发明创造名称：基于SINS/双OD的惯性组合导航系统及其导航方法
外观设计名称：
决定号：190864
决定日：2019-09-25
委内编号：1F261262
优先权日：
申请（专利）号：201510325693.6
申请日：2015-06-12
复审请求人：同济大学
无效请求人：
授权公告日：
审定公告日：
专利权人：
主审员：李文斐
合议组组长：王玮玮
参审员：马兵
国际分类号：G01C21/20,G01C21/16,G01C25/00
外观设计分类号：
法律依据：专利法第22条第3款
决定要点
：如果权利要求请求保护的技术方案与最接近的现有技术公开的技术方案之间存在区别技术特征，而该区别技术特征的一部分被其它对比文件所公开，并给出了结合的启示，另一部分是本领域的惯用手段，则该权利要求请求保护的技术方案相对现有技术是显而易见的，不具备创造性。
全文：
本复审请求涉及申请号为201510325693.6，发明名称为“基于SINS/双OD的惯性组合导航系统及其导航方法”的发明专利申请（下称本申请）。申请人为同济大学。本申请的申请日为2015年06月12日，公开日为2015年10月14日。
经实质审查，国家知识产权局专利实质审查部门于2018年06月05日发出驳回决定，驳回了本申请，其理由是：权利要求1-11不具备专利法第22条第3款规定的创造性。驳回决定所依据的文本为：2017年09月08日提交的权利要求第1-11项，申请日2015年06月12日提交的说明书第1-12页、说明书附图第1-2页、说明书摘要及摘要附图。驳回决定中引用如下对比文件：
对比文件1：CN103217158A，公开日为2013年07月24日；
对比文件2：CN104316059A，公开日为2015年01月28日；
对比文件3：“一种自主式车载组合导航系统的可观测性研究”，张梦妮等，《计算机仿真》，第29卷第5期，第322-325、399页，2012年05月31日。
驳回决定所针对的权利要求书如下：
“1. 一种基于SINS/双OD的惯性组合导航系统的导航方法，其特征在于，所述方法包括：
建立SINS误差模型，所述SINS误差模型包括SINS的姿态误差方程、速度误差方程及位置误差方程；
建立双OD误差模型，所述双OD误差模型包括双OD的速度误差方程及方向角误差方程；
对SINS误差模型及双OD误差模型的各误差状态量进行估计并修正：
以SINS的姿态误差、速度误差、位置误差、陀螺常值漂移及加速度计常值零偏作为SINS的状态变量，以刻度系数误差及方向角系统误差作为双OD的状态变量建立状态方程；以SINS解算的数据与双OD测得的数据的差值作为量测量建立量测方程；所述状态方程及量测方程构成基于SINS/双OD的惯性组合导航系统卡尔曼滤波模型；
根据所述状态方程及量测方程对各误差状态量进行滤波估计并修正。
2. 根据权利要求1所述的基于SINS/双OD的惯性组合导航系统的导航方法，其特征在于：本方法的坐标系定义如下：
n系：导航坐标系，即为东-北-天地理坐标系；
b系：惯导坐标系，与轨迹发生器坐标系重合；
m系：里程计坐标系，与轨迹发生器坐标系平行；
其中，b系及m系的方向均为：x轴沿轨迹发生器横轴指向右侧，y轴沿轨迹发生器纵轴指向正前方，z轴垂直于x轴和y轴并构成右手直角坐标系。
3. 根据权利要求2所述的基于SINS/双OD的惯性组合导航系统的导航方法，其特征在于：所述SINS的姿态误差方程为：
所述SINS的速度误差方程为：
所述SINS的位置误差方程为：
式中，为捷联惯导计算的东、北和天向的姿态误差角；δvn＝[δvE δvN δvU]为速度误差；δL、δλ、δh为位置误差，分别为纬度、经度和高度误差；为地球自转角速率在导航坐标系上的投影，为导航系相对地球坐标系的角速率在导航系中的投影；fn为导航系中的比力；εb＝[εx εy εz]为轨迹发生器系中的陀螺漂移，为轨迹发生器体系中的加速度计零偏；为姿态矩阵，RM和RN分别为地球子午圈和卯酉圈半径。
4. 根据权利要求1所述的基于SINS/双OD的惯性组合导航系统的导航方法，其特征在于：建立双OD误差模型的具体方法为：
使用双OD测得轨迹发生器在t时刻的位姿信息；
根据所述位姿信息得到轨迹发生器的速度及方向角；
根据所述轨迹发生器的速度及方向角，得到所述双OD的速度误差方程及方向角误差方程。
5. 根据权利要求2所述的基于SINS/双OD的惯性组合导航系统的导航方法，其 特征在于：所述双OD的速度误差方程为：
所述双OD的方向角误差方程为：
式中，为里程计应得到的轨迹发生器的真实速度在n系中的投影，为里程计量测得到的轨迹发生器的速度在n系中的投影，为姿态角误差，δk为里程计刻度系数误差，为里程计的方向角在n系中的投影，δθ为里程计方向角系数误差。
