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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于环境物体的语义定位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：CN116128966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202310181061.1，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于环境物体的语义定位方法是由计星武;应忍冬;刘佩林;陈祥;牛昊晨;文飞设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于环境物体的语义定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于环境物体的语义定位方法，涉及机器人技术领域。包括语义建图、闭环检测、定位矫正。通过卷积神经网络提取图像中目标物体的语义信息，并利用视觉里程计来估计相机的位置信息。通过卷积神经网络提取出目标物体的标签信息以及其在图像中的2D边界框位置和尺寸；通过双向对比匹配的方式，检测相机是否经过历史的地点，如果经过则通过几何验证确认相机是否到达闭环位置；最后通过计算物体的相对位置关系并通过位姿图优化来矫正相机的定位。本发明能够在光照和季节变化、相机观测视角变化等的复杂环境下，实现厘米级的定位和地图构建。

本发明授权一种基于环境物体的语义定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于环境物体的语义定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、语义建图：卷积神经网络提取相机图像中目标物体的语义信息和位置信息，构建用于闭环检测的语义物体三维地图； 步骤2、闭环检测：结合相机图像中的物体与语义物体三维地图的物体双向对比匹配，检测相机是否经过历史的地点，若经过则生成用于相机定位矫正的匹配的物体； 步骤3、定位矫正：计算具有匹配关系物体之间的相对位置关系，并建立相机位置与物体位置的位姿图，通过位姿图优化矫正相机定位； 所述步骤2包括以下步骤： 步骤2.1、对于相机输入的RGB彩色图像，根据语义建图得到局部语义地图；在局部语义地图中，每个3D立方体包围框的中心位置，都建立一个拓扑点；每个拓扑点之间的连线设置为拓扑边，拓扑点之间的空间距离即位该点对应拓扑边的权重；从局部语义地图得到了局部拓扑地图； 步骤2.2、利用视觉SLAM技术估计相机的运动信息，将以相机光心为原点的参考系的局部语义地图，转变为以环境中相机起始点为原点为参考系的全局语义地图；按照局部拓扑地图生成方法得到全局拓扑地图； 步骤2.3、基于物体标签信息和位姿的回环检测算法，利用KM算法匹配局部和全局拓扑地图，计算出在全局拓扑地图中与当前时刻下的局部拓扑地图对应的拓扑点，即为得到二者之间的匹配对应的物体，为闭环物体匹配对； 步骤2.4、得到匹配物体后通过物体的语义信息进行几何验证，计算匹配对物体的尺寸，标签，姿态信息的差值，当差值小于一定阈值时，确认相机到达闭环位置，立即进行定位漂移矫正； 所述步骤3包括以下步骤： 步骤3.1、通过对齐每个闭环物体匹配对，计算得到物体之间的位置误差，通过平均每对物体间位置误差的方法计算当前时刻相机定位估计的漂移距离； 步骤3.2、利用基于位姿图优化的定位估计漂移矫正算法，降低相机定位估计的误差，矫正相机定位估计的漂移。

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