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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利多模态融合感知的煤矿井下辅助运输机器人精准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：CN120907540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511100075.1，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权多模态融合感知的煤矿井下辅助运输机器人精准定位方法是由胡鑫;谢自强;杨成龙;王文善;多超设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态融合感知的煤矿井下辅助运输机器人精准定位方法在说明书摘要公布了：本申请涉及多模态融合感知的煤矿井下辅助运输机器人精准定位方法，涉及煤矿井下机器人定位技术领域，包括：获取运输机器人的惯性导航数据，构建第一惯导轨迹并确定位置；实时采集RFID标签信息，据此对第一惯导轨迹进行随动误差修正，生成第二惯导轨迹及对应位置；基于预设周期性修正约束，对第二惯导轨迹执行多锚点位置拟合修正，生成第三惯导轨迹并确定其位置；采集实时图像信息，根据图像识别结果对第三惯导位置验证；若验证通过，将第三惯导位置作为最终定位结果输出。本发明解决了传统煤矿井下定位中单一惯性导航系统易产生误差累积，仅依赖RFID锚点实时修正导致定位精度随时间下降，难以适应井下复杂环境的问题。

本发明授权多模态融合感知的煤矿井下辅助运输机器人精准定位方法在权利要求书中公布了：1.多模态融合感知的煤矿井下辅助运输机器人精准定位方法，其特征在于，包括： 获取运输机器人的惯性导航数据，并基于所述惯性导航数据构建第一惯导轨迹，确定第一惯导位置； 实时更新采集运输机器人沿任务路径识别到的RFID锚点的标签信息，并基于所述标签信息对所述第一惯导轨迹进行随动误差修正，生成第二惯导轨迹及对应的第二惯导位置； 基于预设的周期性修正约束，对所述第二惯导轨迹执行多锚点位置拟合修正，生成第三惯导轨迹，并确定第三惯导位置； 交互运输机器人采集实时图像信息，并根据图像识别结果对所述第三惯导位置进行位置验证； 若位置验证结果为通过，将所述第三惯导位置作为运输机器人的最终定位结果输出； 其中，基于预设的周期性修正约束，对所述第二惯导轨迹执行多锚点位置拟合修正，生成第三惯导轨迹，并确定第三惯导位置，包括： 基于所述周期性修正约束，定义多锚点采样窗口； 根据所述多锚点采样窗口，选取多个所述RFID锚点作为多锚点参考集； 构建基于位置方差和的多锚点评价函数，并以所述多锚点评价函数为目标函数执行对所述第二惯导轨迹的多锚点位置拟合修正； 其中，构建基于位置方差和的多锚点评价函数，并以所述多锚点评价函数为目标函数执行对所述第二惯导轨迹的多锚点位置拟合修正，之前，还包括： 基于多个所述随动误差修正结果，对应提取多个缩放旋转方案； 对多个所述缩放旋转方案进行随机交叉变异； 参数化随机交叉变异结果与多个所述缩放旋转方案，并根据参数化结果初始化拟合修正方案集； 其中，构建基于位置方差和的多锚点评价函数，并以所述多锚点评价函数为目标函数执行对所述第二惯导轨迹的多锚点位置拟合修正，包括： 以所述拟合修正方案集为初始解集，分别对所述第二惯导轨迹进行轨迹更新； 根据所述多锚点评价函数遍历评价轨迹更新结果的目标函数值； 基于预设的迭代约束，结合所述目标函数值对应迭代更新所述拟合修正方案集； 选择全部轨迹更新结果中对应所述目标函数值最优一者，输出为所述第二惯导轨迹。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽理工大学，其通讯地址为：232070 安徽省淮南市山南新区泰丰大街168号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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