6. 根据权利要求1所述的基于SINS/双OD的惯性组合导航系统的导航方法，其特征在于：所述状态方程为：
X(t)＝F(t)X(t) G(t)W(t)
式中，X(t)为t时刻系统的状态向量，F(t)为系统矩阵，G(t)为系统噪声转移矩阵，W(t)为系统噪声；
t时刻系统的状态向量为：
式中，为姿态误差，为东、北、天向速度误差，δL、δλ、δh为纬度、经度及高度方向的位置误差，εx、εy、εz为三个陀螺常值漂移，为三个水平加速度计常值零偏，δk为里程计刻度系数误差，δθ为里程计方向角系数误差。
7. 根据权利要求6所述的基于SINS/双OD的惯性组合导航系统的导航方法，其特征在于：所述量测方程为：
式中，v1(t)、v2(t)为量测噪声矢量；H1(t)、H2(t)为t时刻的量测矩阵，H1(t)、H2(t)为：
式中，分别为加入惯导信息后里程计测得的车体东向、北向、天向速度,为加入惯导信息后里程计测得的姿态角。
8. 根据权利要求7所述的基于SINS/双OD的惯性组合导航系统的导航方法，其特征在于：根据所述状态方程及量测方程对各误差状态量进行滤波估计并修正的方法为：将所述状态方程及所述量测方程离散化，离散化后的状态方程及量测方程分别为：
Xk＝φk,k-1Xk-1 Γk,k-1Wk-1
Zk1＝Hk1Xk Vk1
Zk2＝Hk2Xk Vk2
式中，Xk为k时刻状态量的估计值，φk,k-1为k-1时刻至k时刻的一步转移矩阵，Γk,k-1为k-1时刻至k时刻系统噪声驱动阵的一步转移矩阵，Wk-1为k-1时刻的系统激励噪声序列，Hk1、Hk2为k1时刻及k2时刻的量测矩阵，Vk1、Vk2为k1时刻及k2时刻的量测噪声序列。
9. 一种基于SINS/双OD的惯性组合导航系统，其特征在于，所述基于SINS/双 OD的惯性组合导航系统包括：SINS、双里程计及卡尔曼滤波模块；其中
所述SINS适于得到量测得到惯性量测数据，并通过导航积分计算获得轨迹发生器的航位姿态、坐标及速度信息；
所述双里程计适于量测轨迹发生器的行驶速度，并接收SINS获得的航位姿态、坐标及速度信息进行航位推算得到准确的姿态坐标及速度信息；
所述卡尔曼滤波模块适于对SINS及双里程计的误差状态量进行滤波估计并修正，具体方法为：以SINS的姿态误差、速度误差、位置误差、陀螺常值漂移及加速度计常值零偏作为SINS的状态变量，以刻度系数误差及方向角系统误差作为双OD的状态变量建立状态方程；以SINS解算的数据与双OD测得的数据的差值作为量测量建立量测方程；所述状态方程及量测方程构成基于SINS/双OD的惯性组合导航系统卡尔曼滤波模型；
根据所述状态方程及量测方程对各误差状态量进行滤波估计并修正。
10. 根据权利要求9所述的基于SINS/双OD的惯性组合导航系统，其特征在于：所述SINS包括惯性量测单元及SINS处理模块；所述惯性量测单元适于输出惯性量测数据，所述SINS处理模块适于接收所述惯性量测单元输出的数据，通过导航积分计算获得轨迹发生器的航位姿态、坐标及速度信息。
11. 根据权利要求10所述的基于SINS/双OD的惯性组合导航系统，其特征在于：所述惯性量测单元包括陀螺仪及加速度计。”
驳回决定具体指出：（1）权利要求1、9与对比文件1的区别在于：1）采用双OD并建立双OD误差模型，且误差模型中包括速度误差方程及方向角误差方程，所述状态方程及量测方程构成基于SINS/双OD的惯性组合导航系统卡尔曼滤波模型；2）以SINS的姿态误差、速度误差、位置误差、陀螺常值漂移及加速度计常值零偏作为SINS的状态变量，以刻度系数误差及方向角系统误差作为双OD的状态变量建立状态方程，以SINS解算的数据与双OD测得的数据的差值作为量测量建立量测方程。对于区别1），对比文件2公开了通过双里程计，获取运动体速度及方向角，进一步作为车辆定位导航结果。当采用SINS/双OD组合导航时，结合双OD的获取结果即行驶速度及航向角，可建立双OD误差模型，使其包括速度误差方程及方向角误差方程，且可使得卡尔曼滤波方程为基于SINS/OD的惯性组合导航系统；对于区别2），对比文件3公开了利用里程仪测量的速度与捷联惯导测量的速度之差作为速度误差观测量，状态变量矩阵包括惯导姿态误差角、速度误差、位置误差、陀螺漂移、加计零偏及里程仪刻度系数误差。在此基础上，进一步结合对比文件2公开的采用双里程计获得行驶速度及方向角，采用与速度误差方程相同的方法建立方向角误差方程，并使得以刻度系数误差及方向角误差作为双OD的状态变量是容易想到的，不需要付出创造性的劳动。因此，在对比文件1的基础上结合对比文件2、3和本领域的惯用技术手段得到权利要求1是显而易见的，权利要求1不具备专利法第22条第3款规定的创造性。（2）从属权利要求2-8、10、11的附加技术特征或被对比文件1或对比文件2或对比文件3公开，或为本领域的惯用手段，因此也不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
