对比文件名称：发明申请_US20120221244A1 METHOD AND APPARATUS FOR IMPROVED NAVIGATION OF A MOVING PLATFORM
目标专利名称：132视觉惯性测距姿态漂移校准
模型名称：GPT-4
### 特征比对表格 ###
| 技术特征描述以及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征A**：《直接公开》 | [0120]段：“The present navigation module 10 ... may comprise means for receiving “absolute” or “reference-based” navigation information 2 about a moving platform from external sources, such as satellites, ... For example, the receiver means may be a GNSS receiver capable of receiving navigational information from GNSS satellites and converting the information into position, and velocity information about the moving platform.”<br>[0131]段：“It is an object of the present navigation module 10 to produce three dimensional (3D) position, velocity and orientation information for any moving platform ... particularly for circumstances where positional information from the GNSS is degraded or denied.”<br>[0190]段：“The measurement model for the present Example 1 can therefore be given as: zk = [zkφ zkλ zkh zkνe zkνn zkνu]T which includes the GPS readings for the latitude, longitude, altitude, and velocity components along East, North, and Up directions respectively.” | 对比文件明确公开了导航模块包含GNSS接收器，用于从卫星接收绝对导航信息并转换为位置信息（例如纬度、经度、海拔）。在实施例的测量模型中，GPS读数直接提供了位置信息（φ, λ, h）。本领域技术人员可以毫无疑义地得出，在某个时间点（例如测量时刻），基于来自卫星的GNSS测量值可以确定移动平台（即UE）的绝对位置。这对应于目标专利中在“第一时间(t1)”确定“第一绝对位置”的技术特征。 |
| **技术特征B**：《直接公开》 | [0122]段：“The present navigation module may also comprise self-contained sensor means 3, in the form of a sensor assembly, capable of obtaining or generating “relative” or “non-reference based” readings relating to navigational information about the moving platform, and producing an output indicative thereof. For example, the sensor assembly may be made up of accelerometers 4, for measuring accelerations, and gyroscopes 5, for measuring turning rates of the moving platform.”<br>[0126]段：“Third, the present navigation module may comprise means for obtaining speed and/or velocity information 8 of the moving platform, wherein said means are capable of further generating an output or “reading” indicative thereof. ... In one embodiment, means for generating speed information may comprise an odometer, ...”