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龙图腾网获悉天津理工大学申请的专利一种地空协同智能车定位方法、系统及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：CN121619537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610144655.9，技术领域涉及：H04W4/02；该发明授权一种地空协同智能车定位方法、系统及装置是由崔文婷;张项钧;许亮;薛万利;杜少毅;张栋;陈胜勇设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地空协同智能车定位方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种地空协同智能车定位方法、系统及装置，属于智能交通系统、车路协同感知技术领域，针对复杂城市环境中GPS定位误差大、感知数据缺失以及智能网联车辆与空中交通工具运动特性差异显著的问题，首先对多源数据进行车辆自适应滤波、时序补全以及缺失掩码处理；随后引入全局环境语义特征增强的无线信道状态特征提取机制，并基于车辆与路侧单元之间实时的空间几何变化关系对多位置无线信道特征进行动态加权融合。本发明能够在同一框架下实现地面智能网联车辆与空中交通工具的协同高精度定位，具有较强的鲁棒性和工程应用价值。

本发明授权一种地空协同智能车定位方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种地空协同智能车定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 对智能网联汽车与空中交通工具采集的异构数据进行预处理，依据不同运动特性分别对原始GPS数据进行车辆自适应滤波，并对路侧单元与目标车辆之间获取的信道状态信息进行时序筛选与缺失掩码处理，同时对路端多视角RGB图像进行时序环境语义特征补全； 提取环境语义信息增强的无线信道状态特征，利用视觉感知模型从所述多视角RGB图像中提取环境语义特征，通过引入几何先验的跨视角融合机制生成全局环境表征，并通过渐进式门控方式将所述环境表征注入无线信号特征提取模型； 基于显式物理建模对多路侧单元的无线信号特征进行质量评估与动态加权融合，根据车辆与各路侧单元之间的空间几何关系构建包含距离、方向及相对位置关系以及道路语义置信度的显式空间位置特征编码，并依据显式空间位置特征编码对多路侧单元无线信道状态特征进行时序动态加权融合； 将融合后的无线信道状态特征与经滤波预处理的GPS先验位姿信息拼接融合，采用残差式位置回归模块预测智能车的位姿修正量，并通过多目标联合损失函数对绝对位置精度、运动方向一致性、修正合理性及动力学约束进行联合优化，输出智能车的最终定位结果； 针对地面智能网联汽车，对所述定位结果进行运动状态判别，当判定车辆处于静止状态时对其预测定位坐标进行锁定处理； 其中，针对渐进式门控方式，采用双层线性映射层，并将第二层线性映射层初始化为零，通过设置分组学习率的方式，将全局视觉特征平滑注入无线基座模型的解码器，其中，为融合环境语义后的无线信道特征，为原始无线信道状态信息特征，Linear代表线性映射层，总计算公式为： ； 其中可学习的门控参数Gate，在训练初始化时，令，使模型优先学习单模态无线信号特征； 其中，几何先验的跨视角融合机制利用空间几何向量作为索引，动态聚合多视角的互补信息，该模块执行以下计算过程：首先，定义任意待增强的目标视角特征为，定义其余辅助视角的特征集合为，其次计算目标视角与辅助视角在几何-语义联合空间中的亲和度矩阵，过程通过缩放点积运算衡量不同视角特征的匹配程度，计算公式表述为： ； 其中，表示特征投影变换操作，为特征维度的缩放因子，表示第个辅助视角对第个目标视角的语义贡献权重； 所述车辆自适应滤波包括：针对受道路拓扑约束、运动主要呈二维特性的地面智能网联汽车，采用卡尔曼滤波算法对采集的GPS数据进行平滑处理；针对具有六自由度运动特性的空中交通工具，采用无迹卡尔曼滤波算法对采集的GPS数据进行非线性状态估计； 所述显式空间位置特征编码至少包括车辆与路侧单元之间的水平距离、高度差、相对方位角、朝向对齐度、横向偏离、纵向偏离以及接近趋势，用于刻画无线信号传播过程中的车辆与路侧单元的空间几何关系，并作为多路侧单元信道状态特征质量评估与加权融合的依据。

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