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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利基于低轨卫星增强GNSS与视觉多域融合的智能汽车横向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：CN120213068B 。

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：202510347343.3，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权基于低轨卫星增强GNSS与视觉多域融合的智能汽车横向定位方法是由李祎承;仲伟;蔡英凤;陈龙;王海;刘泽;蒋金设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于低轨卫星增强GNSS与视觉多域融合的智能汽车横向定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于低轨卫星增强GNSS与视觉多域融合的智能汽车横向定位方法，其特征在于，根据低轨卫星增强GNSS的精密单点定位模型对低轨增强GNSS进行伪距单点定位和精密单点定位数据处理，获取到增强定位后的经纬度坐标；创建参考高精地图，在参考高精地图上进行基于权重模型的地图匹配，筛选得到初始路径；基于筛选得到初始路径，利用视觉检测车道线，通过车道线在图像内的位置关系确认智能汽车当前所处的具体车道；基于所确认的具体车道，利用高斯贝叶斯模型计算智能汽车在当前车道内的横向位置。本发明基于低轨卫星增强GNSS与视觉多域融合，旨在在GNSS信号定位不佳的场所及区域提供一种高精度的横向定位方案。

本发明授权基于低轨卫星增强GNSS与视觉多域融合的智能汽车横向定位方法在权利要求书中公布了：1.基于低轨卫星增强GNSS与视觉多域融合的智能汽车横向定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、根据低轨卫星增强GNSS的精密单点定位模型对低轨增强GNSS进行伪距单点定位和精密单点定位数据处理，获取到增强定位后的经纬度坐标； 步骤2、创建参考高精地图，在参考高精地图上进行基于权重模型的地图匹配，筛选得到初始路径；地图匹配的方法为： S1、在获取到智能汽车的经纬度信息后，计算该位置到周围的路径的欧氏距离d； S2、确定智能汽车的行驶方向与路径方向，根据行驶方向与路径方向的匹配度进一步筛选得到初始路径； S3、将S1和S2筛选方式进行整合，构建为权重模型：； 式中，表示d归一化后的距离参数，表示归一化后的方向匹配度参数； 步骤3、基于筛选得到初始路径，利用视觉检测车道线，通过车道线在图像内的位置关系确认智能汽车当前所处的具体车道； 步骤4、基于所确认的具体车道，利用高斯贝叶斯模型计算智能汽车在当前车道内的横向位置；使用高斯贝叶斯模型来估计车辆在当前车道内的横向位置的方法为： 步骤4.1、将获取到的车道线进行提取，获取当前车道内每条车道线的两条边缘，构建地平面中的几何约束； 步骤4.2、高斯贝叶斯模型将车载摄像头的运动状态估计问题转换为确认最佳地平面法向量的问题，推导出用于确定平面法向量的公式，用于确定地平面的法向量位置； 步骤4.3、在确定地平面的法向量位置后，根据向量方向建立地平面参考坐标系；在地平面坐标系确定后，利用旋转矩阵R和平移向量t建立图像像素坐标与地平面坐标之间的转换关系；坐标转换之后，计算地平面坐标系原点到车道线的距离，即实现当前车道内横向位置的计算，将车道线的固定宽度作为比例因子，将距离恢复至真实大小。

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