<br>[0164]段：“In the present example, the navigation module is utilized to determine a three dimensional (3D) navigation solution by calculating 3D position, velocity and attitude of a moving platform. Specifically, the module comprises absolute navigational information from a GNSS receiver, relative navigational information from a reduced number of MEMS-based inertial sensors consisting of two orthogonal accelerometers and one single-axis gyroscope ..., speed information from the platform odometer and a processor programmed to integrate the information ...”<br>[0175]段：“The state of the moving platform is xk=[φk, λk, hk, νkf, pk, rk, Ak]T, where φk is the latitude of the vehicle, λk is the longitude, hk is the altitude, νkf is the forward speed, pk is the pitch angle, rk is the roll angle, and Ak is the azimuth angle.”<br>[0183]段给出了基于里程计速度vk-1od（含噪声δvk-1od）和姿态角计算位置（φ, λ, h）增量的方程，例如：φk = φk-1 + (vk-1f cos Ak-1 cos pk-1 / (RM + hk-1)) Δt，其中vkf = vk-1od - δvk-1od。 | 对比文件公开了使用非GNSS传感器（如加速度计、陀螺仪组成的传感器组件）和速度信息（如里程计）来确定移动平台的相对运动和状态。系统模型（如[0183]段）描述了如何利用这些非GNSS测量值（里程计速度、加速度计和陀螺仪读数）来推算平台的位置、速度和姿态变化，即位移。这对应于在某个时间点（例如时间k）确定平台相对于先前位置的位移估计值。虽然对比文件通常在一个连续的滤波框架中工作，但其中计算的位置变化量（如从φk-1到φk）本质上就是相对于前一时刻位置的位移估计。因此，本领域技术人员能够毫无疑义地得出，可以使用非GNSS测量值来确定位移估计值。 |
| **技术特征C**：《未公开》 | 未找到直接对应描述。 | 目标专利的技术特征C涉及一个特定的混合方法：在第二时间t2，部分地基于 (i) t1时刻来自卫星集合的GNSS载波相位测量值，(ii) t2时刻来自卫星子集的GNSS载波相位测量值，以及 (iii) 第一位移估计值，来确定第二位移估计值。其核心是利用时间上分离的载波相位测量值，结合非GNSS位移估计，来解决整数模糊度，从而提高精度。对比文件虽然广泛讨论了GNSS与惯性/里程计传感器的集成（如松散耦合、紧密耦合），并使用了各种滤波技术（如卡尔曼滤波、粒子滤波）来融合数据，但并未描述这种特定于利用两个不同时刻的GNSS载波相位测量值，并依赖非GNSS位移估计将它们“拼接”起来以解算模糊度并确定位移的方法。对比文件的融合侧重于实时或准实时的状态估计，而非目标专利所强调的、用于桥接GNSS信号中断期的“游标原理”式模糊度解算。因此，该特征未被直接或隐含公开。 |
| **技术特征D**：《隐含公开》 | [0003]段：“However, where the satellite signal becomes disrupted or blocked such as, for example, in urban settings, tunnels and other GNSS-degraded or GNSS-denied environments, a degradation or interruption or “gap” in the GPS positioning information can result.”<br>[0164]段：“... during GPS outages ...” | 对比文件明确描述了在诸如城市峡谷、隧道等环境中，GNSS信号可能被阻断、退化或中断，导致定位信息出现“间隙”（gap）或“中断”（outages）。这表明GNSS测量值（包括载波相位）在特定时间段内可能变得不可用。本领域技术人员可以合理推断，在所述信号中断期间，来自卫星集合的GNSS载波相位测量值是不可用的。这隐含公开了技术特征D描述的情形。 |
| **技术特征E**：《隐含公开》 | [0003]段：“... degradation or interruption or “gap” in the GPS positioning information can result.”<br>[0138]段：“The advantage of the tightly coupled approach is that less than four satellites can be used as this integration can provide a GNSS update even if fewer than four satellites are visible, which is typical of a real life trajectory in urban environments ...” | 对比文件提到GPS定位信息可能“退化”（degradation），并且在城市环境中，可见卫星数量可能少于四颗，此时紧密耦合方法仍可提供GNSS更新。这表明GNSS信号的可用性可能是间歇性的或质量不稳定的，有时有信号（即使卫星数不足），有时则中断。本领域技术人员可以合理推断，GNSS载波相位测量值在特定时间段内可能间歇性地可用。这隐含公开了技术特征E描述的情形。 |
