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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种基于多源数据的定位与建图方法及系统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：CN119399282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510005362.8，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于多源数据的定位与建图方法及系统是由张磊;焦腾飞;李华军;陈玉静;关明京;崔博威;王鲁泽设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据的定位与建图方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于机器人位姿定位技术领域，公开了一种基于多源数据的定位与建图方法及系统。该方法分析了多源SLAM方案的。其次，提出如何利用扩展卡尔曼滤波算法建立激光惯性里程计，实现激光点云的帧间匹配，建立激光雷达栅格地图。然后使用深度相机获取三维图像信息，提取图像ORB特征，并通过PnP算法求解深度相机的位姿信息，并转换为二维点云数据。最终通过改进基于多源数据的贝叶斯算法，利用多源数据构建栅格地图。本发明使用成本低廉的传感器实较好的定位与构图效果。

本发明授权一种基于多源数据的定位与建图方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的定位与建图方法，其特征在于，该方法利用扩展卡尔曼滤波算法融合激光雷达与IMU数据，获取多源环境数据，通过改进基于多源数据的贝叶斯算法，融合二维点云数据、惯性数据和三维图像数据，构建多源数据栅格地图；具体包括以下步骤：S1，激光点云的帧间匹配：采用PL-ICP算法对误差形式进行改进，采用点对线的配准方式，完成激光的帧间匹配中迭代速度与匹配精度求解；S2，利用扩展卡尔曼滤波算法融合移动机器人位姿；S3，深度相机数据处理：通过图像特征提取和描述算法ORB利用FAST角点的主方向，对BRIEF描述子进行旋转，使BRIEF描述子具有旋转不变性，得到匹配的点对，采用PnP求解深度相机3D到2D点对的运动，通过最小化重投影误差方法得到最优的相机位姿；S4，改进基于多源数据的贝叶斯算法，进行多源数据融合，构建出多源数据栅格地图，求解出基于多源数据的栅格概率；在步骤S2中，利用扩展卡尔曼滤波算法融合移动机器人位姿，包括步骤：S201，定义状态向量方程和观测向量方程；状态向量包括位置、速度、姿态以及IMU的偏差；观测向量包括激光雷达测得的距离、角度信息，以及IMU的加速度和角速度测量值；S202，在系统的上个后验状态估计状态变量处进行一阶泰勒展开进行线性化，将观测向量方程在处线性化；S203，基于状态向量方程和观测向量方程进行一阶泰勒展开进行线性化结果，进行扩展卡尔曼滤波的预测与校正，更新移动机器人的实时位置；S204，基于二值贝叶斯滤波原理构建激光雷达栅格地图，利用多激光雷达的输入判断激光雷达栅格地图内每个栅格的障碍物占据概率，根据移动机器人的实时位置更新后的新的观测数据调整栅格的占据概率；在步骤S4中，构建出多源数据栅格地图，求解出基于多源数据的栅格概率，包括：设地图由一组栅格单元组成，每个栅格单元表示为mi，表示该栅格单元的状态；传感器观测到的数据为zt，表示t时刻传感器的观测数据；根据贝叶斯定理，得到： 式中，pmi|z1：t是给定观测数据z1：t条件下，栅格单元mi的后验概率；pzt|mi，z1：t-1是在给定地图状态mi和之前所有观测数据z1：t-1的条件下，传感器观测到数据zt的概率，即观测模型；pmi|z1：t-1是在给定之前所有观测数据z1：t-1的条件下，栅格单元mi的先验概率；pzt|z1：t-1是在给定之前所有观测数据z1：t-1的条件下，传感器观测到数据zt的概率；设地图被划分为一系列的栅格，每个栅格是空闲的free，或被占据的occupied；用ps来表示栅格s被占据的概率，用1-ps来表示栅格s为空闲的概率；对于栅格地图，更新来源于传感器的观测局，贝叶斯更新公式表示为： 式中，ps|z是在观测到数据z之后，栅格s被占据的概率；pz|s是在栅格s被占据的情况下观测到数据z的概率；ps是栅格s被占据的先验概率；pz观测到数据z的概率；在进行多源数据的处理过程中，同一栅格在激光雷达和深度相机不同传感器的探测下，在计算各个栅格的概率值之前，设定一个阈值T0；当该栅格的概率值结果P0大于T0，则该栅格设置为占据状态，转换概率值为1；反之，保持该栅格的概率值为P0； 式中，代表各类传感器数据经过计算后，求解得到的某一栅格的概率值；最终使用贝叶斯规则，求解基于多源数据的栅格概率为： 式中，为基于多源数据的栅格概率。

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