申请人同济大学（下称复审请求人）对上述驳回决定不服，于2018年09月20日向国家知识产权局提出了复审请求，未修改申请文件。复审请求人认为：（1）对比文件1虽然公开了基于SINS/OD的组合导航系统，并具体公开了通过建立相应的误差模型进行卡尔曼滤波，以提高导航精度，但对比文件2中所记载双OD导航定位方法仅引入差分里程计，获得车辆的行驶速度与航向角，并输出行驶速度、航向角与经纬度信息，仅基于该信息进行导航定位，而在本申请中，引入双OD后，还建立了双OD误差模型，其目的是为了建立包含双OD误差模型的卡尔曼滤波模型，从而得到更为精确的卡尔曼滤波算法，这和对比文件2中的实施方案是有明显差异的，且得到的效果是不可预料的，审查员不应以对比文件2中未曾披露的实施方案来评述认为本领域技术人员可以得到本申请所述技术方案，并取得意想不到的技术效果。（2）在对比文件3中，仅公开了用里程仪测量的速度与捷联惯导测量的速度之差作为速度误差观测量，并和利用电子地图获取的位置信息与惯导测量的位置之差作为位置观测量设计卡尔曼滤波器，其状态变量矩阵包括惯导姿态误差角、速度误差、位置误差、陀螺漂移、加计零偏及里程仪刻度系数误差，并没有公开本申请中依据SINS解算的数据与双OD测得的数据的差值作为量测量建立量测方程的技术方案，更没有公开根据所述状态方程及量测方程对各误差状态量进行滤波估计并修正的技术方案。审查员不能因为对比文件3仅仅公开用里程仪测量的速度与捷联惯导测量的速度之差作为速度误差观测量就简单地认为本领域技术人员有动机将其他各误差状态量进行估计并修正，并得到本申请所实现的技术效果。
经形式审查合格，国家知识产权局于2018年09月27日依法受理了该复审请求，并将其转送至原专利实质审查部门进行前置审查。
原专利实质审查部门在前置审查意见书中坚持驳回决定。
随后，国家知识产权局成立合议组对本案进行审理。
合议组于2019年07月11日发出了复审通知书，通知书中引用了上述对比文件1-3，指出：（1）权利要求1、9与对比文件1的区别在于：采用双OD并建立双OD误差模型，双OD误差模型包括速度误差方程及方向角误差方程，对双OD误差模型的各误差状态量进行估计并修正；以SINS的姿态误差、速度误差、位置误差、陀螺常值漂移及加速度计常值零偏作为SINS的状态变量，以刻度系数误差及方向角系统误差作为双OD的状态变量建立状态方程，以SINS解算的数据与双OD测得的数据的差值作为量测量建立量测方程，所述状态方程及量测方程构成基于SINS/双OD的惯性组合导航系统卡尔曼滤波模型,根据状态方程及量测方程对各误差状态量进行滤波估计并修正。对比文件2公开了通过双OD获得车辆的行驶速度与航向角。对比文件3公开了里程仪的速度误差方程，并利用里程仪测量的速度与捷联惯导测量的速度之差作为速度误差观测量，取13维状态变量X包括惯导姿态误差角、速度误差、位置误差、陀螺漂移、加计零偏及里程仪刻度系数误差，以此建立系统的状态转移矩阵F，根据建立的状态方程和量测方程设计卡尔曼滤波器。对比文件3给出了“根据SINS的状态变量和OD的状态变量建立状态方程，并以SINS解算的数据与OD测得的数据的差值作为量测量建立量测方程，所述状态方程及量测方程构成卡尔曼滤波模型”的技术启示，在此基础上，为了有效地抑制SINS/OD组合导航位置误差在车辆行驶路程中不断的积累，进一步结合对比文件2公开的通过双OD获得更为精确的速度信息和车的方向角，采用与对比文件3中建立上述速度误差方程相同的方法建立方向角误差方程，从而增加方向角误差作为双OD的状态变量是本领域技术人员容易想到的，不需要付出创造性的劳动。对于对比文件1的SINS/OD组合导航方法，当基于上述对比文件2、3给出的启示而采用SINS/双OD组合导航时，结合双OD的获取结果即行驶速度及航向角，可建立双OD误差模型，即包括速度误差方程及方向角误差方程，并通过状态方程及量测方程构成的卡尔曼滤波模型，从而对各误差状态量进行滤波估计并修正，能够有效地修正惯导的输出，减小导航参数的误差，实现更高精度的导航。因此，在对比文件1的基础上结合对比文件2、3和本领域的惯用技术手段得到权利要求1是显而易见的，权利要求1不具备专利法第22条第3款规定的创造性。（2）从属权利要求2-8、10、11的附加技术特征或被对比文件1或对比文件2或对比文件3公开，或为本领域的惯用手段，因此也不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
