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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利一种基于2D高斯溅射的三维场景重建与实时SLAM系统及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：CN120070794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510541203.X，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种基于2D高斯溅射的三维场景重建与实时SLAM系统及方法是由阎维青;谢天豪;阎伟萍;任金来设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于2D高斯溅射的三维场景重建与实时SLAM系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于三维重建技术领域，具体为一种基于2D高斯溅射的三维场景重建与实时SLAM系统及方法，所述方法包括基于采集的视频流在子地图初始化后进行子地图构建和子地图优化；基于构建的地图执行帧到模型的跟踪，并通过局部束调整进行关键帧位姿和子地图的联合优化；视图一致的2D高斯场景表示，计算相机射线与2D高斯交点并进行深度估计；将所有子地图合并为全局地图，并优化全局地图，进行高斯剪枝和曝光补偿，得到颜色图、深度图和法线图，根据颜色图、深度图和法线图完成三维场景重建；系统包括数据采集模块、地图构建模块、跟踪模块、场景表示模块、数据优化模块和数据输出模块；通过本发明的技术方案，实现高质量的室内场景重建。

本发明授权一种基于2D高斯溅射的三维场景重建与实时SLAM系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于2D高斯溅射的三维场景重建与实时SLAM方法，其特征在于：包括以下步骤： 采集目标场景的RGB-D视频流； 基于RGB-D视频流的第一帧，采用相机运动的初始化策略创建子地图，对创建的子地图的关键帧采用视觉里程计初步估计并优化相机位姿，并通过损失计算优化子地图； 基于构建的子地图执行帧到模型的跟踪，通过计算跟踪损失精确估计相机位姿，并通过局部束调整进行相机位姿优化；所述通过计算跟踪损失精确估计相机位姿，并通过局部束调整进行相机位姿优化，包括引入软掩码和误差掩码，软掩码直接来自活动子地图的透明度图，误差布尔掩码剔除所有颜色或深度误差超过阈值的像素点，得出跟踪损失函数；采用保持高斯参数不变的局部束调整损失函数优化相机位姿； 所述跟踪损失函数为： , 其中：为用于控制颜色差异和深度差异的权重； 所述局部束调整损失函数为： ， 其中，代表跟踪损失，表面到表面的投影误差表示来自两个不同视角的真实表面观测点之间的距离，其中，表示从第帧相机到第帧相机的刚体变换，代表在当前相对变换映射下的物体表面观测3D坐标，表示第帧相机坐标系下的物体表面3D坐标；高斯到高斯的投影误差表示来自两个不同视角的高斯点之间的距离，表示当前相对变换映射下的高斯观测3D坐标，表示第帧相机下的高斯观测3D标； 基于优化的子地图采用视图一致的2D高斯进行场景表示，计算相机射线与2D高斯交点并进行无偏深度估计；所述采用视图一致的2D高斯进行场景表示，计算相机射线与2D高斯交点并进行无偏深度估计，包括将3D高斯通过去除缩放矩阵的一个维度压缩为2D高斯，利用2D高斯进行场景表示，求解相机射线与2D高斯的交点并计算无偏深度来确定高斯深度； 所述2D高斯的表达式为： ， 其中，和为局部坐标系中的坐标，2D高斯的参数包括：是2D高斯的中心位置，和是2D高斯的两个主切向量，作为缩放矩阵，作为旋转矩阵，其中代表2D高斯的法向量，2D高斯的空间变换矩阵的表达式为： ， 其中：为2D高斯的局部坐标系的投影矩阵，为2D高斯的中心位置，为2D高斯的两个主切向量，为2D高斯两个主切向量的缩放系数； 是从世界坐标到像素坐标的变换矩阵，3D空间点的公式为： , 其中：表示从相机发射的均匀光线，穿过像素并在深度处与2D高斯相交，为3D空间点的齐次坐标，是从世界坐标系到像素坐标系的变换矩阵，为2D高斯的局部投影矩阵，为2D高斯局部坐标系内一个点的齐次坐标，是矩阵的转置； 所述相机射线与2D高斯的交点为： ， 其中：和是平面向量的第i个参数； 所述无偏深度估计函数为： , 其中，是第j个高斯的不透明度，是第j个像素的不透明度，是射线与高斯的交点，向量由相机外参、高斯的缩放矩阵和旋转矩阵计算得到，是高斯均值； 将所有优化后的子地图合并为全局地图，并通过最小化损失函数来优化全局地图的颜色和高斯的几何性质； 对优化后的全局地图进行高斯剪枝和曝光补偿，得到颜色图、深度图和法线图，基于颜色图、深度图和法线图完成三维场景的重建。

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