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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于T-N-L结构的中心对称多胞体卡尔曼滤波AUV速度估计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：CN119782680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411852034.3，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种基于T-N-L结构的中心对称多胞体卡尔曼滤波AUV速度估计方法是由李佶桃;刘禹锡;冯靖敖;王玉甲;姚峰;刘星;吕欣倍设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于T-N-L结构的中心对称多胞体卡尔曼滤波AUV速度估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于T‑N‑L结构的中心对称多胞体卡尔曼滤波AUV速度估计方法。首先根据实验数据辨识得到自主式水下机器人的状态空间模型,然后结合中心对称多胞体的性质和卡尔曼滤波的思想,预测并校正AUV系统状态的可达集,通过系统的校正可达集计算自主式水下机器人的速度区间,实现对其速度的有效监测。该方法适用于各种构型和运动条件的自主式水下机器人,与现有技术相比,本发明提供了一种系统有效的速度估计方法，本发明所采用的方法能够生成更为精确的速度估计值及其更为紧凑的速度估计区间，不仅提高了速度状态监测的精确度，而且通过确保机器人在复杂水下环境中的行为更加稳定和可预测，显著增强了水下机器人系统的整体可靠性和稳定性。

本发明授权一种基于T-N-L结构的中心对称多胞体卡尔曼滤波AUV速度估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于T-N-L结构的中心对称多胞体卡尔曼滤波AUV速度估计方法，其特征在于：具体步骤如下： 步骤一：在实验室构建的Beaver-IIAUV平台基础上，对AUV的状态空间模型进行系统性分析； 所述状态空间模型： 其中，x代表状态向量，u代表控制输入向量，w代表系统辨识的误差向量，y代表测量输出向量，ν代表传感器精度引起的噪声向量，E,C,D1,D2为已知的常数矩阵，A,B由实验数据通过系统辨识得到； 步骤二：基于T-N-L结构和中心对称多胞体的性质，根据步骤一中的状态空间模型，预测Beaver-IIAUV系统状态的可达集； 基于T-N-L结构，公式1改写为以下形式： 其中 根据T-N-L公式5得到： x+＝TE+NCx+＝TAx+TBu+Ny++TD1w-ND2ν+7 根据公式7和中心对称多胞体性质的降阶算法，得到其中 每迭代一步的维数都会增加，根据降阶性质，将公式8中的可达集进行降阶，从而得到其中即为系统状态的预测可达集； 步骤三：校正步骤二的Beaver-IIAUV系统状态的可达集； 步骤四：根据步骤三得到的最优可达集，根据最小区间包络的性质和步骤一得到的状态空间模型，计算Beaver-IIAUV系统的状态区间； 步骤五：根据步骤四中得到水下机器人系统状态的区间，计算Beaver-IIAUV系统的直航速度估计结果。

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