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龙图腾网获悉山东大学深圳研究院;山东大学申请的专利卫星导航拒止环境下多模态自适应融合的导航定位方法与系统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：CN119471762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411640392.8，技术领域涉及：G01S19/47；该发明授权卫星导航拒止环境下多模态自适应融合的导航定位方法与系统是由熊海良;路繁垄;贺芬;李文丽;何波;杨洪亮设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本卫星导航拒止环境下多模态自适应融合的导航定位方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种卫星导航拒止环境下多模态自适应融合的导航定位方法与系统，该系统采用GNSSIMU视觉三种传感器，方法包括：接收三种传感器的数据并完成建模；初始化三种传感器；利用卡方检验判断GNSS信号强弱；设置优化变量，构建残差矩阵，进行非线性优化；GNSS信号衰弱或拒止时设置GNSS信任因子，计算权重；加权融合传感器数据，输出系统最优状态估计，实现连续导航定位。本发明通过建立自适应权重调节机制，引入GNSS信任因子，自适应调整多传感器数据的权值，可克服GNSS受到欺骗干扰、压制干扰及建筑物阻挡等情况下的定位困难，实现无人系统如机器人、无人车、无人机、无人艇、无人潜航器等的连续导航定位。

本发明授权卫星导航拒止环境下多模态自适应融合的导航定位方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种卫星导航拒止环境下多模态自适应融合的导航定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，将GNSS信号接收模块、IMU和视觉传感器搭载在无人系统上，接收数据，并分别建立GNSS信号接收模块、IMU和视觉传感器的测量模型； 步骤2，根据建立的测量模型对GNSS信号接收模块、IMU和视觉传感器的数据进行初始化及预处理； 步骤3，检测GNSS信号是否异常，在GNSS信号正常情况下，根据预处理后的数据信息设置优化变量，根据三种传感器的残差向量构建残差矩阵，进行非线性优化，最小化各传感器残差向量，根据优化后的残差向量确定各传感器数据的权重值，对状态向量进行加权融合，获得系统最优状态估计； 步骤4，在GNSS信号衰弱及拒止情况下，建立GNSS信任因子，自适应调整三种传感器数据的权重值，建立以IMU和视觉传感器为主的导航子系统，获得系统最优的状态估计，并进行迭代更新，进行持续的高精度导航； 步骤4的具体方法如下： 1根据选择的显著度水平及卡方分布临界值，设定λ≤λ0时，表示GNSS信号正常，λ0＜λ＜2λ0时，表示GNSS信号衰弱，λ≥2λ0时，表示GNSS信号中断，则信任因子计算公式如下： 其中，n是一个正常数，作为调节参数，n越大时，对GNSS信号衰弱的信任度越低； 2使用GNSS信任因子进一步更新三种传感器权重，公式如下： 其中，分别是三种传感器在该时间段内的第i个归一化残差； 对更新后的权重进行归一化，确保权重之和为1，公式如下： 3代入更新后的权重因子，形成以IMU和视觉传感器为主的导航子系统，对各传感器优化后的数据进行加权融合，得到系统的最优状态估计： 其中，Pt、Vt、qt分别是t时刻得到的无人系统的位置、速度和姿态信息，分别是t时刻IMU、视觉传感器、GNSS信号接收模块优化后的位置信息，分别是t时刻IMU、视觉传感器优化后的速度信息，分别是t时刻IMU、视觉传感器优化后的姿态信息，分别是归一化前IMU和视觉传感器的权重，分别是归一化后三种传感器的权重； 融合得到系统的最优状态估计，并进行不断迭代运算，实现GNSS信号衰弱及中断情况下高精度的持续导航。

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