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龙图腾网获悉闽都创新实验室申请的专利一种轻量级实时语义建图的动态SLAM方法和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：CN116071511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310034816.5，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种轻量级实时语义建图的动态SLAM方法和系统是由巢建树;刘洋;胡诗佳;明瑞成;赖佳华;郭杰龙;魏宪;俞辉设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量级实时语义建图的动态SLAM方法和系统在说明书摘要公布了：一种轻量级实时语义建图的动态SLAM方法和系统，包括：步骤S100，对目标检测神经网络进行训练和部署；步骤S200，嵌入跟踪和预测机制，去除所有输入帧中属于可移动对象的特征点；步骤S300，通过检测和跟踪结果的概率融合，构建语义八叉树地图，对场景进行对象级描述。该视觉SLAM系统能在动态场景中稳定运行，保持高精度的定位效果，不用借助GPU仅在CPU设备上完成实时运行，运行帧率达30FPS左右；通过增加的语义建图线程，充分利用目标检测网络产生的语义信息，生成一个去除所有可移动物体的静态语义八叉树地图。

本发明授权一种轻量级实时语义建图的动态SLAM方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种轻量级实时语义建图的动态SLAM方法，其特征在于，包括： 步骤S100，对目标检测神经网络进行训练和部署； 步骤S200，嵌入跟踪和预测机制，去除所有输入帧中属于可移动对象的特征点；包括： 步骤S210，SLAM系统通过RGB-D相机输入数据，在RGB图像上提取ORB特征点，采用图像金字塔和四叉树法来均匀采点，判断该帧是否新增为关键帧，如果为关键帧则启动检测，检测图像中的对象标签并生成边界框，使用目标跟踪算法来跟踪关键帧的多个检测结果； 步骤S220，判断图像中标签是否为动态物体标签，如果是，则将边界框标记为动态物体框，把边界信息传入跟踪流程，剔除动态物体框内的特征点，使用剩下的静态特征点进行位姿估计，对相邻两帧进行静态特征点匹配，然后用迭代最近点求解旋转矩阵和平移，即相机的位姿变化，如果当前帧并未选入关键帧，则找到最近的关键帧，使用恒速模型来预测关键帧的多个检测结果在当前帧的位置； 步骤S230，利用恒速模型来预测最近关键帧中的运动物体在当前坐标系中的位置，得到当前帧运动物体边界框位置的预测结果；如果当前帧是关键帧，通过目标检测网络得到动态物体边界框的位置矩阵在世界坐标系下的坐标，将位置矩阵投影到二维坐标平面，得到矩阵，和，使用SORT算法同时跟踪和预测，，；如果当前帧未被选入关键帧，则输入为空值empty，使用恒速模型根据上一关键帧预测当前帧的，，并更新；遍历三个矩阵，计算其投影在平面的IOU，记录IOU的最大值以及对应矩阵索引，根据索引找到满足条件的，，矩阵，从而得到预测当前帧的边界框位置矩阵在世界坐标下的坐标； 经过检测和预测后，利用关键帧的检测结果来预测当前帧中活动物体的位置，然后将利用预测结果去除当前帧中可移动物体上的特征点； 步骤S300，通过检测和跟踪结果的概率融合，构建语义八叉树地图，对场景进行对象级描述；步骤S310，在关键帧上利用点云分割模块结合关键帧对应的深度图生成点云地图，然后对三维点云进行分割和聚集，得到三维对象的边界； 步骤S320，3D目标数据库构建模块利用目标检测网络产生的标签信息，建立三维对象数据库； 步骤S330，点云分割后传入更新语义八叉树地图模块，对当前点云进行过滤，并将其放到候选被占用的点云中； 步骤S340，更新语义八叉树地图模块将查询候选占用点是否位于三维边界框中，如果为真，则根据它的标签分配相应的颜色，同时，该模块将查询候选占据点是否位于可移动物体的三维边界框中，如果是，它将被标记为一个可移动的点； 步骤S350，更新八叉树地图的占据概率，八叉树地图内部提供一个点云结构，只携带点的空间位置信息，使用概率形式来表达某节点是否被占据的事实，当有新的观测结果时，其占据概率将被更新。

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