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龙图腾网获悉武汉理工大学三亚科教创新园申请的专利基于自适应卡尔曼滤波的无人艇位移姿态高精度融合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：CN120521619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511028122.6，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于自适应卡尔曼滤波的无人艇位移姿态高精度融合方法是由朱曼;宋业胜;孙吴强;谭志浩;曹继宁设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应卡尔曼滤波的无人艇位移姿态高精度融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于自适应卡尔曼滤波的无人艇位移姿态高精度融合方法，属于船舶感知定位技术领域，包括：基于导航数据状态，采用离散积分的方式构建导航数据状态的离散时间状态空间模型；借助旋转矩阵和中值定理得到系统状态方程；通过坐标系信息、两点间大地线长度和方位角得出观测转移矩阵，再结合噪声数据获得状态观测方程；基于系统状态方程和状态观测方程，使用自适应卡尔曼滤波算法获得无人艇位移姿态信息；利用滑动窗口法对无人艇预测数据进行检测；检测到预测数据异常时，代入卡尔曼滤波进行纠正。本发明通过状态建模、融合算法、异常检测和异常纠正，提升无人艇位移姿态信息获取的精度、可靠性和鲁棒性。

本发明授权基于自适应卡尔曼滤波的无人艇位移姿态高精度融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应卡尔曼滤波的无人艇位移姿态高精度融合方法，其特征在于，包括： S1）基于GPS以及IMU构建无人艇的系统状态方程和状态观测方程； Sa1）基于GPS以及IMU获取导航数据状态、加速度和姿态角变换速率，采用离散积分的方式构建导航数据状态的离散时间状态空间模型；借助旋转矩阵转换成北东地导航坐标系，结合中值定理更新位置，得到系统状态方程； Sa2）通过GPS获取到的坐标系信息、两点间大地线长度和方位角得出观测转移矩阵，通过观测转移矩阵将无人艇的自身直角坐标系转换成东北天导航坐标系，再结合噪声数据获得状态观测方程； S2）基于自适应卡尔曼滤波获取无人艇位移姿态信息，利用滑动窗口法检测，并采用统计方法对异常值纠正； Sb1）基于系统状态方程和状态观测方程，使用自适应卡尔曼滤波算法对下一时刻无人艇的状态进行预测，获得无人艇位移姿态信息； Sb2）设置辅助测量噪声协方差矩阵，结合变分贝叶斯算法计算测量噪声协方差矩阵的固定值，结合测量噪声协方差矩阵的估计值利用Wasserstein距离量化协方差矩阵的相似性，利用滑动窗口法对无人艇预测数据进行检测； Sb3）检测到预测数据异常时，利用统计相似度度量对异常值进行纠正，通过最大化距离求最优解，代入卡尔曼滤波对测量噪声协方差矩阵进行纠正。

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