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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于数据插值的多传感器异步数据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：CN115577320B 。

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：202211263372.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于数据插值的多传感器异步数据融合方法是由张利国;姚贤胜;辛乐;邓恒;李小龙;魏金碧设计研发完成，并于2022-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据插值的多传感器异步数据融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据插值的多传感器异步数据融合处理方法，设计了包括航迹推算模块、数据缓冲模块、时间索引模块、数据插值模块四部分的定位框架。航迹推算模块根据车辆的运动动模型进行位姿估计。传感器获取了测量信息后经由数据缓冲模块进行缓存。通过时间索引模块来实现多传感器测量信息时间戳的精准匹配，通过数据插值模块，经由状态估计器，获得尽可能精确的车辆位置信息。通过搭建无人驾驶仿真平台验证本方法的有效性。实验结果表明，按照本发明提出的定位框架实现的定位算法具有精度高的优点。

本发明授权一种基于数据插值的多传感器异步数据融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据插值的多传感器异步数据融合处理方法，其特征在于：包括航迹推算模块、数据缓冲模块、时间索引模块、数据插值模块；航迹推算模块根据车辆的运动动模型进行位姿估计，并将其作为先验估计输入至状态估计器；数据缓冲模块负责接收当前时刻车辆各传感器的测量信息，并按照时间顺序进行存储到相应的数据缓冲容器中；时间索引模块依照参考时间遍历数据缓冲容器中的传感器数据，并进行位置锁定；数据插值模块利用锁定位置的前后帧数据实现传感器数据插值，并将插值后的数据作为观测信息输入状态估计器，实现对车辆位置的后验估计；所述航迹推算模块是一个混杂的扩展卡尔曼滤波结构； 根据每个车辆的动力学模型，利用扩展卡尔曼滤波对车辆的状态量进行估计，方程如下： 其中，xk＝[Xk,Yk,θk]T表示k时刻车辆的位姿，Xk,Yk表示车辆的位置，θk表示车辆在导航坐标系中的姿态；表示由运动模型预测的k+1时刻的位姿估计值；uk+1＝[VOdo,X,VOdo,Y,wOdo]T表示轮式里程计为预测步提供的控制量；符号“^”表示估计值，符号“-”表示预测值； 其中，Pk和Qk+1分别为姿态xk和过程噪声wk+1的协方差矩阵；和分别为运动模型的雅克比矩阵和过程噪声的雅克比矩阵； 其中，表示观测模型的雅可比矩阵，Rk+1表示观测噪声的协方差矩阵； Rk+1＝σθ5 其中，σθ表示IMU输出的关于姿态的观测噪声方差； 在k时刻，方程2通过车辆的运动学模型及位姿变换矩阵进行状态估计，得到k+1时刻的先验预测值方程3用于计算k+1时刻状态估计器的先验估计值的协方差矩阵，方程4通过先验预测值的误差协方差矩阵和观测量误差协方差矩阵Rk+1，得到k+1时刻的卡尔曼增益Kk+1；方程5假设的传感器的观测噪声方差Rk+1；方程6通过观测量Zk+1和先验预测值得到车辆在k+1时刻的状态估计值方程7通过k+1时刻的卡尔曼增益Kk+1和先验预测值的误差协方差矩阵得到k+1时刻的估计误差协方差矩阵Pk+1； 所述的数据插值模块会根据时间索引模块锁定位置的前后两帧数据选择相应的插值方法进行插值，以达到多传感器数据在时间上的精准匹配；其中，对于惯性测量单元的传感器数据，选用基于球面矢量的四元数姿态插值法进行数据插值，其插值方程如下： 其中，方程8是通过给定的初始姿态qs和结束姿态qe来求得过渡转动qm；在由方程9给定的单位球面上的空间圆弧上根据匀选取参数t均匀选取一系列的点；方程10通过均匀选取的点对过渡转动的四元数qm均匀化；方程11通过初始姿态qs和过渡转动qm来得到一系列四元数姿态的插值。

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