复审请求人于2019年08月26日提交了意见陈述书，同时提交了权利要求书的全文修改替换页，其中将权利要求4的附加技术特征加入权利要求1、9中，相应地修改了权利要求的编号。复审请求人进一步提出了：（1）本申请中通过使用双OD测得轨迹发生器在t时刻的位姿信息，并根据所述位姿信息得到轨迹发生器的速度及方向角，进而根据所述轨迹发生器的速度及方向角，得到所述双OD的速度误差方程及方向角误差方程。上述通过轨迹发生器获取所述双OD的速度误差方程及方向角误差方程具有更精确的速度信息及方向角信息，通过更精确的速度信息及方向角信息可以有效地修正惯导的输出，得到更精确的卡尔曼滤波技术，进而实现更高精度的导航。（2）对比文件2虽然公开了通过双OD获得行驶速度以及方向角的技术启示，而对比文件3公开了通过里程计建立速度误差方程的技术启示，但对比文件2并未涉及包含双OD误差模型的卡尔曼滤波模型，对比文件3中也未能公开里程计方向角的相关技术启示，本领域技术人员并没有动机通过拼凑对比文件2或3中零碎的技术细节得到本申请中基于SINS误差模型及双OD误差模型的惯性组合导航系统。即对比文件2或3虽然看似公开了本申请的一小部分技术特征，但这并不足以使本领域技术人员能够获得足够的技术启示以得到本申请的实施方案。
修改后的权利要求如下：
“1. 一种基于SINS/双OD的惯性组合导航系统的导航方法，其特征在于，所述方法包括：
建立SINS误差模型，所述SINS误差模型包括SINS的姿态误差方程、速度误差方程及位置误差方程；
建立双OD误差模型，所述双OD误差模型包括双OD的速度误差方程及方向角误差方程，建立双OD误差模型的具体方法为：
使用双OD测得轨迹发生器在t时刻的位姿信息；
根据所述位姿信息得到轨迹发生器的速度及方向角；
根据所述轨迹发生器的速度及方向角，得到所述双OD的速度误差方程及方向角误差方程；
对SINS误差模型及双OD误差模型的各误差状态量进行估计并修正：
以SINS的姿态误差、速度误差、位置误差、陀螺常值漂移及加速度计常值零偏作为SINS的状态变量，以刻度系数误差及方向角系统误差作为双OD的状态变量建立状态方程；以SINS解算的数据与双OD测得的数据的差值作为量测量建立量测方程；所述状态方程及量测方程构成基于SINS/双OD的惯性组合导航系统卡尔曼滤波模型；
根据所述状态方程及量测方程对各误差状态量进行滤波估计并修正。
2. 根据权利要求1所述的基于SINS/双OD的惯性组合导航系统的导航方法，其特征在于：本方法的坐标系定义如下：
n系：导航坐标系，即为东-北-天地理坐标系；
b系：惯导坐标系，与轨迹发生器坐标系重合；
m系：里程计坐标系，与轨迹发生器坐标系平行；
其中，b系及m系的方向均为：x轴沿轨迹发生器横轴指向右侧，y轴沿轨迹发生器纵轴指向正前方，z轴垂直于x轴和y轴并构成右手直角坐标系。
3. 根据权利要求2所述的基于SINS/双OD的惯性组合导航系统的导航方法，其特征在于：所述SINS的姿态误差方程为：
所述SINS的速度误差方程为：
所述SINS的位置误差方程为：
式中，为捷联惯导计算的东、北和天向的姿态误差角； 为速度误差；δL、δλ、δh为位置误差，分别为纬度、经度和高度误差；为地球自转角速率在导航坐标系上的投影，为导航系相对地球坐标系的角速率在导航系中的投影；fn为导航系中的比力；εb＝[εx εy εz]为轨迹发生器系中的陀螺漂移，为轨迹发生器体系中的加速度计零偏；为姿态矩阵，RM和RN分别为地球子午圈和卯酉圈半径。
4. 根据权利要求2所述的基于SINS/双OD的惯性组合导航系统的导航方法，其特征在于：所述双OD的速度误差方程为：
所述双OD的方向角误差方程为：
式中，为里程计应得到的轨迹发生器的真实速度在n系中的投影，为里程计量测得到的轨迹发生器的速度在n系中的投影，为姿态角误差，δk为里程计刻度系数误差，为里程计的方向角在n系中的投影，δθ为里程计方向角系数误差。
5. 根据权利要求1所述的基于SINS/双OD的惯性组合导航系统的导航方法，其特征在于：所述状态方程为：
式中，X(t)为t时刻系统的状态向量，F(t)为系统矩阵，G(t)为系统噪声转移矩阵，W(t)为系统噪声；
t时刻系统的状态向量为：
式中，为姿态误差，为东、北、天向速度误差，δL、δλ、δh为纬度、经度及高度方向的位置误差，εx、εy、εz为三个陀螺常值漂移，为三个水平加速度计常值零偏，δk为里程计刻度系数误差，δθ为里程计方向角系数误差。
