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龙图腾网获悉深圳市速腾聚创科技有限公司申请的专利一种多传感器状态估计方法、装置及终端设备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：CN115114307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202210611764.9，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种多传感器状态估计方法、装置及终端设备是由方宇凡设计研发完成，并于2019-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多传感器状态估计方法、装置及终端设备在说明书摘要公布了：本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种多传感器状态估计方法、装置及终端设备，所述方法包括：每次循环中，取出传感器消息排成队列；删除时间戳晚于初始时间戳的系统状态估计值；取出队列中的传感器消息；取出预测类数据时，根据卡尔曼滤波的预测算法预测第一时间戳对应的系统状态估计值；取出更新类数据时，获取第一时间戳对应的系统状态估计值并根据卡尔曼滤波的更新算法进行更新；当队列中的传感器消息均被使用后，进行下一次循环；检测状态估计队列中时间戳最晚的系统状态估计值并输出。本申请可以解决现有使用卡尔曼滤波进行多传感器融合时，需要进行时间同步，会丢失部分测量数据、时间同步难度大且卡尔曼滤波器的输出频率低的问题。

本发明授权一种多传感器状态估计方法、装置及终端设备在权利要求书中公布了：1.一种多传感器状态估计方法，其特征在于，包括： 在每次状态估计循环中，检测当前各个传感器消息队列中接收到的未使用的传感器消息中时间戳最早的传感器消息，以所述时间戳最早的传感器消息的时间戳作为初始时间戳； 取出各个传感器消息队列中时间戳晚于或等于所述初始时间戳的传感器消息并根据所述时间戳的先后顺序排列成数据更新队列，其中，所述传感器消息队列用于接收参与状态估计的传感器采集到的传感器消息； 删除状态估计队列中所述时间戳晚于所述初始时间戳的系统状态估计值，其中，所述状态估计队列用于存储根据所述传感器消息预测或更新得到的所述系统状态估计值； 依次取出所述数据更新队列中的传感器消息，所述传感器消息包括预测类数据和更新类数据； 根据所述传感器消息的数据类型，根据卡尔曼滤波的预测算法或卡尔曼滤波的更新算法，获取所述系统状态估计值； 当所述数据更新队列中的传感器消息均用于预测或更新所述状态估计队列中的所述系统状态估计值后，进行下一次状态估计循环； 以预设频率检测所述状态估计队列中所述时间戳最晚的所述系统状态估计值并输出； 所述根据所述传感器消息的数据类型，根据卡尔曼滤波的预测算法或卡尔曼滤波的更新算法，获取所述系统状态估计值，具体包括： 当取出的所述传感器消息为预测类数据时，根据所述卡尔曼滤波的预测算法，使用所述状态估计队列中最后一个系统状态估计值和所述取出的传感器消息预测第一时间戳对应的系统状态估计值；其中，所述第一时间戳为取出的所述传感器消息的时间戳； 当取出的所述传感器消息为更新类数据时，获取所述第一时间戳对应的系统状态估计值，根据卡尔曼滤波的更新算法，使用所述取出的传感器消息更新所述第一时间戳对应的系统状态估计值，得到所述第一时间戳对应的新的系统状态估计值； 所述以预设频率检测所述状态估计队列中时间戳最晚的系统状态估计值并输出之前，所述方法包括： 获取所述状态估计循环的频率；其中，所述状态估计循环的频率等于测量频率最高的传感器的频率；所述预设频率等于所述状态估计循环的频率； 获取所述系统状态估计值的输出方式；其中，所述系统状态估计值的输出方式为每一次状态估计循环后输出时间戳最晚的所述系统状态估计值，或多次状态估计循环后才输出一次时间戳最晚的所述系统状态估计值。

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