| **技术特征F**：《隐含公开》 | [0120]段：“... a GNSS receiver capable of receiving navigational information from GNSS satellites and converting the information into position, and velocity information...”<br>[0131]段：“... in circumstances where positional information from the GNSS is degraded or denied.” | 对比文件描述了GNSS接收器能够接收导航信息，同时也提到了GNSS信息可能退化或被拒止的情况。这意味着，在非退化/非拒止的环境下（例如开阔天空），GNSS信号（包括载波相位测量值）应该是持续可用的，以提供连续的定位。本领域技术人员可以合理推断，在理想条件下，GNSS载波相位测量值可以持续可用。这隐含公开了技术特征F描述的情形。 |
| **技术特征G**：《未公开》 | 未找到直接对应描述。 | 目标专利的技术特征G明确指出，确定第二位移估计值包括“解算所述子集中的每一卫星的对应载波相位模糊度”，并且是基于t1时刻的GNSS载波相位测量值和第一位移估计值。这是一种具体的整数模糊度解算方法，旨在利用非GNSS位移信息来约束和求解载波相位的整周模糊度。对比文件虽然涉及GNSS/INS集成，但并未描述任何利用非GNSS位移估计来解算GNSS载波相位整数模糊度的具体方法或步骤。对比文件中滤波器的更新主要处理位置、速度、姿态等状态，而不是显式地解算和固定载波相位模糊度。因此，该特征未被直接或隐含公开。 |
| **技术特征H**：《未公开》 | 未找到直接对应描述。 | 目标专利的技术特征H是解算载波相位模糊度的一个具体步骤：“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”。这是执行双差运算以消除公共误差（如接收机钟差）的前置步骤。对比文件中没有描述为了解算模糊度而专门确定卫星对的过程。虽然对比文件在紧密耦合方案中提到了使用来自多个卫星的原始测量值（如伪距），但并未将其组织成“卫星对”以进行双差模糊度解算。因此，该特征未被直接或隐含公开。 |
| **技术特征I**：《未公开》 | 未找到直接对应描述。 | 目标专利的技术特征I描述了针对每个卫星对，“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”。这是其“游标原理”实现的核心，利用不同卫星对产生的似然函数的周期性差异来求解基线距离和模糊度。对比文件中完全没有提及“周期性似然函数”、“投影到基线”或类似的概念。其状态估计依赖于粒子滤波或卡尔曼滤波的概率分布，而非这种基于几何投影和周期性的特定模糊度解算技术。因此，该特征未被直接或隐含公开。 |
| **技术特征J**：《未公开》 | 未找到直接对应描述。 | 目标专利的技术特征J描述“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”。这进一步细化了其独特的模糊度解算算法。对比文件中没有涉及组合周期性似然函数和非周期性似然函数（后者可能对应于VIO位移估计的不确定性）的概念。因此，该特征未被直接或隐含公开。 |
| **技术特征K**：《未公开》 | 未找到直接对应描述。 | 目标专利的技术特征K描述“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”。这是模糊度解算的最终目标。对比文件中没有描述基于似然函数确定整数载波相位模糊度的步骤。其滤波方法估计的状态是连续的，可能包含模糊度的小数部分，但并未明确展示如何从估计值中固定出整数模糊度。因此，该特征未被直接或隐含公开。 |
| **技术特征L**：《未公开》 | 未找到直接对应描述。 | 目标专利的技术特征L描述“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”。这描述了如何利用解算结果来获得更精确的位移。对比文件中没有描述基于似然函数最大值来确定位移估计值的方法。其位移估计是滤波器状态估计的直接输出。因此，该特征未被直接或隐含公开。 |
| **技术特征M**：《隐含公开》 | [0175]段：“The state of the moving platform is xk=[φk, λk, hk, νkf, pk, rk, Ak]T, where φk is the latitude of the vehicle, λk is the longitude, hk is the altitude...”<br>[0183]段给出了从状态k-1推算到状态k的方程，例如φk = φk-1 + (vk-1f cos Ak-1 cos pk-1 / (RM + hk-1)) Δt。这意味着新的绝对位置（φk, λk, hk）是基于前一时刻的绝对位置（φk-1, λk-1, hk-1）和推算的位移（由速度、姿态和时间决定）得到的。 | 对比文件的系统模型清楚地表明，当前时刻的绝对位置（例如时间k）是基于上一时刻的绝对位置（例如时间k-1）和通过传感器数据（速度、角速度）积分得到的位移来确定的。这隐含了“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”的概念。虽然对比文件通常在一个递归的滤波框架中工作，没有明确区分“第一”和“第二”绝对位置，但本领域技术人员可以合理推断，该模型本质上实现了从已知绝对位置结合位移估计推导出新绝对位置的功能。 |