6. 根据权利要求5所述的基于SINS/双OD的惯性组合导航系统的导航方法，其特征在于：所述量测方程为：
式中，v1(t)、v2(t)为量测噪声矢量；H1(t)、H2(t)为t时刻的量测矩阵， H1(t)、H2(t)为：
式中，分别为加入惯导信息后里程计测得的车体东向、北向、天向速度,为加入惯导信息后里程计测得的姿态角。
7. 根据权利要求6所述的基于SINS/双OD的惯性组合导航系统的导航方法，其特征在于：根据所述状态方程及量测方程对各误差状态量进行滤波估计并修正的方法为：将所述状态方程及所述量测方程离散化，离散化后的状态方程及量测方程分别为：
Xk＝φk,k-1Xk-1 Γk,k-1Wk-1
Zk1＝Hk1Xk Vk1
Zk2＝Hk2Xk Vk2
式中，Xk为k时刻状态量的估计值，φk,k-1为k-1时刻至k时刻的一步转移矩阵，Γk,k-1为k-1时刻至k时刻系统噪声驱动阵的一步转移矩阵，Wk-1为k-1时刻的系统激励噪声序列，Hk1、Hk2为k1时刻及k2时刻的量测矩阵，Vk1、Vk2为k1时刻及k2时刻的量测噪声序列。
8. 一种基于SINS/双OD的惯性组合导航系统，其特征在于，所述基于SINS/双OD的惯性组合导航系统包括：SINS、双里程计及卡尔曼滤波模块；其中
所述SINS适于得到量测得到惯性量测数据，并通过导航积分计算获得轨迹发生器的航位姿态、坐标及速度信息；
所述双里程计适于量测轨迹发生器的行驶速度，并接收SINS获得的航位姿态、坐标及速度信息进行航位推算得到准确的姿态坐标及速度信息，具体方法为：建立双OD误差模型，所述双OD误差模型包括双OD的速度误差方程及方向角误差方程，建立双OD误差模型的具体方法为：使用双OD测得轨迹发生器在t时刻的位姿信息；根据所述位姿信息得到轨迹发生器的速度及方向角；根据所述轨迹发生器的速度及方向角，得到所述双OD的速度误差方程及方向角误差方程；
所述卡尔曼滤波模块适于对SINS及双里程计的误差状态量进行滤波估计并修正，具体方法为：以SINS的姿态误差、速度误差、位置误差、陀螺常值漂移及加速度计常值零偏作为SINS的状态变量，以刻度系数误差及方向角系统误差作为双OD的状态变量建立状态方程；以SINS解算的数据与双OD测得的数据的差值作为量测量建立量测方程；所述状态方程及量测方程构成基于SINS/双OD的惯性组合导航系统卡尔曼滤波模型；
根据所述状态方程及量测方程对各误差状态量进行滤波估计并修正。
9. 根据权利要求8所述的基于SINS/双OD的惯性组合导航系统，其特征在于：所述SINS包括惯性量测单元及SINS处理模块；所述惯性量测单元适于输出惯性量测数据，所述SINS处理模块适于接收所述惯性量测单元输出的数据，通过导航积分计算获得轨迹发生器的航位姿态、坐标及速度信息。
10. 根据权利要求9所述的基于SINS/双OD的惯性组合导航系统，其特征在于：所述惯性量测单元包括陀螺仪及加速度计。”
在上述程序的基础上，合议组认为本案事实已经清楚，可以做出审查决定。
二、决定的理由
（一）审查文本的认定
复审请求人答复复审通知书时提交了权利要求书的全文修改替换页，经审查，所作修改符合专利法第33条的规定。本复审请求审查决定所依据的文本为：2019年08月26日提交的权利要求第1-10项，以及申请日2015年06月12日提交的说明书第1-12页、说明书附图第1-2页、说明书摘要及摘要附图。
（二）关于专利法第22条第3款
专利法第22条第3款规定：创造性，是指与现有技术相比，该发明具有突出的实质性特点和显著的进步，该实用新型具有实质性特点和进步。
如果权利要求请求保护的技术方案与最接近的现有技术公开的技术方案之间存在区别技术特征，而该区别技术特征的一部分被其它对比文件所公开，并给出了结合的启示，另一部分是本领域的惯用手段，则该权利要求请求保护的技术方案相对现有技术是显而易见的，不具备创造性。
（1）权利要求1请求保护一种基于SINS/双OD的惯性组合导航系统的导航方法，对比文件1公开了一种提高车载SINS/OD组合导航精度的方法，并具体公开了以下技术特征（参见说明书第[0005]-[0027]段及附图4-8）：卡尔曼滤波模型的状态方程包括：（相当于SINS的姿态误差方程），（相当于SINS的速度误差方程）， ，， （相当于SINS的位置误差方程），上述方程的建立相当于建立SINS误差模型；状态方程还包括： ， ，，上述方程的建立相当于建立里程计误差模型；卡尔曼滤波模块根据以上建立的误差状态量进行卡尔曼滤波估计，导航参数修正模块利用估计出的状态量对SINS和OD数据进行修正（相当于对SINS误差模型及OD误差模型的各误差状态量进行估计并修正，并根据状态方程对各误差状态量进行滤波估计并修正）。
