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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于点云残差的激光雷达SLAM退化检测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：CN116203579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310207639.6，技术领域涉及：G01S17/88；该发明授权基于点云残差的激光雷达SLAM退化检测方法及系统是由杨明;钱烨强;张弛;柴子豪设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于点云残差的激光雷达SLAM退化检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于点云残差的激光雷达SLAM退化检测方法及系统，包括：使用激光雷达传感器采集连续帧点云，并对连续帧点云进行预处理，获得非地面的连续的点云数据；对所述预处理后的点云数据进行基于点到面迭代最近点方法的分析，获得残差抗扰动鲁棒性的点云约束关系；基于所述点云约束关系，进行扰动识别，判断是否发生退化并获得退化方向。本发明能解决激光雷达SLAM在退化场景下失效难以检测的问题，为激光SLAM的稳定运行提供预警，能实现较高的检测准确性，有利于实际应用。

本发明授权基于点云残差的激光雷达SLAM退化检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于点云残差的激光雷达SLAM退化检测方法，其特征在于，包括： 使用激光雷达传感器采集连续帧点云，并对连续帧点云进行预处理，获得非地面的连续的点云数据； 对所述预处理后的点云数据进行基于点到面迭代最近点方法的分析，获得残差抗扰动鲁棒性的点云约束关系； 基于所述点云约束关系，进行扰动识别，判断是否发生退化并获得SLAM退化方向； 所述预处理包括地面点云分离、聚类噪声剔除； 所述对所述预处理后的点云数据基于点到面迭代最近点方法进行分析，获得残差抗扰动鲁棒性的点云约束关系，包括： 基于点到面最近点迭代方法获得当前帧中的每一点在前一帧中的匹配点； 构建当前帧中的点到其对应的所述匹配点的残差； 基于所述残差，获得其对机器人位姿的敏感度影响关系，作为残差抗扰动鲁棒性的点云约束关系； 所述基于点到面最近点迭代方法获得当前帧中的每一点在前一帧中的匹配点，包括： 设定t和t+1为连续两帧的点云数据； 通过点到面最近点迭代方法，将t+1中的点di与t中的所有点进行迭代匹配，获点di在t中的匹配点si； 基于所述点云约束关系，进行扰动识别，判断是否发生退化并获得退化方向，包括： 基于所述点云约束关系，将退化判定问题转化为求解残差对R,T的敏感度问题，令每一项残差fi对R,T求偏导，即： 将每一项残差Ji拼接，构成矩阵J； 对所述矩阵J进行特征值分解得到特征向量和特征值； 若最小特征值λmin小于所设定的阈值，代表当前场景发生退化，且所述最小特征值λmin对应的特征向量是当前的SLAM退化方向。

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