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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于4D毫米波雷达/惯性传感器的紧耦合导航定位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：CN121475208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610023237.4，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权基于4D毫米波雷达/惯性传感器的紧耦合导航定位方法是由毛军;何晓峰;张礼廉;胡小平;向剑广;何瑞光;谢子暄设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于4D毫米波雷达/惯性传感器的紧耦合导航定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于4D毫米波雷达惯性传感器的紧耦合导航定位方法，包括：对原始点云进行基于多普勒一致性的动态点剔除，得到第一点云，再进行噪点剔除得到第二点云；基于多普勒速度权重构建单帧点云对应的加权多普勒速度因子残差；对相邻两帧第二点云进行直方图匹配，得到帧间点对集合，并基于帧间点对集合构建帧间点对因子残差；联合加权多普勒速度因子残差、帧间点对因子残差以及惯性预积分因子残差，构建紧耦合非线性因子图优化模型，并执行非线性因子图优化得到载体的导航定位信息。本发明应用于导航定位领域，面向极端动态场景，联合分析动态、静态目标的特性，显著提升了动态场景下的定位精度与鲁棒性。

本发明授权基于4D毫米波雷达/惯性传感器的紧耦合导航定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于4D毫米波雷达惯性传感器的紧耦合导航定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，对4D毫米波雷达的原始点云进行栅格化分区，并对所述原始点云进行基于多普勒一致性的动态点剔除，得到剔除动态点后的第一点云； 步骤2，对所述第一点云进行噪点剔除，得到第二点云； 步骤3，计算所述第二点云在栅格化分区中各方向区间的多普勒速度权重，并基于所述多普勒速度权重构建单帧所述第二点云对应的加权多普勒速度因子残差； 步骤4，对相邻两帧所述第二点云进行直方图匹配，得到帧间点对集合，并基于所述帧间点对集合构建帧间点对因子残差； 步骤5，联合所述加权多普勒速度因子残差、所述帧间点对因子残差以及惯性预积分因子残差，构建紧耦合非线性因子图优化模型，并执行非线性因子图优化得到载体的导航定位信息； 步骤1中，所述对4D毫米波雷达的原始点云进行栅格化分区具体包括： 设4D毫米波雷达的俯仰角FOV范围为，栅格间隔为，则俯仰角区间数为： 其中，、分别为俯仰角FOV范围的下限、上限，为上取整函数； 第i个俯仰角区间定义为： 设4D毫米波雷达的方位角FOV范围为，栅格间隔为，则方位角区间数为： 其中，、分别为方位角FOV范围的下限、上限； 第j个俯仰角区间定义为： 基于方位角FOV范围与俯仰角FOV范围内的栅格间隔，将4D毫米波雷达的原始点云栅格化为K个方向区间，其中，； 步骤1中，所述基于多普勒一致性的动态点剔除具体包括： 提取所述原始点云中位于同一方向区间的点，并加入该方向区间对应的方向区间点集； 对于各所述方向区间点集中所有的点，将多普勒速度差异值小于第一给定阈值的合并为一个多普勒速度类，使得每一所述方向区间点集均形成至少一个多普勒速度类； 对每个所述多普勒速度类对应的点集执行基于欧氏距离的聚类，将距离差异值小于第二给定阈值的合并为一个距离类，使得每一所述多普勒速度类均形成至少一个距离类； 筛选出距离类数量超过候选类阈值的多普勒速度类，并将所筛选出的所有多普勒速度类所包含的所有距离类定义为候选类； 在每一所述候选类内中选择一个点组成候选点集，并基于所述候选点集执行RANSAC算法，估计载体的粗速度； 基于所述粗速度对所述原始点云中的所有点进行反投影，得到各点对应的投影多普勒速度，并计算各点对应的投影多普勒速度与真实多普勒速度的误差，将误差大于第三给定阈值的点从所述原始点云剔除，得到过渡点云； 对所述过渡点云包含的所有点再次执行RANSAC算法，得到内点集，将内点集的点视为静态点保留、外点剔除，即在所述过渡点云中剔除所有RANSAC算法判定的外点，得到所述第一点云。

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