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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利一种基于图神经网络多源融合的打药机器人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：CN121453067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610012632.2，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于图神经网络多源融合的打药机器人定位方法及系统是由王飞;刘兆伟设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络多源融合的打药机器人定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及路径规划技术领域，尤其是涉及一种基于图神经网络多源融合的打药机器人定位方法及系统。基于获取的多源传感器信息进行数据预处理；基于感知信息映射对预处理后的信息进行图节点多模态数据嵌入；基于图节点多模态数据嵌入构建多模态时空图结构；基于时空注意力加权进行图特征传播与融合；基于时空特征约束对融合后的特征进行定位解算与路径决策。本发明通过构建传感器观测图结构，将GPS、IMU、视觉、雷达等多源信息以节点形式进行建模，并通过图卷积与注意力机制实现非线性特征融合。

本发明授权一种基于图神经网络多源融合的打药机器人定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络多源融合的打药机器人定位方法，其特征在于，包括： 基于分布式时间同步架构获取多源传感器信息； 基于获取的多源传感器信息进行数据预处理； 基于感知信息映射对预处理后的信息进行图节点多模态数据嵌入； 基于图节点多模态数据嵌入构建多模态时空图结构； 基于时空注意力加权进行图特征传播与融合； 基于时空特征约束对融合后的特征进行定位解算与路径决策； 所述基于时空注意力加权进行图特征传播与融合，包括通过在图神经网络结构中引入动态注意力权重，在图传播阶段，对每一层的节点状态进行更新，其中，时间维度的图信息传播包括节点，其时序邻域为：，其中为时间窗口长度，时序传播通过边权重完成历史信息加权累积： ，其中，为时序注意力系数，用于衡量历史帧对当前帧的贡献；空间维度的信息传播包括在空间维度上，不同模态节点在同一时刻存在信息互补与空间相关性，通过模态注意力融合机制实现跨模态的特征聚合，对于节点，其模态邻域为： ，模态聚合公式为： ，其中，为模态间注意力权重模态注意力权重通过特征相关性与模态置信度联合决定： ，其中，为模态间特征相似函数；最后模态数据融合包括，在完成时序传播与模态融合后，节点状态通过残差融合策略进行联合更新： ，其中，表示向量拼接操作，为融合层权重矩阵，为偏置项； 所述基于时空特征约束对融合后的特征进行定位解算与路径决策，包括在完成时空图特征传播与融合后，获得每个时间步下多模态传感器的统一表示特征集合，然后进行基于时空特征约束的定位解算与路径决策，首先定位解算阶段的目标是根据多源融合特征，获得机器人在世界坐标系下的时序位姿估计，采用基于图优化与滤波融合的混合解算框架，定义运动状态向量： 其中、分别为线速度与角速度，根据估计的状态与控制输入进行预测： ，其中为运动模型，为控制量，为过程噪声；多模态观测通过图神经网络融合后形成时空特征向量，并通过非线性观测函数建立观测模型： 其中为观测噪声，为求得最优状态估计，采用改进的扩展卡尔曼滤波器，结合时空注意权重动态调节协方差矩阵，表示为： ，其中为基于模态置信度的权重因子；为减小长期漂移误差，引入基于图优化的位姿图重建机制，构建由历史关键帧及约束边组成的因子图： ， 通过最小化残差能量函数获取全局一致的位姿估计。

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