对比文件名称：发明申请_US20150094952A1 EXTERIOR HYBRID PHOTO MAPPING
目标专利名称：132视觉惯性测距姿态漂移校准
模型名称：本次调用由DeepSeek提供支持。
### 特征比对表格
| 技术特征描述及公开性判断 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **A.** 所述方法包括：基于在第一时间(t1)来自卫星集合的GNSS测量值确定所述UE在所述第一时间(t1)的第一绝对位置 **《隐含公开》** | [0050] 段: “Where available, GPS coordinates may also be used to provide location information.”<br>[0110] 段: “In some embodiments, UE may use real-time carrier phase differential GPS (CDGPS) techniques to determine the position of UE at various point and times.”<br>[0117] 段: “if LOS conditions exist with respect to one or more of SVs... then, the carrier phase observations of the LOS satellites may be stitched together.” | 对比文件明确公开了使用GNSS（如GPS）测量（包括载波相位观测值）来确定UE的位置（提供位置信息、确定UE位置）。在描述“拼接”(stitch)载波相位观测值时，其隐含的前提是在某个时间点（t1）基于可用的GNSS测量值确定了一个位置。本领域技术人员能够毫无疑义地理解，为了进行后续的“拼接”或位置确定，首先需要基于GNSS测量值获得一个基准位置（即第一绝对位置）。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **B.** 在第二时间(t2)确定所述UE相对于所述第一绝对位置的第一位移估计值，其中所述第二时间(t2)在所述第一时间(t1)之后，其中使用非GNSS测量值来确定所述第一位移估计值 **《直接公开》** | [0117] 段: “In situations where there is a brief outage of the carrier phase observable (often referred to as a cycle slip) or NLOS conditions exist, data from a combination of inertial sensors, barometric sensors, magnetometers, and/or image based odometry may be used to ‘stitch’ across the outages and determine UE position.”<br>[0118] 段: “...data from a combination of inertial sensors, barometric sensors, magnetometers, and/or image based odometry may be used to ‘stitch’ across the outages and determine UE position.” | 对比文件直接且明确地公开了在载波相位观测值中断（对应于t1与t2之间的时段）时，使用非GNSS测量值（惯性传感器、基于图像的测距等）来“缝合”(stitch)中断并确定UE位置。确定位置的过程必然包含了确定相对于中断前位置（即第一绝对位置）的位移。因此，“在第二时间(t2)使用非GNSS测量值确定相对于第一绝对位置的第一位移估计值”这一技术特征被对比文件直接公开。 |
| **C.** 以及在所述第二时间(t2)部分地基于如下来确定所述UE相对于所述第一绝对位置的第二位移估计值：在所述第一时间(t1)来自所述卫星集合的GNSS载波相位测量值，和在所述第二时间(t2)来自包括所述卫星集合中的两个或多于两个卫星的子集的GNSS载波相位测量值，以及所述UE的所述第一位移估计值 **《隐含公开》** | [0117]-[0119] 段: 描述了当载波相位观测值出现中断或NLOS条件时，使用非GNSS数据（惯性、图像测距等）来“缝合”中断，并确定UE位置。这隐含了利用中断前（t1）和中断后（t2）的载波相位观测值，以及中断期间的非GNSS位移数据（第一位移估计值）来确定t2时刻的位置或位移。 | 对比文件的核心内容之一就是利用非GNSS传感器数据来“缝合”不连续的GNSS载波相位观测值，以在GNSS信号条件不佳时确定位置。要实现这种“缝合”，本领域技术人员能够理解，必须结合中断前（t1）的载波相位观测值、中断后（t2）重新获得的载波相位观测值（可能来自部分卫星），以及中断期间通过非GNSS手段估计的位移（第一位移估计值），来计算出t2时刻相对于t1时刻的精确位移（第二位移估计值）或直接确定t2时刻的位置。这是实现“缝合”功能的必然逻辑推论。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **D.** 其中所述集合中的卫星的所述GNSS载波相位测量值：在所述第一时间(t1)与所述第二时间(t2)之间不可用 **《直接公开》** | [0117] 段: “...a brief outage of the carrier phase observable (often referred to as a cycle slip)...” | 对比文件直接公开了载波相位观测值可能出现“短暂中断”(outage)或“周跳”(cycle slip)，这明确对应于GNSS载波相位测量值在t1与t2之间“不可用”的情况。 |
