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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利强化学习式多传感器融合导航方法、装置及电子设备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：CN117723053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202311615790.X，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权强化学习式多传感器融合导航方法、装置及电子设备是由吴华;李浩;白晓静;李剑设计研发完成，并于2023-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本强化学习式多传感器融合导航方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种强化学习式多传感器融合导航方法、装置及电子设备，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取同一时刻的激光雷达的点云数据、双目相机的图像数据和惯性测量单元的IMU数据；根据图像数据生成视觉路标因子；根据点云数据生成直线路标因子和平面路标因子；根据IMU数据生成IMU预积分因子；根据视觉路标因子、直线路标因子、平面路标因子和IMU预积分因子构建因子图；利用强化学习对因子权重进行优化，生成优化后的目标因子图；根据目标因子图进行导航。装置用于执行上述方法。本申请通过根据各个传感器采集的数据构建因子图，并通过强化学习对因子图进行优化，利用优化后的因子图进行导航，以此在计算资源有限的情况下提高导航效率。

本发明授权强化学习式多传感器融合导航方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种强化学习式多传感器融合导航方法，其特征在于，所述方法包括： 获取同一时刻的激光雷达的点云数据、双目相机的图像数据和惯性测量单元的IMU数据； 根据所述图像数据生成视觉路标因子； 根据所述点云数据生成直线路标因子和平面路标因子； 根据所述IMU数据生成IMU预积分因子； 根据所述视觉路标因子、所述直线路标因子、所述平面路标因子和所述IMU预积分因子构建因子图；所述因子图包括因子权重； 利用强化学习对所述因子权重进行优化，生成优化后的目标因子图； 根据所述目标因子图进行导航； 所述直线路标因子为： 其中，表示时刻的状态，表示预测直线特征，表示变换，表示观测到的直线特征，表示直线特征下的坐标系变换运算符，表示直线特征下求残差运算符； 所述平面路标因子为： 其中，表示时刻的状态，表示预测平面特征，表示变换，表示观测到的平面特征，表示平面特征下的坐标系变换运算符，表示平面特征下的求残差运算符。

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