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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一种神经网络辅助的车辆自适应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：CN119779296B 。

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：202411867627.7，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种神经网络辅助的车辆自适应自主导航方法是由孙一弘;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;胡华威;花莫寒设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络辅助的车辆自适应自主导航方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种神经网络辅助的车辆自适应自主导航方法，包括设计多参数并行预测的改进LSTM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；基于组合导航结果训练设计的并行LSTM模型；卫星导航无效时基于训练的机器学习模型预测车辆速度和姿态信息；卫星导航无效时基于机器学习模型预测结果使用变分贝叶斯进行自适应组合导航。本发明克服了无参考信息时仅依赖惯性导航的车载导航误差累积精度不足的问题，可实现车辆的全自主、高精度导航定位，具有重要的实际应用价值。

本发明授权一种神经网络辅助的车辆自适应自主导航方法在权利要求书中公布了：1.一种神经网络辅助的车辆自适应自主导航方法，其特征在于，所述自主导航方法包括： 步骤一、设计一种多参数并行预测的改进LSTM模型，包括： 设计所述改进LSTM模型包括四个子模型： 1子模型1：水平速度预测模型 所述水平速度预测模型预测东向和北向速度，基于的神经网络框架为LSTM，模型输入、输出设计如下： 模型输入：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、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； 模型输出：东向速度和北向速度； 2子模型2：天向速度预测模型 所述天向速度预测模型的模型框架和模型输入均与子模型1相同，模型输出为天向速度； 3子模型3：水平姿态预测模型 所述水平姿态预测模型预测俯仰角和横滚角，神经网络框架和模型输入均与子模型1相同，模型输出为俯仰角和横滚角； 4子模型4：航向预测模型 所述航向预测模型使用四元数形式预测航向角，神经网络框架和模型输入均与子模型1相同，模型输出为四元数形式的姿态； 步骤二、采集惯性测量单元数据并执行惯性导航解算； 步骤三、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，基于步骤二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AttireferQ和基准导航系速度，用于训练所述改进LSTM模型； 步骤四、基于步骤二惯性导航解算结果和步骤三组合导航结果训练步骤一设计的改进LSTM模型； 步骤五、基于步骤四训练的改进LSTM模型，在GNSS无效情况下，使用惯性导航数据预测车辆姿态和速度信息； 步骤六、基于步骤五预测结果使用变分贝叶斯滤波进行自适应组合导航； 设计所述子模型4时，配套设计四元数形式的损失函数如下： 其中，AttipredQ＝[q0pq1pq2pq3p]和AttireferQ＝[q0tq1tq2tq3t]分别为预测姿态和基准姿态的四元数形式；ΔQ＝[ΔqΔqΔqΔq]为姿态预测结果AttipredQ与基准姿态AttireferQ间的差异，计算公式为： 此处的基准姿态通过惯性卫星组合导航计算； 所述步骤六具体包括： 基于步骤二采集的惯性测量单元数据，以步骤五的预测结果为参考信息，使用变分贝叶斯滤波进行组合导航，步骤执行过程如下： 6.1建立组合导航状态空间模型，括状态方程和量测方程； 6.2初始化组合导航算法参数； 6.3执行时间更新； 6.4执行量测更新。

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