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龙图腾网获悉北京自动化控制设备研究所申请的专利基于级联LSTM模型的车辆自主导航方法及计算机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：CN119779295B 。

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：202411867408.9，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于级联LSTM模型的车辆自主导航方法及计算机设备是由孙一弘;郭玉胜;韩九瑞;庄广琛;邓继权;邹思远;王国锋;周亚男;王海军;李海强;花莫寒;胡华威设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于级联LSTM模型的车辆自主导航方法及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于级联LSTM模型的车辆自主导航方法及计算机设备，包括：设计级联LSTM模型的第一层即姿态预测模型；设计级联LSTM模型的第二层即速度预测模型；采集惯性测量单元数据并执行惯性导航解算；卫星导航有效时执行惯性卫星组合导航解算；基于惯性导航结果和组合导航结果训练姿态预测模型；基于惯性导航结果、组合导航结果和姿态预测结果训练速度预测模型；卫星导航无效时基于机器学习模型预测车辆速度和姿态；卫星导航无效时基于机器学习模型预测结果进行组合导航。本发明克服了姿态有界性对机器学习模型的影响，并基于模型预测结果进行组合导航，从而实现车辆不依赖外部参考信息的全自主高精度导航定位。

本发明授权基于级联LSTM模型的车辆自主导航方法及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于级联LSTM模型的车辆自主导航方法，其特征在于，所述车辆自主导航方法包括： 步骤一、设计级联LSTM模型的第一层以得到姿态预测模型； 步骤二、设计级联LSTM模型的第二层以得到速度预测模型； 步骤三、采集惯性测量单元数据并执行惯性导航解算； 步骤四、GNSS有效时获取卫星导航数据并执行组合导航解算，包括： 进行多次GNSS有效的跑车试验，并基于步骤三采集的惯性测量单元数据与GNSS数据进行惯性卫星组合导航，计算基准姿态四元数AttipredQ和基准导航系速度，用于训练级联LSTM模型； 步骤五、基于步骤三和步骤四采集和计算的数据，按照步骤一训练姿态预测模型，获取AttipredQ； 步骤六、基于惯性导航结果、组合导航结果和姿态预测结果训练速度预测模型，得到完整的级联LSTM模型，包括： 将步骤三惯性导航解算结果、步骤五预测的姿态四元数AttipredQ、以及AttipredQ辅助加速度计输出计算的导航系加速度作为模型输入，将步骤四惯性卫星组合导航计算的导航系速度作为模型输出，训练步骤二设计的LSTM模型，形成完整的级联LSTM模型； 步骤七、基于步骤三采集并计算的惯性导航信息，通过步骤五和步骤六训练的级联LSTM模型预测车辆的姿态和导航系速度结果； 步骤八、基于级联LSTM模型的预测结果，辅助惯性测量单元进行组合导航，获取车辆导航信息； 所述姿态预测模型的设计如下： 设计姿态预测模型输入包括三个部分：扣除地球自转角速度有害分量的陀螺仪输出纯惯性导航解算的姿态四元数AttiinsQ以及扣除重力加速度分量的导航系加速度fn；其中，导航系加速度fn通过原始加速度计输出结合纯惯性导航解算的姿态计算； 设计姿态预测模型输出为四元数形式的姿态信息，配套设计针对四元数形式姿态数据的损失函数如下： 其中，AttipredQ为预测姿态的四元数形式，AttipredQ＝[q0pq1pq2pq3p]T； θ为姿态预测结果与基准姿态间的角度差异，其对应的四元数ΔQ＝[Δq0Δq1Δq2Δq3]T的计算公式为： 其中，AttireferQ＝[q0tq1tq2tq3t]T为基准姿态对应的四元数，此处的基准姿态通过惯性卫星组合导航计算； 所述速度预测模型设计如下： 设计速度预测模型的输入包括三个部分：扣除地球自转角速度有害分量的陀螺仪输出级联LSTM模型的第一层的姿态预测结果，为四元数形式；以及扣除重力加速度分量的导航系加速度其中，导航系加速度通过原始加速度计输出结合级联LSTM模型的第一层预测的姿态AttipredQ计算； 设计速度预测模型的模型输出为导航系速度，目标基准为组合导航计算的导航系速度；损失函数为模型预测的导航系速度与基准导航系速度的均方根差RMSE。

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