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龙图腾网获悉北京理工大学;北京自动化控制设备研究所申请的专利基于加权观测函数的强容错小腿式行人惯性自主导航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：CN120008595B 。

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：202510184157.2，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权基于加权观测函数的强容错小腿式行人惯性自主导航方法是由沈凯;张平;邓志红;尚克军;戚文昊;董捷飔;闫方设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于加权观测函数的强容错小腿式行人惯性自主导航方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于加权观测函数的强容错小腿式行人惯性自主导航方法。该方法首先根据足踝加速度的模值进行识别站立中相初步识别，人体行走处于站立中相的时间为修正时间；构建踝‑小腿运动学模型；在Kalman滤波框架下，基于踝‑小腿运动学模型和惯导误差方程建立踝‑小腿运动学惯导组合导航模型；根据观测误差构建加权观测函数wk，将wk作为权重增加在Kalman滤波过程的增益矩阵和协方差矩阵的计算中，控制观测信息被削弱的程度，以抑制修正时间错检所带来的负面影响。采用加入加权观测函数的鲁棒信息融合算法融合踝‑小腿运动学模型信息和微惯导系统信息，进而提升整体系统的便捷性、鲁棒性和适应性。

本发明授权基于加权观测函数的强容错小腿式行人惯性自主导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于加权观测函数的强容错小腿式行人惯性自主导航方法，其特征在于，该方法包括： 步骤S1：根据足踝加速度的模值进行识别站立中相初步识别，人体行走处于站立中相的时间为修正时间； 步骤S2：基于人体足部速度在站立中相阶段的速度接近0，构建踝-小腿运动学模型； 步骤S3：在Kalman滤波框架下，基于所述踝-小腿运动学模型和惯导误差方程建立踝-小腿运动学惯导组合导航模型； 步骤S4：根据观测误差构建加权观测函数wk，当观测趋近理想时，wk趋近1，当观测异常时，随着异常程度的增加，wk减小；将wk作为权重增加在Kalman滤波过程的增益矩阵和协方差矩阵的计算中，控制观测信息被削弱的程度，当wk为0时，完全隔离观测信息，只依靠预测更新完成状态估计；在修正时间，基于踝-小腿运动学惯导组合导航模型进行Kalman滤波观测更新，利用滤波结果进行惯导误差修正； 其中，权重wk为： 其中Zk为踝-小腿运动学惯导组合导航模型中的观测变量，c为调节参数；为Kalman滤波的一步预测状态，Hk为Kalman滤波中k时刻的观测矩阵。

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