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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种基于激光雷达与RFID的语义地图构建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：CN115308760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202210950409.4，技术领域涉及：G01S17/42；该发明授权一种基于激光雷达与RFID的语义地图构建方法是由谢明山;李黔黔设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于激光雷达与RFID的语义地图构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于激光雷达与RFID的语义地图构建方法。语义地图由栅格地图和语义信息库组成；语义地图构建方法首先使用SLAM构建栅格地图，然后移动机器人在环境中获取RFID标签信息和激光雷达扫描的去获取第一物品或第二物品在地图中的坐标信息，最后更新语义信息库。本发明具有获取第一物品或第二物品在地图中的坐标信息高效、快速；提高了机器人对室内语义信息的理解，获取第一物品标签较为准确的坐标信息；对物品标签坐标信息的获取没有做精准识别，使其能保证导航任务需要；使用图形数据库储存语义信息，能够使得机器人的其它知识形式能够结合地图语义信息以更好的理解人类语言，实现语义信息的最大化使用。

本发明授权一种基于激光雷达与RFID的语义地图构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达与RFID的语义地图构建方法，其特征在于：语义地图由栅格地图和语义信息库组成；语义地图构建方法首先使用SLAM构建栅格地图，然后移动机器人在环境中获取RFID标签信息和激光雷达扫描的线段信息去获取第一物品或第二物品在地图中的坐标信息，最后更新语义信息库；所述SLAM构建栅格地图使用gmapping算法；所述语义信息库是由图形数据库Neo4j中储存的图谱构成的；所述更新语义信息库的方法为：语义信息库在定义RFID标签信息时就进行了初始化，语义信息库得到包含RFID标签信息的图谱型节点，通过对RFID标签分类，得到第一物品标签和第二物品标签，利用激光雷达扫描识别的线段信息和RFID设备识别的RFID标签信息融合匹配获取第一物品或第二物品在地图中的坐标信息，获取第一物品或第二物品在地图中的坐标信息与语义信息库中的第一物品或第二物品的原有坐标信息进行对比，当对比结果不同时，获取第一物品或第二物品在地图中的坐标信息对语义信息库内之前存在的数据进行覆盖，得到最新的地图语义信息；所述RFID标签分类为第一物品标签或第二物品标签；第一物品为长宽均大于0.45米的物品、第二物品为长宽均小于或等于0.45米的物品；所述RFID标签分别设有RFID标签号码，RFID标签号码均不相同，RFID标签号码分别对应第一物品或第二物品信息，第一物品或第二物品信息分别对应物品名称和物品长宽，并且RFID标签号码、第一物品或第二物品信息存储在语义信息库中，初始化语义信息库，并将RFID标签相应的粘贴在第一物品或第二物品上；所述RFID标签信息识别方法：第一物品标签或第二物品标签是通过RFID设备识别获取的RFID标签号码去匹配语义信息库，获取第一物品或第二物品信息，利用第一物品或第二物品的信息和激光雷达扫描识别的线段信息进行匹配，确定第一物品标签或第二物品标签坐标信息；所述利用第一物品或第二物品的信息和激光雷达扫描识别的线段信息进行匹配，确定第一物品标签或第二物品标签坐标信息；具体通过机器人同时识别到第一物品或第二物品和匹配到激光雷达识别的线段时，机器人将移动到线段正前方0.40米的目标点，用标签返回信号强度RSSI是否增强类判断第一物品或第二物品标签是否段匹配，若匹配则获取坐标信息，不匹配则再识别另一条激光雷达扫描线段，移动机器人到线段前正前方0.40米处再次匹配；所述第一物品标签坐标信息获取包括以下步骤：第一物品标签坐标信息获取是基于激光雷达识别到的线段起点A和终点B坐标来识别的，这里雷达识别到的A，B是以雷达为坐标系的坐标，本发明中雷达和机器人在二维尺度上同属一个坐标系，坐标获取中先根据式将A,B转换到地图坐标系OXY，在雷达扫描平面将第一物品看做一个矩形ABCD，其中AB为机器人扫描线段，然后计算C,D坐标，将四个坐标作为第一物品标签的坐标； mapP＝mapRllP+t1.1其中mapp表示地图坐标系下的一个点；mapRl表示雷达坐标系到地图坐标系的旋转关系由式得，其中θ为机器人航向角； lP表示雷达坐标系下的点的坐标，用列矩阵表示；t表示雷达坐标系到地图坐标系的平移关系，即t＝[xr,yr]T，其中xr,yr表示机器人在地图坐标系下的坐标；当机器人到的某一点xr,yr时它的航向角为θ，带入雷达扫描线段起点坐标Alidarxs,ys为lP＝[xs,ys]T，即A在机器人坐标系下的坐标，可得到A在地图坐标系下的坐标xA,yA；同理可得BxB,yB；要获得C,D坐标，可通过A,B坐标计算，由式，可计算C,D坐标xC,yC，xD,yD；xC,yC＝xB+L4,yB+L3；xD,yD＝xA+L4,yA+L31.3其中L3,L4由式计算得出，rat为矩形ABCD的长与宽的比值，具体为，当雷达扫描线段为矩形ABCD的长时，rat等于矩形ABCD的长比宽，否则rat等于矩形ABCD的宽比长； 所述第二物品坐标信息分为在第一物品内和不在第一物品内的第二物品标签，具体为：当机器人识别到第二物品标签时，首先会多次识别第一物品标签：若识别到第一物品标签，则将第二物品标签分在第一物品内，且第二物品标签坐标设置为第一物品标签匹配过程中激光雷达扫描线段的中点，即雷达扫描线段AB的中点；若识别不到第一物品标签则第二物品标签分在第一物品外，第二物品标签坐标为机器人此刻在地图中的坐标xr,yr。

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