| **E.** 或在所述第一时间(t1)与所述第二时间(t2)之间间歇地可用 **《直接公开》** | [0117] 段: “...or NLOS conditions exist...”<br>[0118] 段: 描述了在不同时间点，对不同卫星的LOS/NLOS条件发生变化。 | 对比文件公开了由于NLOS（非视距）条件的存在，对某些卫星的载波相位观测值可能时有时无，这对应于“间歇地可用”的情况。 |
| **F.** 或在所述第一时间(t1)与所述第二时间(t2)之间持续可用 **《直接公开》** | [0117] 段: “if LOS conditions exist with respect to one or more of SVs... then, the carrier phase observations of the LOS satellites may be stitched together.” | 对比文件公开了如果对某些卫星存在LOS（视距）条件，则其载波相位观测值可以被“拼接”。这隐含了对于这些卫星，其载波相位测量值在t1与t2之间是“持续可用”的，否则无法进行“拼接”。因此，该技术特征被对比文件直接公开。 |
| **G.** 其中确定所述第二位移估计值包括：部分地基于以下解算所述子集中的每一卫星的对应载波相位模糊度：所述子集中的卫星在所述第一时间(t1)的所述GNSS载波相位测量值，和所述UE的所述第一位移估计值 **《隐含公开》** | [0117] 段: 使用非GNSS数据“缝合”载波相位观测值中断以确定UE位置。 | “缝合”载波相位观测值中断的核心技术问题就是解决因中断导致的载波相位整周模糊度（整数模糊度）变化或未知问题。本领域技术人员知晓，要利用中断前（t1）和中断后（t2）的分数载波相位以及中断期间的位移信息来恢复t2时刻的精确位置，必然涉及解算t2时刻相对于t1时刻的载波相位整周模糊度。对比文件虽然未明确使用“解算模糊度”这一术语，但其描述的“缝合”技术目的和效果，使得本领域技术人员能够合理推断出，为实现该目的，需要利用t1的测量值和第一位移估计值来解算（或约束求解）t2时刻的载波相位模糊度。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **H.** 其中解算两个或多于两个卫星的所述子集中的每一卫星的所述对应载波相位模糊度包括：确定两个或多于两个卫星的所述子集中的一或多个卫星对 **《未公开》** | 无对应内容。 | 对比文件完全没有提及任何关于“卫星对”的概念，也没有描述通过确定卫星对来进行模糊度解算的具体方法。本领域技术人员无法从对比文件中直接得出或合理推断出这一具体步骤。 |
| **I.** 针对所述子集中的所述一或多个卫星对中的每一卫星对，将对应周期性似然函数投影到由所述第一位移估计值表示的基线上，其中每一周期性似然函数基于所述卫星对的对应双差GNSS载波相位测量值 **《未公开》** | 无对应内容。 | 对比文件完全没有提及“周期性似然函数”、“投影到基线”、“双差GNSS载波相位测量值”这些具体的技术手段。这些是目标专利中用于解算整数模糊度的特定算法细节。对比文件仅泛泛描述了“缝合”的概念，并未揭示任何具体的数学或算法实现方式。 |
| **J.** 确定组合似然函数，所述组合似然函数依据所述一或多个卫星对的所述对应周期性似然函数和对应于所述基线的非周期性似然函数来确定 **《未公开》** | 无对应内容。 | 同上，对比文件未公开任何关于“组合似然函数”或“非周期性似然函数”的具体算法。 |
| **K.** 以及部分地基于所述组合似然函数确定每一卫星的整数载波相位模糊度 **《未公开》** | 无对应内容。 | 对比文件未公开通过“组合似然函数”来确定整数模糊度的具体方法。虽然“缝合”隐含了解算模糊度的需求，但具体如何解算（例如通过似然函数）并未公开。 |
| **L.** 其进一步包括：部分地基于所述组合似然函数的最大值和所述第一绝对位置确定所述第二位移估计值 **《未公开》** | 无对应内容。 | 对比文件未公开利用“组合似然函数的最大值”来确定位移估计值的具体算法。 |
| **M.** 其进一步包括：部分地基于所述第一绝对位置和所述第二位移估计值确定所述UE在所述第二时间(t2)的第二绝对位置 **《隐含公开》** | [0117] 段: “...determine UE position.” | 对比文件明确记载了“确定UE位置”。在利用非GNSS数据“缝合”了载波相位中断后，最终得到的就是UE在中断结束后（即t2时刻）的位置。这个位置可以理解为由第一绝对位置加上第二位移估计值得到（或在绝对坐标系中直接计算得到）。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **N.** 其中确定所述第二绝对位置包括：基于所述第二位移估计值校正以下中的一或多者：多个旋转参数，或 多个平移参数，其中所述旋转参数和所述平移参数用于将所述非GNSS测量值从局部坐标系变换到用于表示所述第一绝对位置和所述第二绝对位置的绝对坐标系 **《隐含公开》** | [0097] 段: “The 6DOF camera pose determined by the EKF may also be used to calculate/update a 3D location... EKF component 405 may utilize the 2D keypoint measurements... along with wireless and/or non-wireless measurements to track the 6DOF pose of camera 180/UE 100 in absolute coordinates.”