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龙图腾网获悉扬州大学申请的专利基于改进的自适应UKF的视觉惯性轮速计SLAM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：CN118392167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202410543982.2，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权基于改进的自适应UKF的视觉惯性轮速计SLAM方法是由曹松银;潘观根;季辰一;裔扬设计研发完成，并于2024-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进的自适应UKF的视觉惯性轮速计SLAM方法在说明书摘要公布了：本发明公开了视觉导航技术领域一种基于改进的自适应UKF的视觉惯性轮速计SLAM方法，包括以下步骤1对机器人SLAM系统建立状态方程；步骤2建立视觉传感器和轮速计的量测模型；步骤3根据状态空间模型确立无迹变换采样点和权值；步骤4将采样点进行非线性函数传递，并更新系统状态预测和状态预测协方差矩阵；步骤5量测更新，并用改进的Sage‑Husa算法对过程噪声和量测噪声协方差矩阵进行更新；步骤6引入收敛因子，更新状态估计、滤波增益和状态估计协方差矩阵，本发明采用了改进的Sage‑Husa自适应卡尔曼滤波，通过自适应调整UKF算法的参数，优化滤波效果，从而提高机器人SLAM系统的实时性和准确性。

本发明授权基于改进的自适应UKF的视觉惯性轮速计SLAM方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的自适应UKF的视觉惯性轮速计SLAM方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1对机器人SLAM系统建立状态方程，具体为： 对于一个装配了IMU和视觉传感器的机器人SLAM系统，选取相机的姿态、速度、位置和IMU的加速度和角速度偏差为系统状态；建立机器人起始位置为原点建立世界坐标系，以正东方向为世界坐标系的x轴的正方向，以正北方向为世界坐标系的y轴的正方向，根据右手准则确定世界坐标系的z轴正方向；建立以相机为中心的机体坐标系，以平行于相机横轴指向右方为机体坐标系x轴的正方向，以相机正前方为机体坐标系y轴的正方向，根据右手准则确定机体坐标系的z轴正方向；选取相机的姿态、速度、位置和IMU的加速度和角速度偏差为系统状态，则系统的状态方程如下： 其中， ，为系统噪声，设定为高斯白噪声； 其中，表示时刻的系统状态，表示相机在时刻的旋转矩阵，表示相机在时刻的速度，表示相机在时刻的位置，表示IMU在时刻的加速度误差，表示IMU在时刻的角速度误差，为系统各变量的高斯白噪声，为IMU陀螺仪的高斯白噪声，为IMU加速度计的高斯白噪声，为IMU角速度偏差的高斯白噪声，为IMU加速度偏差的高斯白噪声，表示时刻的角速度和加速度，为重力加速度，为采样时间间隔； 步骤2建立视觉传感器和轮速计的量测模型，具体包括： 步骤2-1建立视觉传感器的量测模型，选取相机所测得像素坐标为测量值，针对相机给出的测量数据的量测方程如下： 其中， ，为相机的量测噪声，设定为高斯白噪声； 其中，为相机的内参矩阵，为的矩阵，且，为的单位矩阵，为的列向量；为从世界坐标系到相机坐标系的变换矩阵，且，其中，和分别表示从世界坐标系到相机坐标系的旋转矩阵和平移向量；为的齐次坐标，且，为相机观测点世界坐标系下的三维坐标； 步骤2-2建立轮速计的量测模型，选取轮速计所测量的车轮移动距离、转动的角度和运动半径作为测量值，针对轮速计给出的测量数据的量测方程如下： 其中， 为轮速计的量测噪声，设定为高斯白噪声； 其中，为时刻轮速计的量测数据，表示机器人时刻所在的位于x轴方向的位置，表示机器人时刻所在的位于y轴方向的位置，表示机器人时刻绕z轴旋转的角度；经过采样时间，为车轮移动距离、为转动的角度、为运动半径，且有如下关系： 其中，为左轮运行距离，为右轮运行距离，为两个车轮之间的距离，为车轮半径，为编码器的参数，为在采样时间内左轮编码器产生的脉冲数，为在采样时间内右轮编码器产生的脉冲数； 步骤3根据状态空间模型确立无迹变换采样点和权值； 步骤4将采样点进行非线性函数传递，并更新系统状态预测和状态预测协方差矩阵； 步骤5量测更新，并用改进的Sage-Husa算法对过程噪声和量测噪声协方差矩阵进行更新； 步骤6引入收敛因子，更新状态估计、滤波增益和状态估计协方差矩阵。

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