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龙图腾网获悉国汽智控(北京)科技有限公司;国汽智控(重庆)科技有限公司申请的专利车辆定位方法、装置、车辆及存储介质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：CN118347510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202410382668.0，技术领域涉及：G01C21/28；该发明授权车辆定位方法、装置、车辆及存储介质是由闫冬;申泽庶设计研发完成，并于2024-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆定位方法、装置、车辆及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及智能驾驶技术领域，公开了一种车辆定位方法、装置、车辆及存储介质，该方法包括：获取图像传感器采集的图像信息，以及目标传感器采集的车辆运动信息和或位置信息，目标传感器是除图像传感器以外的传感器；根据图像信息获取视觉检测车道线，基于视觉检测车道线和地图获取车道线因子的第一测量数据；基于车辆运动信息和或位置信息获取对应因子的第二测量数据；基于第一测量数据和第二测量数据构建包括车道线因子和目标传感器对应的目标因子的因子图；对因子图进行滑窗优化，得到车辆位姿信息。本发明利用因子图进行多源数据的融合，实现车辆的定位，因子图求解过程中会多次迭代、充分考虑历史定位数据，能够提升车辆融合定位的精度。

本发明授权车辆定位方法、装置、车辆及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆定位方法，其特征在于，所述方法包括： 获取图像传感器采集的图像信息，以及目标传感器采集的车辆运动信息和或位置信息，所述目标传感器是除所述图像传感器以外的传感器； 根据所述图像信息获取视觉检测车道线，基于所述视觉检测车道线和地图获取车道线因子的第一测量数据；基于所述车辆运动信息和或位置信息获取对应因子的第二测量数据； 基于所述第一测量数据和所述第二测量数据构建包括车道线因子和所述目标传感器对应的目标因子的因子图； 对所述因子图内的变量和因子进行滑窗优化，得到车辆位姿信息； 所述基于所述视觉检测车道线和地图获取车道线因子的第一测量数据，包括： 根据最新获取到的车辆位姿信息，从所述地图中获取至少一条第一车道线； 从所述至少一条第一车道线中，获取与各个所述视觉检测车道线匹配的目标第一车道线； 获取所述视觉检测车道线的采样点对应的目标第一车道线中的目标线段，得到所述第一测量数据； 所述滑窗优化所使用的目标函数包括车道线因子的残差、惯性预积分的残差、轮速积分的残差、轮速因子的残差、全球导航卫星系统的位置速度因子的残差，所述车道线因子的残差为视觉检测车道线的采样点到目标第一车道线中目标线段的垂直距离，所述惯性预积分的残差用于约束相邻时刻相对位姿、速度、零偏变化，所述轮速积分的残差用于基于轮速测量值约束相邻帧平移相对运动，轮速因子的残差用于使轮速与轮速传感器的测量数据保持一致，所述全球导航卫星系统的位置速度因子用于使位置和速度与全球导航卫星系统传感器的测量信息保持一致； 所述从所述至少一条第一车道线中，获取与各个所述视觉检测车道线匹配的目标第一车道线，包括： 基于车道线边缘属性、线型、颜色特征，将所述视觉检测车道线与对应的所述第一车道线进行关联； 针对关联的一对所述视觉检测车道线与所述第一车道线，基于所述最新获取到的车辆位姿信息，获取所述视觉检测车道线与所述第一车道线之间的第一距离； 将所述第一距离补偿到所述最新获取到的车辆位姿信息，得到先验车辆位姿信息； 通过所述先验车辆位姿信息，将所述视觉检测车道线投影到所述地图，计算所述视觉检测车道线与对应的所述第一车道线之间的第二距离； 若所述第二距离小于预设阈值，确定所述视觉检测车道线对应的所述第一车道线，为所述视觉检测车道线匹配的目标第一车道线。

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