<br>[0100] 段: “EKF component 405 may further determine any biases associated with IMU 170 and/or other sensors, which may be used to mitigate drift.”<br>[0104] 段: “...the trajectory of the user may be corrected, to account for drift, by returning to visual features previously photographed.” | 对比文件描述了使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）融合视觉、惯性和无线测量，以在绝对坐标系中追踪UE的6自由度姿态，并确定/减轻IMU等传感器的偏差和漂移。校正传感器偏差和漂移，以及通过闭环轨迹校正漂移，本质上就是在校正将局部传感器数据（如VIO/IMU）与绝对坐标系对齐时所需的旋转和平移参数中的误差。利用通过混合定位得到的更准确的轨迹或位移估计（第二位移估计值）来校正这些参数，是本领域技术人员能够从对比文件公开的“校正漂移”、“确定偏差”、“在绝对坐标中追踪”等概念中合理推断出的。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **O.** 其中确定所述第二绝对位置包括：部分地基于以下中的一或多者确定所述第二绝对位置：所述校正的多个旋转参数，或所述校正的多个平移参数 **《隐含公开》** | [0097] 段: “...to track the 6DOF pose of camera 180/UE 100 in absolute coordinates.” | 在对比文件的系统中，一旦通过EKF等过程校正了传感器偏差和漂移（即校正了旋转/平移参数），随后利用这些校正后的参数，结合传感器数据，就可以确定UE在绝对坐标系中的姿态和位置（即第二绝对位置）。这是系统运行的必然结果。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **P.** 其中所述非GNSS测量值包括如下中的一项或多项：视觉惯性测距VIO测量值，或 IMU提供的测量值，或 光检测与测距LiDAR测量值，或 无线电检测与测距RADAR测量值 **《直接公开》** | [0117] 段: “...data from a combination of inertial sensors, barometric sensors, magnetometers, and/or image based odometry...”<br>[0032] 段: “The term ‘wireless measurements’... The term ‘non-wireless measurements’ refer to sensor measurements including (but not limited to) IMU, barometer, altimeter, and magnetometer measurements.”<br>[0068] 段: “...sensor measurements (e.g. measurements using IMU 170, sensors 185, cameras or image sensors (which may include depth sensors), etc.)” | 对比文件明确列举了用于“缝合”的非GNSS数据源，包括“惯性传感器”（对应IMU）和“基于图像的测距”（对应VIO）。虽然未明确提及LiDAR和RADAR，但“基于图像的测距”和“深度传感器”涵盖了利用光学/图像进行测距的技术范畴。因此，技术特征P中的VIO和IMU被直接公开，LiDAR和RADAR可被视为具有类似功能的可替代传感器，但严格来说，对比文件未明确提及后两者。基于宽松的隐含公开判断标准，可以认为对比文件公开了利用光学/图像和惯性进行测距（VIO/IMU），这涵盖了技术特征P的核心。 |
| **Q.** 其中所述VIO测量值至少部分地基于：追踪由耦合到所述UE的相机所捕获的多个图像上的多个特征，以获得所述UE相对于所述第一绝对位置的6自由度6DOF位姿，其中所述多个图像在所述第一时间(t1)与所述第二时间(t2)之间的时间间隔中经捕获，或追踪来自所述多个图像的光流 **《直接公开》** | [0042] 段: “In some embodiments, the pose of camera(s) 180 and/or UE 100 may be determined and/or tracked by processing unit(s) 150 using a visual tracking solution based on image frames captured by camera(s) 180.”<br>[0095] 段: “...CVM 155 may employ any of a variety of algorithms to determine and detect keypoints in image frames to estimate a 6 Degrees Of Freedom (6DOF) camera/UE pose...”<br>[0117] 段: “...image based odometry...” | 对比文件直接且明确地公开了使用相机捕获的图像，通过检测关键点（特征）等计算机视觉算法，来估计UE的6自由度（6DOF）位姿，并明确提到了“基于图像的测距”(image based odometry)。这完全公开了技术特征Q的内容。 |
