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龙图腾网获悉武汉大学深圳研究院申请的专利一种基于卷积神经网络的速度估计方法和装置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：CN116558523B 。

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：202310466394.9，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于卷积神经网络的速度估计方法和装置是由马天兵;庄园;王轩设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的速度估计方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积神经网络的速度估计方法和装置。其中，该方法包括：对设置在移动载体上的惯性测量单元IMU采集的数据进行预处理；将所述训练数据集输入待训练的速度估计神经网络，以得到训练后的目标速度估计神经网络；将IMU检测到的待估计数据输入所述目标速度估计神经网络，以得到移动载体的速度估计结果。本发明实施例通过采用卷积神经网络，提供了一种从单一惯性测量单元数据中估计载体速度的方法，利用估计的速度构建惯性导航算法误差约束，从而降低误差累积问题；基于深度学习强大的学习能力，该方案在不同设备载荷、设备状态、IMU差异性条件下，具有更强的速度估计鲁棒性，可作为速度计、轮速计等硬件设备的替代方案。

本发明授权一种基于卷积神经网络的速度估计方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的速度估计方法，其特征在于，包括： S1、对设置在移动载体上的惯性测量单元IMU采集的数据进行预处理，以得到训练数据集； S2、将所述训练数据集输入待训练的速度估计神经网络，以得到训练后的目标速度估计神经网络； S3、将IMU检测到的待估计数据输入所述目标速度估计神经网络，以得到移动载体的速度估计结果； S4、基于加速度约束对所述速度估计结果进行平滑，以得到优化后的速度估计结果； S5：根据优化后的速度估计结果，构建观测方程，以约束惯性导航系统的误差累积； 观测方程为： ； 式中， 表示速度观测残差；表示惯性系统推算的速度；表示观测噪声；表示系统残差；表示IMU坐标系相对于车辆坐标系的安装角度计算的方向旋转矩阵；表示导航坐标系和IMU坐标系间的方向旋转矩阵；表示载体坐标系下的速度；表示反对称矩阵； 表示IMU坐标系中心和车辆坐标系中心的杠杆臂矢量；表示在载体坐标系下陀螺仪的观测。

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