感器坐标系下的点投影到像素坐标系上，所述基准传感器包括可见光相机，所述附加传感器包括激光雷达和红外相机，所述外参包括所述激光雷达相对于所述基准传感器的坐标系转换矩阵S2TS1和所述红外相机相对于所述基准传感器的坐标系转换矩阵S3TS1； 步骤A2，将像素坐标系中的图像进行动态区域过滤，得到目标特征的图像区域； 步骤A3，基于所述目标特征的图像区域，分别获取所述基准传感器、所述激光雷达、所述红外相机的边缘特征残差εe1，εe2，εe3，以及对应的雅克比矩阵Le1，Le2，Le3； 步骤A4，基于所述目标特征的图像区域，分别获取所述基准传感器和所述红外相机的关键点特征残差εp1、εp2和对应的雅克比矩阵Lp1和Lp2； 步骤A5，基于所述目标特征的图像区域，分别获取所述基准传感器和所述激光雷达的深度法向特征残差εd1、εd2和对应的雅克比矩阵Ld1、Ld2； 步骤A6，通过S2TS1，S3TS1分别得到所述激光雷达和所述红外相机相对于所述基准传感器的速度矩阵转换关系S2VS1和S3VS1，并得到S1坐标系下的速度S1v，所述S1v表达式为 步骤A7，通过迭代的非线性最小化方法求得当前目标坐标系相对于基准传感器S1的姿态S1To，求解表达式为 S1k+1TO＝ΔT-1S1kTO、 ΔT＝S1kTS1k+1＝expS1v， 其中，S1kTo为第k迭代步时目标相对于所述基准传感器的位姿，S1k+1To为第k+1迭代步时目标相对于所述基准传感器的位姿，S1kTS1k+1为k+1迭代步相对于k迭代步的所述基准传感器相对位姿。

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