买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种动态环境下的混合语义SLAM方法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：CN116030130B 。

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：202211717231.5，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种动态环境下的混合语义SLAM方法是由郑晨;杜雨扬;王健;王战玺;孙腾飞;王康宁;安玉树;吴浩宇;白晶;秦现生设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态环境下的混合语义SLAM方法在说明书摘要公布了：本发明一种动态环境下的混合语义SLAM方法，包括以下步骤：步骤一：在基于视觉的模块中通过处理RGB和深度图像获取动态环境中的语义信息，实现环境中动态和静态物体的解耦并生成静态语义点云信息；步骤二：在基于2D雷达的模块中根据雷达和IMU的信息生成对机器人运动平面的几何信息；步骤三：在语义融合模块将语义信息和几何信息进行融合处理，生成局部语义八叉树和栅格地图，通过不断更新体素和栅格的占据概率，完成全局混合语义地图的构建。本发明有效地在动态环境下构建出混合语义地图，能够直接用于移动机器人的控制和导航，同时可以用于提高移动机器人基于语义的推理、人机交互和智能决策的能力。

本发明授权一种动态环境下的混合语义SLAM方法在权利要求书中公布了：1.一种动态环境下的混合语义SLAM方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤1、在视觉模块，通过处理RGB和深度图像获取动态环境中的语义信息，实现环境中动态和静态物体的解耦，并生成静态语义点云信息； 步骤2、在2D雷达模块，根据2D雷达几何信息和IMU信息融合生成机器人运动平面的几何信息； 步骤3、在语义融合模块，将步骤一生成的静态语义点云信息和步骤2得到的机器人运动平面的几何信息进行融合处理，生成局部语义八叉树和栅格地图，不断更新体素和栅格的占据概率，完成全局混合语义地图的构建，其中包括以下子步骤： 步骤3.1、根据相机坐标系相对于机器人坐标系的相对位姿变换矩阵，以及2D雷达坐标系相对于机器人坐标系的相对位姿变换矩阵，得到相机坐标系相对于雷达坐标系的相对位姿变换矩阵，=； 步骤3.2、将步骤1生成的静态语义点云信息和步骤2所得到的机器人运动平面的几何信息进行集成处理，分别生成局部语义八叉树地图和栅格地图； 步骤3.3、基于步骤3.1得到的相机坐标系相对于雷达坐标系的相对位姿变换矩阵，将语义八叉树和栅格地图对齐； 步骤3.4、基于步骤3.3生成的八叉树地图和栅格地图，实时更新局部语义八叉树地图中的体素占据概率、栅格地图中的栅格占据概率； 其中语义八叉树地图中的体素更新方法具体如下： 在时刻，体素的深度值分别为，则在时体素占据概率为： ； 所述语义八叉树地图中的在时体素占据概率大于阈值时，则体素当前时刻为被占据状态； 栅格地图中栅格占据概率更新方法具体如下： 记上一时刻栅格的状态为，当前激光雷达的观测结果为，则一个栅格占据状态更新后的占据状态为： 其中表示空闲状态，表示占据状态； 当所述一个栅格占据状态更新后的状态的值大于设定阈值时，则该栅格处于占据状态；若小于阈值，则该栅格处于被认为空闲状态； 步骤3.5：基于步骤3.4得到的更新后的八叉树地图和栅格地图，生成全局混合语义地图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。