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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利狭窄巷道小车巡检的无人机UWB增强定位图优化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：CN121547729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610055910.2，技术领域涉及：H04W4/021；该发明授权狭窄巷道小车巡检的无人机UWB增强定位图优化方法是由朱逸轩;杨博设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本狭窄巷道小车巡检的无人机UWB增强定位图优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了狭窄巷道小车巡检的无人机UWB增强定位图优化方法，包括：无人机飞至巡检小车初始位置上方悬停，采集巡检小车状态向量；并获得巡检小车的预测位姿；将当前时刻巡检小车所处环境与历史时刻的激光点云进行配准，并更新巡检小车的状态向量；使无人机悬停在测绘点上方，计算无人机与巡检小车之间的距离；构建当前测绘点的无人机定位综合残差，及相应的优化目标函数；基于巡检小车当前位置，寻找更优的测绘点，进行无人机测绘点位置的切换，直至巡检小车在巷道中完成巡检，并完成对巷道中测绘点的分布优化。本方法满足狭窄巷道小车巡检场景下的精准定位需求，可降低UWB部署和维护成本。

本发明授权狭窄巷道小车巡检的无人机UWB增强定位图优化方法在权利要求书中公布了：1.狭窄巷道小车巡检的无人机UWB增强定位图优化方法，其特征在于，针对目标巷道，以巷道中预先测绘的各测绘点作为无人机的悬停点位，执行如下步骤S1-步骤S6，完成无人机UWB测量精度的优化： 步骤S1：针对位于初始位置的巡检小车，无人机飞至巡检小车所在初始位置上方悬停，采集巡检小车当前时刻的状态向量；并基于巡检小车当前时刻的状态向量，获得巡检小车下一时刻的预测位姿； 步骤S2：分别针对巡检小车所处环境的激光点云中的各激光点，将当前时刻的激光点云与历史时刻所采集的激光点云进行配准，并更新巡检小车的状态向量； 步骤S3：使无人机悬停在测绘点上方，计算无人机与巡检小车之间的距离，包括测量距离和计算距离； 步骤S4：基于巡检小车的预测位姿、激光点云配准过程、巡检小车与无人机之间的距离计算残差，基于图优化方法，构建当前测绘点的无人机定位综合残差，并构建无人机定位综合残差的优化目标函数； 步骤S4的具体步骤如下： 步骤S4.1：构建状态向量集合如下式： ； 其中，表示状态向量集合，表示巡检小车的状态向量序列，N为巡检小车的状态向量总数，表示无人机的测绘点位置序列，M为无人机的测绘点总数；在巷道中预先测绘获得； 步骤S4.2：构建无人机定位综合残差，具体如下式： ； 其中，表示无人机定位综合残差，表示惯性测量单元预积分残差，表示激光点云匹配残差，表示UWB测距残差；I表示惯性测量单元，L表示激光雷达，U表示UWB模块；i表示i时刻，k表示第k个激光点，j表示j时刻； 步骤S4.3：构建无人机定位综合残差的优化目标函数如下式： ； 其中，表示惯性测量单元预积分残差，表示激光点云匹配残差，表示UWB测距残差； 、表示巡检小车在i时刻、i+1时刻的状态向量； 激光点云匹配残差的计算如下式： ； 其中，表示巡检小车i时刻的位姿，表示巡检小车j时刻的位姿，表示巡检小车从i时刻到j时刻的相对位姿变换； UWB测距残差表示无人机与巡检小车之间的计算距离与测量距离之差，具体如下： ； 其中，表示无人机与巡检小车之间的计算距离，表示无人机与巡检小车之间的测量距离，表示巡检小车j时刻的状态向量，表示无人机的第m个测绘点位置； 步骤S5：基于巡检小车当前位置，在预设范围内寻找更优的测绘点，进行无人机测绘点位置的切换，直至巡检小车在完成巷道中完成巡检； 步骤S6：基于几何精度因子，通过调节测绘点在巷道中的位置、密度、数量，使几何精度因子最小化，完成对巷道中测绘点的分布优化。

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