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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利一种基于SLAM-IMU耦合的GPS信号盲区下实时定位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：CN118913265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202411119363.7，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种基于SLAM-IMU耦合的GPS信号盲区下实时定位方法是由高依铃;王晨;黄丽萍设计研发完成，并于2024-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SLAM-IMU耦合的GPS信号盲区下实时定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SLAM‑IMU耦合的GPS信号盲区下实时定位方法，基于包括设有SLAM传感器的双目相机和IMU元件的定位装置，定位方法包括以下步骤：设有SLAM传感器的双目相机将捕捉到的不同离散时间点的图像序列传输给计算机；IMU元件将采集到的实时角速度和加速度传输给计算机；计算机结合图像序列、实时角速度和加速度，建立包含多个优化变量的非线性目标函数，通过多次迭代使优化变量达到全局最优解，从而得到实时位置和行动轨迹。本发明通过视觉SLAM传感器耦合预积分处理的IMU数据并进行迭代优化，构建了基于多源信息耦合的实时定位算法，解决GPS信号盲区下工人自主定位的问题。

本发明授权一种基于SLAM-IMU耦合的GPS信号盲区下实时定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SLAM-IMU耦合的GPS信号盲区下实时定位方法，其特征在于，基于包括设有SLAM传感器的双目相机和IMU元件的定位装置，定位方法包括以下步骤： 双目相机将捕捉到的不同离散时间点的图像序列传输给计算机； IMU元件将采集到的实时角速度和加速度传输给计算机； 计算机结合图像序列、实时角速度和加速度，建立包含多个优化变量的非线性目标函数，通过多次迭代使优化变量达到全局最优解，从而得到实时位置和行动轨迹； 所述计算机获得工作人员的实时位置和行动轨迹的过程包括以下步骤： 对采集到的图像序列进行角点提取、角点优化和角点匹配以建立视觉信息；所述角点指显著特征点； 根据角速度和加速度构建IMU运动模型，并对IMU运动模型进行预积分，获得简化IMU运动模型； 结合视觉信息和简化IMU运动模型建立包含多个优化变量的非线性目标函数； 通过基于传感器测量的近似值确定优化变量的初始迭代值，通过多次迭代获得全局最优解，得到工作人员的实时位置和行动轨迹； 所述IMU运动模型，表示为： 其中，表示j时刻的位置，表示j时刻的速度，表示j时刻的姿态；表示i时刻的位置，表示i时刻的速度，Δt表示i到j的时间间隔，表示t时刻的姿态；表示t时刻加速度的实际值，gw表示全球坐标系统下的重力矢量，δt表示短的时间间隔；表示t时刻角速度的实际值；表示四元素乘法； 所述对IMU运动模型进行预积分，具体为，将第一帧的IMU数据与第a帧的图像对齐，再将最后一帧的IMU数据与第b帧的图像对齐，最后对数据进行积分处理，得到简化IMU运动模型表示为： 其中，表示第k+1时刻IMU坐标系相对于世界坐标系的位置，表示第k+1时刻IMU坐标系相对于世界坐标系的速度，表示第k+1时刻IMU坐标系到世界坐标系的姿态；分别表示第k时刻IMU坐标系相对于世界坐标系的位置、速度、姿态，Δtk表示k到k+1的时间间隔，表示t时刻加速度计偏置，表示t时刻受陀螺仪偏置；表示Body系下加速度计测量值，表示Body系下陀螺仪测量值，bg和ba分别是指陀螺仪的零偏和加速度计的零偏，是IMU的Body坐标系相对于世界坐标系的旋转矩阵。

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