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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利一种基于因子图的节点优选的多AUV自适应协同定位方法及系统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：CN116772867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310851148.5，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于因子图的节点优选的多AUV自适应协同定位方法及系统是由罗清华;林家祺;王金龙;陈燕怡设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于因子图的节点优选的多AUV自适应协同定位方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于因子图的节点优选的多AUV自适应协同定位方法及系统，涉及多AUV协同定位技术领域，为解决现有的技术无法适用于系统拓扑结构的动态变化，且无法有效消除模糊时变噪声的干扰及系统规模较大带来的通信压力的问题。包括如下步骤：采集当前时刻动态拓扑结构信息；更新从艇及其邻居主艇信息；构建因子图模型，采用状态方程函数节点对从艇状态变量节点Xkk进行传递更新，基于EM算法的自适应EKF滤波器，以估计量测噪声协方差矩阵，采用克拉美罗下界CRLBkk和测距评价因子计算，对当前时刻主艇节点进行优选，采用量测方程函数节点对主艇量测信息节点Zkk及从艇状态变量节点Xkk进行融合更新；得到当前时刻从艇位置信息估计值。本发明实现多AUV协同的实时、精准定位。

本发明授权一种基于因子图的节点优选的多AUV自适应协同定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于因子图的节点优选的多AUV自适应协同定位方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集多AUV协同定位系统当前时刻动态拓扑结构信息； S2、更新从艇及其邻居主艇信息； S3、初始化主艇与从艇信息； S4、构建多AUV协同定位系统因子图模型； 将从艇状态变量、主艇位置信息及主艇量测信息定义为变量节点，将状态方程和量测方程定义为函数节点，并定义自适应迭代估计函数节点及节点优选函数节点；采用状态方程函数节点对从艇状态变量节点进行传递更新，采用量测方程函数节点对主艇量测信息节点及从艇状态变量节点进行融合更新，所述自适应迭代估计函数节点基于EM算法的自适应EKF滤波器，以估计量测噪声协方差矩阵，所述节点优选函数节点，针对系统主艇估计的位置信息节点及主艇量测信息节点，分别进行克拉美罗下界和测距评价因子计算，对当前时刻主艇节点进行优选； S5、基于和积算法在多AUV协同定位系统因子图模型中的传递更新，在因子图中的两个方向各传递一次信息，实现全局因子图节点信息传递与更新； S6、基于所述自适应迭代估计函数节点对量测噪声协方差矩阵进行迭代更新； S7、通过节点优选函数节点对主艇节点进行优选； S8、基于优选的主艇节点，将状态变量节点与量测变量节点信息进行融合与更新，得到当前时刻从艇位置信息估计值； S5包括如下过程： 在第k时刻系统条件概率密度函数分解为： 式中，表示主AUV节点数量;表示第n艘主AUV的量测信息，其中;表示第n艘主AUV的位置信息；表示各个AUV节点对应的概率因子，即： 式中，表示量测函数；表示量测真实值；表示对应量测误差的协方差矩阵； 定义系统采集到的测距信息d、航向角和从AUV的速度v均服从高斯分布： 其中表示从AUV与第艘主AUV之间的测距信息； 通过状态方程函数节点向变量节点传递的信息为： 变量节点向状态方程函数节点传递的信息为： 式中，和分别代表状态变量的先验估计和方差； 根据协同定位的位置方程： 式中，表示k时刻AUV在参考坐标系的坐标；表示k时刻AUV前向速度；表示k时刻AUV的航向角度；表示采样间隔； 得到状态转换公式为： 式中，是系统过程噪声协方差矩阵，为量测噪声矩阵，的表达式为： 式中，是时刻对应的航向角信息； 将式6和式7代入式5，结合，得到最终信度信息： 式中，的表达式为： 最终，实现全局因子图节点信息传递与更新。

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哈尔滨工业大学(威海)，其通讯地址为：264209 山东省威海市文化西路2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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