权利要求1请求保护的技术方案与对比文件1相比，其区别在于：采用双OD并建立双OD误差模型，双OD误差模型包括速度误差方程及方向角误差方程，建立双OD误差模型的具体方法为：使用双OD测得轨迹发生器在t时刻的位姿信息；根据所述位姿信息得到轨迹发生器的速度及方向角；根据所述轨迹发生器的速度及方向角，得到所述双OD的速度误差方程及方向角误差方程；对双OD误差模型的各误差状态量进行估计并修正；以SINS的姿态误差、速度误差、位置误差、陀螺常值漂移及加速度计常值零偏作为SINS的状态变量，以刻度系数误差及方向角系统误差作为双OD的状态变量建立状态方程，以SINS解算的数据与双OD测得的数据的差值作为量测量建立量测方程，所述状态方程及量测方程构成基于SINS/双OD的惯性组合导航系统卡尔曼滤波模型,根据状态方程及量测方程对各误差状态量进行滤波估计并修正。基于上述区别技术特征确定该权利要求实际要解决的技术问题是：如何恰当选择参数以更精确运用卡尔曼滤波算法，实现更高精度的导航。
对比文件2公开了一种由里程计获得车辆经纬度的航位推算导航定位方法，并具体公开了以下技术特征（参见权利要求1）：采用两个分别设置于左右后轮的差分里程计（即双OD双里程计），获得车辆的行驶速度与航向角（相当于方向角），根据行驶速度与航向角推算车辆的经纬度，以进行精确的导航；对比文件3公开了一种自主式车载组合导航系统的可观测性研究，并具体公开了以下技术特征（参见第323页第2节及图1）：建立SINS/OD/电子地图组合导航系统的模型，其中里程仪的速度误差方程为 ，利用里程仪测量的速度与捷联惯导测量的速度之差作为速度误差观测量（相当于以SINS解算的数据与OD测得的数据的差值作为量测量建立量测方程），取13维状态变量X包括惯导姿态误差角、速度误差、位置误差、陀螺漂移、加计零偏（相当于以SINS的姿态误差、速度误差、位置误差、陀螺常值漂移及加速度计常值零偏作为SINS的状态变量）及里程仪刻度系数误差（相当于以刻度系数误差作为OD的状态变量），以此建立系统的状态转移矩阵F（相当于建立状态方程），根据建立的状态方程和量测方程设计卡尔曼滤波器（参见图1）。因此，对比文件2给出“通过双OD获得车辆的行驶速度与航向角”的启示，然而通过轨迹发生器获得速度和方向角属于本领域的公知常识。而对比文件3给出了“根据SINS的状态变量和OD的状态变量建立状态方程，并以SINS解算的数据与OD测得的数据的差值作为量测量建立量测方程，所述状态方程及量测方程构成卡尔曼滤波模型”的技术启示，在此基础上，为了有效地抑制SINS/OD组合导航位置误差在车辆行驶路程中不断的积累，进一步结合对比文件2公开的通过双OD获得更为精确的速度信息和车的方向角，采用与对比文件3中建立上述速度误差方程相同的方法建立方向角误差方程，从而增加方向角误差作为双OD的状态变量是本领域技术人员容易想到的，不需要付出创造性的劳动。对于对比文件1的SINS/OD组合导航方法，当基于上述对比文件2、3给出的启示而采用SINS/双OD组合导航时，结合双OD的获取结果即行驶速度及航向角，可建立双OD误差模型，即包括速度误差方程及方向角误差方程，并通过状态方程及量测方程构成的卡尔曼滤波模型，从而对各误差状态量进行滤波估计并修正，能够有效地修正惯导的输出，减小导航参数的误差，实现更高精度的导航。
由此可见，在对比文件1的基础上结合对比文件2、对比文件3及本领域的惯用技术手段，从而获得权利要求1请求保护的技术方案，对于本领域技术人员是显而易见的，因此该权利要求请求保护的技术方案不具有突出的实质性特点和显著的进步，不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
（2）权利要求2是权利要求1的从属权利要求，而将导航坐标系设置为东北天地理坐标系为公知常识；且根据实际需要，设置惯性系与运动体坐标系重合、里程计坐标系与运动体坐标系平行为常规设置方法；而在具体设置时，使x轴沿轨迹发生器横轴指向右侧，y轴沿轨迹发生器纵轴指向正前方，z轴垂直于x轴和y轴并构成右手直角坐标系为常规设置。因此当其引用的权利要求不具备创造性时，该权利要求2也不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
（3）权利要求3是权利要求2的从属权利要求，而对比文件1已经公开了（参见说明书第[0013]-[0017]段）： （相当于SINS的姿态误差方程），（相当于SINS的速度误差方程）， ，， （相当于SINS的位置误差方程）。而根据实际需要选择具体的系数和参数，这属于本领域的常规选择。因此当其引用的权利要求不具备创造性时，该权利要求3也不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
