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龙图腾网获悉三一重型装备有限公司;北京科技大学申请的专利一种井下地图的构建方法、装置、设备及储存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：CN121661189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610166489.2，技术领域涉及：G06T11/65；该发明授权一种井下地图的构建方法、装置、设备及储存介质是由刘洋;李丰鹤;蔡春蒙;郭金;徐昊设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种井下地图的构建方法、装置、设备及储存介质在说明书摘要公布了：本发明涉及矿山智能化技术领域，具体为一种井下地图的构建方法、装置、设备及储存介质，其中，方法包括根据预设的带宽分配策略对多源数据进行自适应预处理，得到低带宽的多源特征数据；将关键特征点和惯性导航特征数据，得到井下巷道对应的实时局部点云地图；根据深度图像和语义分割结果对实时局部点云地图进行处理，得到带有语义标签的实时局部点云地图；对多源特征数据进行紧耦合融合，得到井下巷道的实时局部融合数据；对带有语义标签的实时局部点云地图进行优化，得到实时局部高精度地图；将不同时序对应的实时局部高精度地图进行融合优化，得到具有高鲁棒性的井下巷道的全局地图，以保障了在极端恶劣井下巷道中的掘进机的持续运行能力。

本发明授权一种井下地图的构建方法、装置、设备及储存介质在权利要求书中公布了：1.一种井下地图的构建方法，其特征在于，包括： 获取多源异构传感器集群采集到的多源数据；所述多源异构传感器集群部署于在井下巷道中运行的掘进机上；所述多源异构传感器集群包括激光雷达、毫米波雷达、热成像摄像头、双目摄像头和IMU模块；所述多源数据包括激光雷达点云数据、毫米波雷达点云数据、热成像图像数据、双目视觉数据和所述掘进机的惯性导航数据； 根据预设的带宽分配策略对多源数据进行自适应预处理，得到低带宽的多源特征数据，并将所述多源特征数据上传至边缘计算系统；所述多源特征数据包括从所述激光雷达点云数据提取的关键特征点、从所述双目视觉数据提取到的深度图像和语义分割结果、从所述惯性导航数据提取到的惯性导航特征数据、从所述热成像图像数据提取到的温度分布摘要信息、以及障碍物的运动目标轨迹信息；所述障碍物的运动目标轨迹信息是根据所述毫米波雷达点云数据得到的； 将所述关键特征点和所述惯性导航特征数据，在所述边缘计算系统上通过SLAM框架进行实时定位和地图构建，得到所述井下巷道对应的实时局部点云地图； 根据所述深度图像和语义分割结果，在所述边缘计算系统上对所述实时局部点云地图进行处理，得到带有语义标签的实时局部点云地图，并将所述多源特征数据、以及带有语义标签的实时局部点云地图发送给中央处理服务器； 基于自适应权重，在所述中央处理服务器上对所述多源特征数据进行紧耦合融合，得到井下巷道的实时局部融合数据； 根据所述井下巷道的实时局部融合数据，在所述中央处理服务器上对所述带有语义标签的实时局部点云地图进行优化，得到带有时序戳和语义标签的实时局部高精度地图； 将不同时序对应的实时局部高精度地图在所述中央处理服务器上进行融合优化，得到井下巷道的全局地图； 其中，所述基于自适应权重，在所述中央处理服务器上对所述多源特征数据进行紧耦合融合，得到井下巷道的实时局部融合数据，包括： 对所述多源特征数据中的每一源特征数据进行时空同步，得到时空同步后的多源特征数据，并对经时空同步后所述多源特征数据添加时序戳； 对经时空同步后所述多源特征数据中的每一源特征数据进行评估，确定每一源特征数据对应的融合权重； 基于所述每一源特征数据对应的融合权重，对所述多源特征数据进行紧耦合融合，得到带有时序戳的实时局部融合数据； 所述根据所述井下巷道的实时局部融合数据，在所述中央处理服务器上对所述带有语义标签的实时局部点云地图进行优化，得到带有时序戳和语义标签的实时局部高精度地图，包括： 采用体素网格滤波对所述实时局部融合数据进行采样，得到密度均匀的实时局部融合数据；所述实时局部融合数据包括关键特征点、以及关键特征点对应的三维坐标、语义标签及置信度、和时间戳； 将所述实时局部融合数据输入至激光-惯性SLAM算法中，对所述实时局部点云地图进行优化，得到带有时序戳和语义标签的实时局部高精度地图。

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