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龙图腾网获悉北京工商大学申请的专利一种不同传感器数据的自适应多重融合SLAM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：CN115950414B 。

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：202310114324.7，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权一种不同传感器数据的自适应多重融合SLAM方法是由于家斌;吴继光;陈志豪;赵峙尧;许继平;王立;孙茜;陈阳;陆阳设计研发完成，并于2023-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种不同传感器数据的自适应多重融合SLAM方法在说明书摘要公布了：本发明公开的是一种不同传感器数据的自适应多重融合SLAM方法，属于移动机器人自主导航领域。首先获取移动机器人的传感器数据并进行处理，同时提取到深度相机获得的图像的特征，生成全局深度视觉信息和局部深度视觉信息。然后利用改进的IMLS‑ICP算法将激光雷达数据、全局深度视觉信息和局部深度视觉信息进行点云匹配，生成点云地图，并利用改进的模糊自适应UKF算法进行数据融合，得到移动机器人的位姿。最后对移动机器人的运动轨迹进行闭环检测，将机器人位姿、点云地图和闭环检测结果作为约束进行联合优化，得到移动机器人的路径地图。本发明减小了移动机器人的位姿估计误差，移动机器人所建地图更加准确，提升了移动机器人对所处环境的鲁棒性。

本发明授权一种不同传感器数据的自适应多重融合SLAM方法在权利要求书中公布了：1.一种不同传感器数据的自适应多重融合SLAM方法，其特征在于，具体为： 首先，针对处于某未知室内环境中的，融合激光雷达、深度相机和若干传感器的移动机器人，获取其传感器数据并进行处理，同时提取到深度相机获得的图像特征，生成全局深度视觉信息和局部深度视觉信息； 然后，利用改进的IMLS-ICP算法将激光雷达数据、全局深度视觉信息和局部深度视觉信息进行点云匹配，生成点云地图，并利用改进的模糊自适应UKF算法进行数据融合，得到移动机器人的位姿； 最后，对移动机器人的运动轨迹进行闭环检测，将机器人位姿、点云地图和闭环检测结果作为约束进行联合优化，得到移动机器人的路径地图； 具体过程为： 首先，将全局深度视觉信息中的描述符和联合优化后的位姿进行匹配，检测移动机器人的路径是否为一个闭合环，若是，则从点云配准中得到移动机器人的位姿变换，形成闭环约束，执行下一步；否则，继续搜索起始点位置，直至达到闭环约束； 然后，利用高斯牛顿法的收敛性，将机器人位姿、点云地图和闭环检测结果作为约束进行联合优化，得到移动机器人的路径地图； 优化函数的公式如下： 其中，Fxk是移动机器人状态量xk的损失函数；Gxk是位姿和地图的优化函数。

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