（4）权利要求4是权利要求2的从属权利要求，对比文件3公开了（参见第323页第2.2节及图1）：建立SINS/OD/电子地图组合导航系统的模型，其中里程仪的速度误差方程为 。进一步结合对比文件2公开的通过双里程计获得的方向角，采用与对比文件3中建立上述速度误差方程相同的方法建立方向角误差方程是本领域技术人员容易想到的，不需要付出创造性的劳动。因此当其引用的权利要求不具备创造性时，该权利要求4也不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
（5）权利要求5-7分别是权利要求1、5、6的从属权利要求，对比文件3公开了（参见第323页第2.2节及图1）：，，，组合导航系统的误差方程：，根据量测方程，可以得到：。因此对比文件3公开了建立状态方程和量测方程，然而根据实际需要，对方程设置具体的参数，并且将状态方程及量测方程离散化，这属于本领域的惯用技术手段。因此当其引用的权利要求不具备创造性时，上述权利要求5-7也不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
（6）权利要求8请求保护一种基于SINS/双OD的惯性组合导航系统，对比文件1公开了一种车载SINS/OD组合导航系统，并具体公开了以下技术特征（参见说明书第[0005]-[0027]段及附图4-8）：惯性组合导航系统包括：SINS、里程计及卡尔曼滤波模块，卡尔曼滤波模型的状态方程包括：（相当于SINS的姿态误差方程），（相当于SINS的速度误差方程）， ，， （相当于SINS的位置误差方程），上述方程的建立相当于建立SINS误差模型；状态方程还包括： ， ，，上述方程的建立相当于建立里程计误差模型；卡尔曼滤波模块根据以上建立的误差状态量进行卡尔曼滤波估计，导航参数修正模块利用估计出的状态量对SINS和OD数据进行修正（相当于对SINS误差模型及OD误差模型的各误差状态量进行估计并修正，并根据状态方程对各误差状态量进行滤波估计并修正）。
权利要求8请求保护的技术方案与对比文件1相比，其区别在于：采用双OD并建立双OD误差模型，双OD误差模型包括速度误差方程及方向角误差方程，建立双OD误差模型的具体方法为： 使用双OD测得轨迹发生器在t时刻的位姿信息；根据所述位姿信息得到轨迹发生器的速度及方向角；根据所述轨迹发生器的速度及方向角，得到所述双OD的速度误差方程及方向角误差方程；对双OD误差模型的各误差状态量进行估计并修正；以SINS的姿态误差、速度误差、位置误差、陀螺常值漂移及加速度计常值零偏作为SINS的状态变量，以刻度系数误差及方向角系统误差作为双OD的状态变量建立状态方程，以SINS解算的数据与双OD测得的数据的差值作为量测量建立量测方程，所述状态方程及量测方程构成基于SINS/双OD的惯性组合导航系统卡尔曼滤波模型,根据状态方程及量测方程对各误差状态量进行滤波估计并修正。基于上述区别技术特征确定该权利要求实际要解决的技术问题是：如何恰当选择参数以更精确运用卡尔曼滤波算法，实现更高精度的导航。
对比文件2公开了一种由里程计获得车辆经纬度的航位推算导航定位方法，并具体公开了以下技术特征（参见权利要求1）：采用两个分别设置于左右后轮的差分里程计（即双OD双里程计），获得车辆的行驶速度与航向角（相当于方向角），根据行驶速度与航向角推算车辆的经纬度，以进行精确的导航；对比文件3公开了一种自主式车载组合导航系统的可观测性研究，并具体公开了以下技术特征（参见第323页第2节及图1）：建立SINS/OD/电子地图组合导航系统的模型，其中里程仪的速度误差方程为 ，利用里程仪测量的速度与捷联惯导测量的速度之差作为速度误差观测量（相当于以SINS解算的数据与OD测得的数据的差值作为量测量建立量测方程），取13维状态变量，包括惯导姿态误差角、速度误差、位置误差、陀螺漂移、加计零偏（相当于以SINS的姿态误差、速度误差、位置误差、陀螺常值漂移及加速度计常值零偏作为SINS的状态变量）及里程仪刻度系数误差（相当于以刻度系数误差作为OD的状态变量），以此建立系统的状态转移矩阵F（相当于建立状态方程），根据建立的状态方程和量测方程设计卡尔曼滤波器（参见图1）。因此，对比文件2给出“通过双OD获得车辆的行驶速度与航向角”的启示，然而通过轨迹发生器获得速度和方向角属于本领域的公知常识。