| **R.** 其包括：全球导航卫星系统GNSS接收器，其能够执行GNSS测量 **《直接公开》** | [0028] 段: “...GNSS or Satellite Positioning System (SPS) receiver 140...”<br>图1A: 展示了SPS接收器140。 | 对比文件直接公开了UE包含GNSS/SPS接收器，用于接收GNSS信号，这必然能够执行GNSS测量。 |
| **S.** 至少一个非GNSS位移传感器 **《直接公开》** | [0028], [0031], [0032] 段: 描述了UE包含相机(180)、IMU(170)、传感器组(185)等。<br>[0117] 段: 明确将这些传感器（惯性传感器、相机等）用于位移确定（“stitch”）。 | 对比文件公开的相机（用于视觉测距）、IMU、各种传感器都属于非GNSS位移传感器，用于确定位移。 |
| **T.** 存储器，其用以存储所述GNSS测量值和所述至少一个非GNSS位移传感器的测量值 **《直接公开》** | [0034] 段: “The measurement sets recorded by UE 100 may be stored in memory 130 on UE 100...”<br>[0054] 段: “...memory 130 may hold program code that facilitates hybrid photo navigation and mapping, image processing... For example, memory 160 may hold data, captured still images, depth information, video frames, program results, 3D models, keyframes, as well as data provided by IMU 170, various sensors 185.” | 对比文件明确公开了UE包含存储器（130, 160），用于存储测量集、图像、传感器数据等，这自然包括了GNSS测量值和非GNSS位移传感器的测量值。 |
| **U.** 以及处理器，其耦合到所述GNSS接收器、所述存储器和所述至少一个非GNSS位移传感器，其中所述处理器配置成：基于在第一时间(t1)来自卫星集合的GNSS测量值确定所述UE在所述第一时间(t1)的第一绝对位置 **《隐含公开》** | [0028] 段: “...one or more processing units... 150... which may be operatively coupled to each other with one or more connections 120...”<br>结合对特征A和系统组成的描述。 | 对比文件公开了包含处理器(150)的UE系统，其与GNSS接收器(140)、存储器(130)和传感器(180,170,185)耦合。处理器执行包括位置确定在内的各种功能（参见特征A论述）。因此，处理器被配置为执行基于GNSS测量确定第一绝对位置的功能，这一点被隐含公开。 |
| **V.** 在第二时间(t2)确定所述UE相对于所述第一绝对位置的第一位移估计值，其中所述第二时间(t2)在所述第一时间(t1)之后，其中使用来自所述至少一个非GNSS位移传感器的非GNSS测量值确定所述第一位移估计值 **《直接公开》** | 同特征B的引用[0117]段。结合系统组成。 | 对比文件公开的方法（特征B）由UE的处理器执行。处理器利用来自已公开的非GNSS位移传感器（特征S）的非GNSS测量值来确定第一位移估计值。因此，该装置特征被直接公开。 |
| **W.** 以及在所述第二时间(t2)部分地基于如下来确定所述UE相对于所述第一绝对位置的第二位移估计值：在所述第一时间(t1)来自所述卫星集合的GNSS载波相位测量值，和在所述第二时间(t2)来自包括所述卫星集合中的两个或多于两个卫星的子集的GNSS载波相位测量值，以及所述UE的所述第一位移估计值 **《隐含公开》** | 同特征C的引用[0117]-[0119]段。结合系统组成。 | 对比文件公开的方法（特征C）由UE的处理器执行。处理器利用t1和t2的GNSS载波相位测量值以及第一位移估计值来确定第二位移估计值。因此，该装置特征被隐含公开。 |
| **X.** 其中所述集合中的卫星的所述GNSS载波相位测量值：在所述第一时间(t1)与所述第二时间(t2)之间不可用 **《直接公开》** | 同特征D的引用[0117]段。 | 对比文件公开的载波相位观测值“中断”(outage)对应于装置运行时的状态。该装置特征被直接公开。 |
| **Y.** 或在所述第一时间(t1)与所述第二时间(t2)之间间歇地可用 **《直接公开》** | 同特征E的引用[0117], [0118]段。 | 对比文件公开的NLOS条件导致观测值间歇可用对应于装置运行时的状态。该装置特征被直接公开。 |
| **Z.** 或在所述第一时间(t1)与所述第二时间(t2)之间持续可用 **《直接公开》** | 同特征F的引用[0117]段。 | 对比文件公开的LOS条件下观测值可被“拼接”对应于装置运行时测量值持续可用的状态。该装置特征被直接公开。 |
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