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龙图腾网获悉北京理工大学;北京理工大学前沿技术研究院申请的专利一种无人驾驶复杂场景下的多传感器融合定位方法和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：CN115265551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202110993243.X，技术领域涉及：G01C21/28；该发明授权一种无人驾驶复杂场景下的多传感器融合定位方法和系统是由魏超;张婷;钟思维;余杰;朱耿霆设计研发完成，并于2021-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人驾驶复杂场景下的多传感器融合定位方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种无人驾驶复杂场景下的多传感器融合定位方法和系统。该多传感器融合定位方法，通过采用因子图优化方法，即采用最大后验概率估计将由定位信息构建的因子图模型转化为非线性问题后，对非线性问题进行求解得到无人车定位结果的方式，对传感器定位模型的观测数据进行融合，能够在增强无人驾驶复杂场景下多传感器融合定位鲁棒性的同时，有效提高无人驾驶车辆定位精度和速度估计精度。

本发明授权一种无人驾驶复杂场景下的多传感器融合定位方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种无人驾驶复杂场景下的多传感器融合定位方法，其特征在于，包括： 根据定位信息构建因子图模型；所述定位信息包括：基于惯性测量单元预积分模型得到的定位信息、基于全球导航卫星系统定位模型得到的定位信息和或基于激光雷达里程计得到的定位信息； 利用最大后验概率估计将所述因子图模型转化为非线性问题； 求解所述非线性问题得到无人车的定位结果；所述定位结果包括：定位信息、姿态信息和速度信息； 将因子图优化过程输出的无人车位姿信息及其误差协方差矩阵作为自适应滤波噪声估计和故障检测的数据基础，以用于当前帧激光雷达里程计噪声估计和下一帧全球导航卫星系统的故障检测； 所述根据定位信息构建因子图模型，具体包括： 采用故障检测方法获取故障检测指标； 根据所述故障检测指标判断全球导航卫星系统是否发生故障，得到判断结果； 当所述判断结果为全球导航卫星系统发生故障时，根据所述基于惯性测量单元预积分模型得到的定位信息和所述基于激光雷达里程计得到的定位信息构建因子图模型； 当所述判断结果为全球导航卫星系统未发生故障时，根据所述基于惯性测量单元预积分模型得到的定位信息、所述基于全球导航卫星系统定位模型得到的定位信息和所述基于激光雷达里程计得到的定位信息构建因子图模型； 所述采用故障检测方法获取故障检测指标，具体包括： 利用观测数据的残差序列和观测数据的残差协方差矩阵构造故障检测函数；所述观测数据的残差序列和所述观测数据的残差协方差矩阵均基于无人车的预设观测数据确定； 对所述故障检测函数进行归一化处理，得到归一化处理结果； 对所述归一化处理结果进行加权处理得到所述故障检测指标。

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