对比文件3给出了“根据SINS的状态变量和OD的状态变量建立状态方程，并以SINS解算的数据与OD测得的数据的差值作为量测量建立量测方程，所述状态方程及量测方程构成卡尔曼滤波模型”的技术启示，在此基础上，为了有效地抑制SINS/OD组合导航位置误差在车辆行驶路程中不断的积累，进一步结合对比文件2公开的通过双OD获得更为精确的速度信息和车的方向角，采用与对比文件3中建立上述速度误差方程相同的方法建立方向角误差方程，从而增加方向角误差作为双OD的状态变量是本领域技术人员容易想到的，不需要付出创造性的劳动。对于对比文件1的SINS/OD组合导航方法，当基于上述对比文件2、3给出的启示而采用SINS/双OD组合导航时，结合双OD的获取结果即行驶速度及航向角，可建立双OD误差模型，即包括速度误差方程及方向角误差方程，并通过状态方程及量测方程构成的卡尔曼滤波模型，从而对各误差状态量进行滤波估计并修正的，能够有效地修正惯导的输出，减小导航参数的误差，实现更高精度的导航。
由此可见，在对比文件1的基础上结合对比文件2、对比文件3及本领域的惯用技术手段，从而获得权利要求8请求保护的技术方案，对于本领域技术人员是显而易见的，因此该权利要求请求保护的技术方案不具有突出的实质性特点和显著的进步，不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
（7）权利要求9是权利要求8的从属权利要求，对比文件1已经公开了（参见图4）：SINS必然包含惯性测量单元，用于输出角速度和比力（相当于惯性量测数据），且具有导航参数解算模块（相当于SINS处理模块），用于接收SINS测量的角速度和比力并进行导航解算可以得到车辆姿态阵、速度和位置等参数。然而通过导航积分计算获得轨迹发生器的信息属于本领域的公知常识。因此当其引用的权利要求不具备创造性时，该权利要求9也不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
（8）权利要求10是权利要求9的从属权利要求，对比文件1公开的惯性测量单元必然包括陀螺仪及加速度计（参见说明书第[0002]段）。因此当其引用的权利要求不具备创造性时，该权利要求10也不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
（三）针对复审请求人的意见陈述，合议组意见如下：
（1）对比文件2公开了（参见权利要求1）：采用两个分别设置于左右后轮的差分里程计（即双OD双里程计），获得车辆的行驶速度与航向角（相当于方向角），根据行驶速度与航向角推算车辆的经纬度，以进行精确的导航。即对比文件2已经公开了“通过双OD获得更为精确的速度信息和车的方向角”，而根据本领域的公知常识可知，轨迹发生器是惯性导航与组合导航仿真的基础，为其提供基准，包括轨迹上每点的实时位置、姿态、速度、方位角，以此用来检验惯性导航或组合导航算法的正确性、优劣性和误差大小。因此采用本领域公知的轨迹发生器，根据测得的位姿得到轨迹发生器的速度和方向角，这属于本领域的惯用技术手段。而对比文件3公开了速度误差方程。在此基础上，采用与对比文件3中建立上述速度误差方程相同的方法建立方向角误差方程，从而增加方向角误差作为双OD的状态变量是本领域技术人员容易想到的，不需要付出创造性的劳动。
（2）对比文件2公开了：获得车辆的行驶速度与航向角（相当于方向角），即给出了“通过双OD能够获得行驶速度和方向角”的技术启示，对比文件3公开了建立里程仪的速度误差方程： 。为了有效地抑制SINS/OD组合导航位置误差在车辆行驶路程中不断的积累，结合对比文件2公开的通过双OD获得更为精确的速度信息和车的方向角，采用与对比文件3中建立上述速度误差方程相同的方法建立方向角误差方程，从而增加方向角误差作为双OD的状态变量是容易想到的，不需要付出创造性的劳动。并且对比文件3还给出了“根据SINS的状态变量和OD的状态变量建立状态方程，并以SINS解算的数据与OD测得的数据的差值作为量测量建立量测方程，所述状态方程及量测方程构成卡尔曼滤波模型”的技术启示，在此基础上，本领域技术人员容易想到构建双OD误差模型，将双OD能够获得的速度和航向角信息构成量测方程，进而得到更为精确的卡尔曼滤波算法。
基于上述理由，合议组对复审请求人的上述意见陈述不予支持。
三、决定
维持国家知识产权局于2018年06月05日对本申请作出的驳回决定。
如对本复审请求审查决定不服，根据专利法第41条第2款的规定，复审请求人可以自收到本决定之日起三个月内向北京知识产权法院起诉。
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