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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于增量式因子图的无人车多源组合导航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：CN116295367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202211093014.3，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种基于增量式因子图的无人车多源组合导航方法是由程玉;周牛俊;陈帅;侯志宽;牛仁杰;陈曦;陶银河;楚飞黄;李甜甜设计研发完成，并于2022-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增量式因子图的无人车多源组合导航方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于增量式因子图的无人车多源组合导航方法。该方法为：首先通过其他各类车载高精度传感器获取无人车各类量测信息，并根据无人车所处的环境，确定需要融合的传感器种类；然后构建基于因子图的多源导航信息融合框架；接着将高精度传感器抽象为八个因子节点，并将八个因子节点融合到多元传感器融合导航框架中；在因子图的开放式结构框架下，表征系统的状态及量测更新过程，建立滤波方程，经过实时滤波估计和修正，完成多源传感器信息的有效融合；最后输出导航信息，对无人车进行导航。本发明能够实现多传感器的数据综合处理，提高了导航系统的导航实时性、鲁棒性和准确性。

本发明授权一种基于增量式因子图的无人车多源组合导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于增量式因子图的无人车多源组合导航方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1、通过惯性测量单元中的陀螺仪和加速度计获取无人车的角速度信息和比力信息，通过其他车载传感器获取无人车各类量测信息； 步骤2、根据无人车所处的环境，判定车载传感器可行性，确定需要融合的车载传感器种类； 步骤3、定义导航系统状态矢量为因子图的变量节点，定义惯性测量单元以及其他车载传感器获取的载体量测信息为因子图的因子节点，构建基于因子图的多源导航信息融合框架，具体如下： 步骤3.1、构建因子图作为导航估计问题的二分图模型，包含两种类型的节点：一种是因子节点，代表因式分解中的局部函数；另一种是变量节点，代表全局多元函数中的变量；边缘是指当且仅当因子图中状态变量节点和与之相应的因子节点相关时，和之间存在一条连接边； 步骤3.2、设定几个局部函数的乘积为，每个局部函数的参数都包含在子集中，即： 1 其中是离散指标集，是的子集，是一个函数，参数为； 步骤3.3、将式1因式分解的为因子图结构，设定为函数的5个变量，将g表示为5个因式相乘的形式： 2 则，，，，，； 步骤4、将车载传感器抽象为八个因子节点，并将八个因子节点融合到多元传感器融合导航框架中； 步骤5、在因子图的开放式结构框架下，表征系统的状态及量测更新过程，建立滤波方程，经过实时滤波估计和修正，从而完成多源传感器信息的有效融合，实现基于因子图的多源导航信息融合； 步骤6、输出导航信息，对无人车进行导航。

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