| **技术特征N**：《隐含公开》 | [0180]段给出了从平台体坐标系到当地水平坐标系（ENU）的旋转矩阵Rb,k-1l，该矩阵依赖于姿态角（Ak-1, pk-1, rk-1）。<br>[0183]段在计算位置和速度时，使用了该旋转矩阵将体坐标系中的速度（0, vk-1f, 0）转换到当地水平坐标系。例如，计算经度变化时使用了vE和vN，而它们是通过旋转矩阵从体坐标系速度转换而来的。 | 对比文件在系统模型中使用了旋转矩阵来将平台体坐标系中的测量值（如速度）变换到绝对坐标系（如当地水平坐标系ECEF或ENU）。这个旋转矩阵包含了平台的姿态信息（方位、俯仰、横滚），其参数本质上就是用于坐标变换的“旋转参数”。系统模型持续使用这些参数进行变换，从而在绝对坐标系中表示位置和速度。虽然没有明确使用“校正”一词，但在滤波过程中，这些姿态角（即旋转参数）是状态向量的一部分，会随着测量更新而被持续估计和修正，以确保变换的正确性。因此，本领域技术人员可以合理推断，为了获得准确的绝对位置，用于变换非GNSS测量值（如从里程计得到的速度）的旋转参数（可能还包括平移参数，虽然在此模型中原点可能已对齐）需要被确定并可能被校正。这隐含公开了技术特征N的内容。 |
| **技术特征O**：《隐含公开》 | 结合对技术特征M和N的论述。确定第二绝对位置的过程（系统模型）必然依赖于当前的姿态估计（即旋转参数）和位置推算（可能隐含平移参数）。例如，计算φk的公式中直接使用了方位角Ak-1和俯仰角pk-1（旋转矩阵的一部分）。 | 由于确定绝对位置（技术特征M）依赖于坐标变换，而坐标变换又依赖于旋转（和平移）参数（技术特征N），因此可以合理推断，确定第二绝对位置是部分地基于这些（可能经过校正的）旋转或平移参数的。对比文件的系统模型正是这样运作的。因此，该特征被隐含公开。 |
| **技术特征P**：《隐含公开》 | [0122]段：“... sensor assembly may be made up of accelerometers 4, ... and gyroscopes 5, ... Optionally, the sensor assembly may have other self-contained sensors such as, without limitation, magnetometers 6, ... barometers 7, ...”<br>[0126]段：“... means for generating speed information may comprise an odometer, a wheel-encoder, shaft or motor encoder ...”<br>[0158]段：“In the case of model matching, a sensor or a group of sensors that acquire information about the environment can be used such as, for example, Laser range finders, cameras and vision systems, or sonar systems.” | 对比文件明确公开了非GNSS传感器包括加速度计、陀螺仪（即IMU的组成部分）、里程计（提供速度）。同时，它还提到了可选的其他自包含传感器如磁力计、气压计，以及用于环境感知的传感器如激光雷达（LiDAR）、相机和视觉系统、声纳系统。雷达（RADAR）作为无线电检测与测距技术，在功能上与声纳、激光雷达类似，本领域技术人员可以理解其同样适用于测距和位移估计。虽然“视觉惯性测距（VIO）”作为一个特定术语未被提及，但“相机和视觉系统”的公开，结合惯性传感器（加速度计、陀螺仪），使得本领域技术人员有可能推断出基于视觉和惯性的测距技术（VIO）是可行的。因此，技术特征P中列举的非GNSS测量值来源均被对比文件直接或隐含地公开。 |
| **技术特征Q**：《未公开》 | [0158]段提到了“cameras and vision systems”可用于环境感知和模型匹配。 | 目标专利的技术特征Q具体限定了VIO测量值至少部分地基于两种特定技术：(i) 追踪相机捕获的多个图像上的特征以获得6DOF位姿，或 (ii) 追踪光流。对比文件虽然提到了相机和视觉系统，但并未具体描述如何使用相机图像进行位姿估计或位移测量，更没有提及“追踪多个图像上的特征”或“追踪光流”这些实现VIO的具体技术细节。其提及相机主要是为了环境模型匹配，而非直接用于航位推算（Odometry）。因此，该特征未被直接或隐含公开。 |
| **技术特征R**：《直接公开》 | [0120]段：“... the receiver means may be a GNSS receiver capable of receiving navigational information from GNSS satellites and converting the information into position, and velocity information about the moving platform.” | 对比文件明确公开了导航模块包含GNSS接收器，其能够执行GNSS测量。这对应于技术特征R。 |
