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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种用于非平坦环境的鲁棒的两阶段激光惯性里程计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：CN119714341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411709270.X，技术领域涉及：G01C22/00；该发明授权一种用于非平坦环境的鲁棒的两阶段激光惯性里程计是由武伟超;王雨涵;刘城;韩泳辰;马雨薇;赵子涵;张健烨;潘艾刚;杜铄;魏绍桢设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于非平坦环境的鲁棒的两阶段激光惯性里程计在说明书摘要公布了：本公开提供了一种用于非平坦环境的鲁棒的两阶段激光惯性里程计，该里程计中，激光里程计模块基于激光点云信息，采用基于NDT的粗匹配和基于KISS‑ICP的精确匹配获得无人平台的位姿；NDT解决旋转运动精匹配，KISS‑ICP算法解决平移运动精匹配。回环检测与优化模块对激光里程计模块输出的位姿进行回环检测和补偿；多传感器数据融合模块根据回环检测与优化模块输出的位姿和惯性传感器输出的IMU数据，采用基于误差状态的卡尔曼滤波器进行数据融合，得到当前时刻无人平台的最终位姿结果。卡尔曼滤波器的误差量和观测量加入了无人平台的速度误差。使用本发明能够提升非平坦环境下位姿估计的精确度、鲁棒性。

本发明授权一种用于非平坦环境的鲁棒的两阶段激光惯性里程计在权利要求书中公布了：1.一种用于非平坦环境的鲁棒的两阶段激光惯性里程计，其特征在于，部署到具备激光传感器以惯性传感器的无人平台上，该激光惯性里程计包括：粗匹配与精确匹配结合的激光里程计模块（1）、回环检测与优化模块（2）以及多传感器数据融合模块（3）； 激光里程计模块（1），用于基于激光传感器扫描获得的激光点云，采用粗匹配与精确匹配获得无人平台的第一位姿，发送给回环检测与优化模块（2）； 其中，所述粗匹配采用基于正态分布变换NDT的点云配准算法，解决旋转运动精匹配；精确匹配以NDT算法匹配结果为初值，采用KISS-ICP算法解决平移运动精匹配； 回环检测与优化模块（2），用于对激光里程计模块（1）输出的第一位姿进行回环检测和补偿，向多传感器数据融合模块（3）输出处理后的无人平台的第二位姿； 多传感器数据融合模块（3），用于将来自回环检测与优化模块（2）的第二位姿和来自惯性传感器的IMU数据进行时间对齐，针对同时刻数据采用基于误差状态的卡尔曼滤波器进行数据融合，得到当前时刻无人平台的最终位姿结果；所述基于误差状态的卡尔曼滤波器的误差量和观测量加入了无人平台的速度误差，以限制速度估计值超出无人平台的实际速度上限； 其中，所述多传感器数据融合模块（3）将位姿信息的误差量作为状态量构建所述基于误差状态的卡尔曼滤波器；所述状态量包括无人平台的位置误差、速度误差、姿态误差、加速度计和陀螺仪的零偏误差； 其中，为滤波器的状态量，为无人平台的位置误差，为无人平台的速度误差，为无人平台的姿态误差量，和分别表示t时刻惯性传感器中加速度计和陀螺仪零偏噪声的误差量；w为过程噪声，为加速度计白噪声，为陀螺仪白噪声，和分别表示t时刻加速度计和陀螺仪对应的零偏噪声； 根据误差量的微分方程推导出滤波器的状态方程，为： 其中，表示过程噪声状态转移矩阵，表示过程噪声状态转移矩阵，表示从载体坐标系到当地导航坐标系的坐标转换矩阵；×代表反对称矩阵；和分别表示t时刻加速度计和陀螺仪的测量值，和表示t时刻去除零偏噪声后的加速度和角速度； 观测方程为： 其中，为观测量；、、分别为无人平台的位置误差、速度误差、姿态误差的观测值； 使用基于误差量的状态方程与观测方程，构建基于误差状态的卡尔曼滤波器ESKF的基础方程，将状态方程离散化后与观测方程带入ESKF滤波的基础方程，得到完整的ESKF； 利用IMU数据进行惯性解算得到当前时刻位置、速度、姿态信息的估计值作为IMU结算结果，根据激光里程计模块（1）输出的位置观测值以及相邻两帧数据的时间戳，计算出速度观测值，将位置观测值、速度观测值以及姿态观测值与所述IMU解算结果的差值作为、、，进行ESKF更新；通过ESKF迭代求解，获得最终位姿。

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