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龙图腾网获悉中煤建设集团有限公司申请的专利自适应车辆导航滤波方法和装置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：CN121632096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610152255.2，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权自适应车辆导航滤波方法和装置是由毛超利;丛云龙;曾思慧设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本自适应车辆导航滤波方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自适应车辆导航滤波方法和装置，属于智能驾驶技术领域。其包括：根据实际车辆跟踪状态的突变性、传感器测量方程的非线性以及测量误差的非高斯性，构建非线性不确定性跟踪系统模型；针对非线性不确定性跟踪系统模型，结合强跟踪滤波和最大熵准则，构建无人驾驶车辆最优状态估计的代价函数；基于测量残差序列的正交性，确定代价函数中的渐消因子；根据代价函数和渐消因子，结合无迹卡尔曼滤波框架，构建新型的自适应导航滤波算法；根据构建的自适应导航滤波算法对无人驾驶车辆跟踪系统进行数据处理。本发明能够同时抑制非线性跟踪系统中的突变性、非线性和非高斯性等问题，提高了无人车辆在复杂环境下的跟踪精度和可靠性。

本发明授权自适应车辆导航滤波方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种自适应车辆导航滤波方法，其特征在于，所述方法包括： S1：根据实际车辆跟踪状态的突变性、传感器测量方程的非线性以及测量误差的非高斯性，构建无人驾驶车辆的非线性不确定性跟踪系统模型； S2：针对所述非线性不确定性跟踪系统模型，结合强跟踪滤波和最大熵准则，构建无人驾驶车辆最优状态估计的代价函数； S3：基于测量残差序列的正交性，确定所述代价函数中的渐消因子； S4：根据所述代价函数和渐消因子，结合无迹卡尔曼滤波框架，构建自适应导航滤波算法； S5：根据构建的自适应导航滤波算法对无人驾驶车辆跟踪系统进行数据处理； 其中，所述S1包括： S11：根据实际车辆跟踪状态的突变性，获取具有状态突变的车辆跟踪系统的状态方程； 其中，和分别表示车辆在k时刻和k-1时刻的状态向量，k=1,2,3,…，为状态转移矩阵，为状态突变向量，为满足零均值、误差协方差矩阵为的过程噪声向量； S12：根据传感器测量方程的非线性以及测量误差的非高斯性，获取具有测量野值的车辆跟踪系统的非线性测量方程； 其中，表示传感器测量的输出向量，表示传感器相应的非线性测量函数，为测量野值向量，为满足零均值、误差协方差矩阵为的高斯噪声向量； S13：根据所述状态方程和所述非线性测量方程，构建无人驾驶车辆非线性不确定性跟踪系统模型； ； 所述代价函数为： 其中，为状态向量估计值，为状态向量预测值，为状态预测误差协方差矩阵，为强跟踪滤波中的渐消因子，符号表示2范数运算符，表示以为加权矩阵的的2范数，为最大熵准则下的高斯核函数，j=1,2,…,m，m为传感器测量的输出向量的维数，为向量的第j个分量，为测量预测值。

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