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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种轨迹追踪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：CN116048073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202211694864.9，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种轨迹追踪方法是由喻骁;黄顺平;兰维瑶设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轨迹追踪方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种轨迹追踪方法，用于控制在第一平面上运动的移动机器人的线速度和角速度，使其追踪所述移动机器人在第一平面上设定的轨迹，所述控制方法的特征是通过移动机器人的运动致使固接于其上的相机拍摄的同一特征点在前后时刻不同图像上运动，并基于上述特征点的运动和已经存储的相机在世界坐标系下的实际起始点的朝向、线速度传感器采集的线速度和角速度传感器历次采集的角速度计算获得移动机器人的控制线速度和控制角速度。上述方案解决了只依赖线速度传感器和角速度传感器导致对移动机器人对自身位置估计偏差太大的问题，实现了对固定轨迹的追踪。

本发明授权一种轨迹追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种轨迹追踪方法，用于控制在第一平面上运动的移动机器人的线速度和角速度，使其追踪所述移动机器人在第一平面上设定的轨迹，其中所述轨迹已存储于所述移动机器人，并被表达为基于所述移动机器人相对于第一平面的世界坐标系下的设定起始点的位置及在每一时刻的期望线速度和期望角速度； 其特征是，所述移动机器人固接有相机，所述相机用于拍摄在第一平面上具有垂直于第一平面的高度的至少两个特征点，所述高度被允许为大于或等于零；所述相机在世界坐标系下的实际起始点的朝向已知；所述移动机器人还带有线速度传感器和角速度传感器；所述轨迹追踪方法为：每间隔特定期间对移动机器人当前时刻线速度和当前时刻角速度采样，并利用其相机拍摄图片，基于上述采样数据和拍摄的图片，通过如下方法计算所述移动机器人当前时刻控制线速度和当前时刻控制角速度，并存储计算过程中的相关中间值；如当前时刻控制线速度和当前时刻控制角速度无法通过计算获得则控制所述移动机器人保持上一时刻的线速度和角速度或者控制所述移动机器人在允许范围内任意运动，如当前时刻控制线速度和当前时刻控制角速度能够通过计算获得，则按照当前时刻控制线速度和当前时刻控制角速度控制所述移动机器人运动； 其中： 且 其中， 其中，和由和积分得到；而和由以下公式得到： 该公式被称为观测器； 另外，需要计算并存储 由积分得到； 其中， 上述各公式中， vc为在当前时刻的控制线速度； ωc为在当前时刻的控制角速度； vd为在当前时刻对应的期望线速度； ωd为在当前时刻对应的期望角速度； k1,k2,k3均为人为设定的常量； θe为当前时刻由世界坐标系变换至移动机器人坐标系下的估计跟踪误差；其中，移动机器人坐标系始终以当前时刻相机的朝向为x轴； θ为当前时刻移动机器人在世界坐标系下的角度，其由相机在世界坐标系下的实际起始点的朝向与之前所有时刻的角速度的积分计算而得； 为当前时刻世界坐标系下移动机器人的估计位置误差； Δθ为当前时刻世界坐标系下移动机器人的角度误差； xd,yd为当前时刻移动机器人在世界坐标系下的期望位置，其由移动机器人在世界坐标系下的设定起始点的位置与之前所有时刻的期望线速度和期望角度的积分计算而得； θd为当前时刻移动机器人的期望角度； 为当前时刻移动机器人在世界坐标系下的估计位置； 为当前时刻移动机器人在世界坐标系下的在x轴的速度和在y轴的速度； 0m×n用于表示维度为m×n的零矩阵； N为当前时刻拍摄的图片中特征点的数量； Ψ,Φ均为所述观测器人为设定的正对角参数常值矩阵； A为当前时刻所述观测器的中间变量； W为当前时刻所述观测器的整体图像误差的变换矩阵； E为当前时刻拍摄的图片的整体图像误差； 为当前时刻所有特征点在世界坐标系下的估计位置，由积分得到； 用于表示当前时刻第i个特征点在世界坐标系下的估计位置； T用于表示矩阵的转置； 用于表示当前时刻第i个特征点在世界坐标系下在x轴上的估计位置； 用于表示当前时刻第i个特征点在世界坐标系下在y轴上的估计位置； 用于表示当前时刻第i个特征点在世界坐标系下在z轴上的估计位置； v为采样获得的当前时刻线速度； ω为采样获得的当前时刻角速度； 为当前时刻移动机器人在世界坐标系下为角速度，其等于ω； 为存储的上一时刻由世界坐标系变换至移动机器人坐标系下的估计跟踪误差；为存储的上一时刻移动机器人在世界坐标系下的估计位置误差； 为存储的上一时刻移动机器人在世界坐标系下的估计位置； Wi用于表示当前时刻所述观测器中第i个特征点图像误差的变换矩阵； G为W中的常数系数矩阵； δi,γi为Wii中的中间变量； δi1,2为δi的第一列和第二列； γi1,2为γi的第一列和第二列； mi用于表示相机参数矩阵M的第i行； R为移动机器人坐标系相对于世界坐标系的旋转矩阵； 为当前时刻拍摄的图片中第i个特征点在图像坐标系下的坐标； 为当前时刻第i个特征点在图像坐标系下的速度，由当前时刻拍摄的与之前存储的相同特征点的坐标通过差分计算获得； αi,βi为相机模型的中间变量； In×n用于表示n阶的单位矩阵； Ei用于表示当前时刻拍摄的图片中第i个特征点的图像误差； Ei1,Ei2为用于计算Ei的中间变量； 为当前时刻拍摄的图片中第i个特征点的估计深度； 为存储的上一时刻计算得到的第i个特征点在世界坐标系下x轴上的估计位置； 为存储的上一时刻计算得到的第i个特征点在世界坐标系下y轴上的估计位置； 为存储的上一时刻计算得到的第i个特征点在世界坐标系下z轴上的估计位置。

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