| **技术特征S**：《隐含公开》 | [0122]段：“The present navigation module may also comprise self-contained sensor means 3, in the form of a sensor assembly, capable of obtaining or generating “relative” or “non-reference based” readings relating to navigational information...” (包括加速度计、陀螺仪等)<br>[0126]段：“... means for obtaining speed and/or velocity information 8 of the moving platform...” (如里程计) | 对比文件公开了传感器组件和速度获取装置，它们共同用于确定平台的相对运动或位移，而不依赖于外部参考源（如GNSS）。这些装置合起来构成了“至少一个非GNSS位移传感器”。因此，该特征被隐含公开。 |
| **技术特征T**：《隐含公开》 | [0128]段：“Finally, the present navigation module 10 may comprise at least one processor 12 or microcontroller coupled to the module for receiving and processing the foregoing absolute navigation 2, sensor assembly 3 and speed information 8...” 处理器的存在必然意味着有存储指令和数据的存储器。<br>[0130]段提到信号信息可被捕获和同步。<br>整个说明书中提及使用和处理测量值，这隐含了需要存储器来存储GNSS测量值和传感器测量值。 | 虽然未明确描述一个独立的“存储器”组件，但任何包含处理器的计算系统都必须有存储器（如RAM、ROM或闪存）来存储程序代码和处理数据（包括测量值）。本领域技术人员能够毫无疑义地推断出，对比文件所描述的导航模块必然包含用于存储GNSS测量值和传感器测量值的存储器。因此，该特征被隐含公开。 |
| **技术特征U**：《隐含公开》 | [0128]段：“Finally, the present navigation module 10 may comprise at least one processor 12 or microcontroller coupled to the module for receiving and processing the foregoing absolute navigation 2, sensor assembly 3 and speed information 8...” 处理器耦合到GNSS接收器（绝对导航源）和传感器组件（非GNSS位移传感器）。<br>结合对技术特征T的论述，处理器也必然与存储器耦合。 | 对比文件明确公开了至少一个处理器，其耦合到GNSS接收器和传感器组件（即非GNSS位移传感器）。由于存储器的存在是隐含的，处理器与存储器的耦合也是必然的。处理器被配置为处理信息以产生导航解决方案，这隐含了它能够执行如确定位置等功能。因此，技术特征U中描述的处理器配置被隐含公开。 |
| **技术特征V**：《隐含公开》 | 基于对技术特征B和U的论述。对比文件的处理器被配置为集成来自GNSS、惯性传感器和里程计的信息，其系统模型（如[0183]段）描述了如何使用非GNSS测量值（里程计速度、传感器读数）来更新平台状态，包括位置和速度，这本质上是在确定位移估计值。 | 由于对比文件的处理器执行传感器融合和状态估计，其中必然包括利用来自非GNSS位移传感器（如里程计、IMU）的测量值来确定平台相对于某个参考位置（如前一个滤波周期估计的位置）的位移估计值。这对应于技术特征V。因此，该特征被隐含公开。 |
| **技术特征W**：《未公开》 | 基于对技术特征C的论述。对比文件的处理器未被描述为配置成执行目标专利特征C所特定的操作：即在第二时间t2，部分地基于t1时刻的GNSS载波相位测量值、t2时刻的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。 | 由于方法特征C（对应装置特征W的核心操作）未被对比文件公开，因此装置权利要求中对应的处理器配置（特征W）也未被公开。对比文件的处理器配置用于一般的GNSS/INS融合，而非目标专利所述的特定混合载波相位处理方法。 |
| **技术特征X, Y, Z**：《隐含公开》 | 基于对技术特征D, E, F的论述。GNSS载波相位测量值是GNSS测量值的一种。对比文件描述了GNSS信息可能中断、退化或持续可用的环境背景。这些情形同样适用于载波相位测量值。 | 由于对比文件公开了GNSS信号（信息）可能不可用、间歇可用或持续可用，并且GNSS接收器能够提供包括载波相位在内的原始测量（[0160]段提及了 carrier phase measurement），本领域技术人员可以合理推断，这些可用性情景同样适用于GNSS载波相位测量值。因此，技术特征X, Y, Z被隐含公开。 |
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