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龙图腾网获悉山东新一代信息产业技术研究院有限公司申请的专利一种轮式机器人里程计自适应融合矫正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：CN115808185B 。

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：202211497100.0，技术领域涉及：G01C25/00；该发明授权一种轮式机器人里程计自适应融合矫正方法是由黄毅;马辰;程瑶;王佩良设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轮式机器人里程计自适应融合矫正方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种轮式机器人里程计自适应融合矫正方法，本方法先读取轮式机器人惯导IMU的测量信息和轮式机器人里程计的测量信息，然后以惯导IMU的测量信息作为模型预测值，里程计的测量信息作为观测值，利用自适应kalman融合算法对里程计数据进行矫正，并且对矫正后的里程计数据计算轮式机器人行驶路程与激光雷达数据相比较，计算数据的精确度。本发明充分探索了融合过程中预测值和观测值的变化关系，利用自适应kalman融合算法对里程计数据进行矫正，能够得到轮式机器人准确的位置、速度、加速度信息。

本发明授权一种轮式机器人里程计自适应融合矫正方法在权利要求书中公布了：1.一种轮式机器人里程计自适应融合矫正方法，其特征在于：包括以下步骤：S01、读取轮式机器人惯导IMU的测量信息； S02、读取轮式机器人里程计的测量信息； S03、将惯导IMU的测量信息作为预测值，里程计的测量信息作为观测值，利用自适应kalman融合算法对里程计数据进行矫正； 步骤S03具体为：将惯导IMU的测量数据作为自适应kalman融合算法的预测值，即： 其中kalman.state为kalman融合算法的状态矩阵，transform.matrix为状态转移矩阵，imu.x和imu.y分别为IMU的x轴位置信息和y轴位置信息，imu.vx和imu.vy分别为IMU的x轴速度信息和Y轴速度信息，imu.accx和imu.accy分别为IMU的x轴加速度信息和y轴加速度信息； 计算惯导IMU的状态协方差矩阵state.uncertainty为： 其中pricdit.noise为预测噪声，可根据惯导IMU与真实测量值之间的关系确定，transform.matrix′为状态转移矩阵的逆矩阵； 计算里程计传感器的协方差矩阵odom.uncertainty为： 其中odom.noise为里程计噪声协方差，根据里程计传感器的特性确定； 我们提出了一种新的融合协方差矩阵novel.uncertainty计算方法，为： novel.uncertainty＝state.uncertainty+odom.uncertainty，根据novel.uncertainty计算自适应kalman融合算法的kalman增益kalman.gain为： kalman.gain＝state.uncertainty·novel.uncertainty′，其中novel.uncertainty′为融合协方差矩阵的逆矩阵； 自适应kalman融合算法的观测值矩阵kalman.observation设置为惯导里程计的数据，即： 其中odom.x和odom.y分别为里程计x轴位置信息和y轴位置信息，odom.vx和odom.vy分别为里程计x轴速度信息和y轴速度信息，odom.accx和odom.accy分别为里程计x轴加速度信息和y轴加速度信息； 则融合最优值kalman.optimstate为： kalman.optimstate＝kalman.state+kalman.gain·[kalman.observation‑kalman.state]最后更新kalman融合算法的后验协方差state.uncertainty_为： state.uncertainty_＝I‑kalman.gainstate.uncertainty，其中I为单位矩阵。

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