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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利一种适用于平面道路的3D激光雷达里程计优化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：CN116380118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211506970.X，技术领域涉及：G01C22/00；该发明授权一种适用于平面道路的3D激光雷达里程计优化方法是由尤波;钟广金;李佳钰;庄天扬设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于平面道路的3D激光雷达里程计优化方法在说明书摘要公布了：本发明针对3D激光雷达户外道路建图时Z方向漂移问题，公开了一种适用于平面道路的3D激光雷达里程计优化方法，所述方法包括：提取一帧点云，去除点云畸变后进行点云匹配得到两帧之间机器人的偏移量；提出一种道路地面点提取方法将提取出的地面点云进行道路种子点提取；将种子点集投影到全局坐标系下并利用奇异值分解方法对种子点集进行平面拟合建立平面模型；将点云匹配得到的位置坐标作为预测值，将拟合平面模型计算出的位置坐标作为观测值进行卡尔曼滤波并实时修正激光雷达里程计。本发明能够有效的优化移动机器人在平坦道路上建图时产生的Z轴方向漂移问题，保证移动机器人建图的精确性。

本发明授权一种适用于平面道路的3D激光雷达里程计优化方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于平面道路的3D激光雷达里程计优化方法，其特征是： S1、提取一帧点云并利用IMU的里程计信息去除点云畸变； S2、提取地面点云，将非地面点云与前一帧非地面点云进行点云匹配得到两帧之间机器人的偏移量R、t； S3、提出一种道路地面点提取方法将提取出的地面点云进行道路种子点提取； S4、将种子点的集合投影到全局坐标系并利用奇异值分解方法拟合地面点云得到平面模型； S5、提出一种利用卡尔曼滤波优化3D激光雷达里程计的方法； 所述S3提出一种道路地面点提取方法将提取出的地面点云进行道路种子点提取，具体包括如下子步骤： S31、设定车头朝向为X轴，道路阈值为2，将畸变补偿后的一帧地面点云P按照道路阈值提取道路点云集，具体公式如下： 1 其中，为点到X轴平面的距离； S32、对道路点云集按照高度排序得到点云集Psorted，PN为从点云集Psorted中提取高度最小的N个点云的集合，μ为点云集PN的高度平均值，PN i为第i个点的高度值，具体公式如下： 2 S33、设定激光雷达距离地面高度为T，判断道路点云集中高度小于T+μ的点云作为种子点云集Pseeds； 所述S4将种子点的集合投影到全局坐标系并利用奇异值分解方法拟合地面点云得到平面模型，具体包括如下子步骤： S41、已知种子点云集的坐标为相对当前车身坐标系下的坐标，将种子点云集投影到全局坐标系下，具体公式如下： 3 其中，为种子点云集在全局坐标系下的坐标，、分别为当前机器人坐标系相对上一帧机器人坐标系的旋转、平移矩阵，、分别为上一帧机器人相对全局坐标系的旋转、平移矩阵； S42、基于种子点云集求解拟合平面模型，添加约束条件使得该平面到所有点距离之和最小； 所述S5提出一种利用卡尔曼滤波优化3D激光雷达里程计的方法，具体包括如下子步骤： S51、将当前帧机器人的位置坐标转换为全局坐标系下机器人的位置坐标具体公式如下： 4 其中，为当前帧机器人在全局坐标系下的位置坐标，、、为S3中点云匹配结果； S52、因为Z轴偏差是由于惯性器件中重力加速度造成的，所以假设X、Y轴偏差忽略不计，将机器人在全局坐标系下的X、Y轴坐标带入S4中建立的平面模型得到观测值； S53、将点云匹配得到的机器人在全局坐标系下的位置坐标作为预测值，利用上一帧拟合平面模型计算出的全局位置坐标作为观测值进行卡尔曼滤波并实时修正激光雷达里程计。

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