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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于语义信息的激光SLAM回环检测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：CN115345932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210734017.4，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于语义信息的激光SLAM回环检测方法是由丁大伟;李健;安翠娟;王恒;任莹莹;孙新苗;爨朝阳;程乐设计研发完成，并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义信息的激光SLAM回环检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义信息的激光SLAM回环检测方法，包括：对当前环境下的激光点云进行球面投影，并获取投影后所生成的二维图像中每个点的深度信息；通过全卷积神经网络进行语义分割，并利用获得的语义标签生成权重矩阵；通过滑动窗口将权重矩阵聚集及旋转，生成具有旋转不变性的全局描述符；构建Kd‑Tree对历史帧进行搜索，根据时间阈值及距离阈值获取候选帧；利用全局描述符获取两帧点云的角度差，并通过具有初始角度的ICP算法进行几何验证，确定最终的回环帧，得到闭环位置。本发明解决了现有技术利用纯激光进行回环检测时，没有充分利用环境语义信息，导致算法效率偏低的问题。

本发明授权一种基于语义信息的激光SLAM回环检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义信息的激光SLAM回环检测方法，其特征在于，包括： 对当前环境下的激光点云中的激光点进行球面投影，得到投影后所生成的二维图像，并获取投影后所生成的二维图像中的每个点的深度信息； 通过预设的全卷积神经网络对所述二维图像进行语义分割，得到所述二维图像中每个点的语义标签，并利用获得的语义标签生成权重矩阵； 通过滑动窗口将权重矩阵聚集及旋转，生成具有旋转不变性的全局描述符； 构建Kd-Tree对历史帧进行搜索，通过度量当前帧和历史帧的全局描述符之间的距离及当前帧和历史帧的间隔时间，根据时间阈值及距离阈值获取候选帧； 利用全局描述符获取两帧点云的角度差，并通过具有初始角度的ICP算法进行几何验证，从所述候选帧中确定最终的回环帧，得到闭环位置； 所述通过预设的全卷积神经网络对所述二维图像进行语义分割，得到所述二维图像中每个点的语义标签，并利用获得的语义标签生成权重矩阵，包括： 通过预设的全卷积神经网络对所述二维图像进行语义分割，得到所述二维图像中每个点的语义标签；按照标签概率以及标签类别进行加权处理，生成权重矩阵；其中，权重生成公式为： 式中，w表示权重值，为预先设置的类别权重，pc表示点类别的概率值； 所述通过滑动窗口将权重矩阵聚集及旋转，生成具有旋转不变性的全局描述符，包括： 对所述权重矩阵每列权重进行叠加，将行数降维为一； 对降维后的权重矩阵，采用滑动窗口，再次进行降维，并进行规范化处理，生成描述符每一维的值，得到特征描述符； 将得到的特征描述符进行旋转处理，将最大权值旋转到矩阵初始位置，并记录旋转维数；生成具有旋转不变性的全局描述符； 所述生成描述符每一维的值的计算公式为： 式中，j表示当前计算维度，wj表示降维后权重矩阵第j维的值，n为窗口大小，descmax为生成描述符最大维度的值。

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