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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种隐藏区域混合拓扑地图构建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：CN119354175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411469023.7，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权一种隐藏区域混合拓扑地图构建方法是由王若尧;张波涛;任征;李正强;王坚;陈云设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隐藏区域混合拓扑地图构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种隐藏区域混合拓扑地图构建方法，涉及机器人感知与建图技术领域，包括S1、输入激光点云，并使用k‑dimensionaltree建立索引；S2、将输入的激光点云的地面进行滤除；S3、计算滤波后的激光点云中各点的法线，并输入RegionGrowing聚类，聚类得到点云簇Ci；S4、根据点云簇Ci中点云，筛选点云数量大于100点的点云簇作为候选点云簇；S5、建立隐藏区域先验地图；S6、获得步骤五建图初始时的经纬度坐标lat0,lon0，以此原点建立本地笛卡尔；S7、将6组本地笛卡尔坐标系下位置数据与建图的同步位置进行最小二乘估计，得到一组变换矩阵；S8、生成隐藏区域混合地图。本发明采用上述一种隐藏区域混合拓扑地图构建方法，为机器人提供了先验的隐藏区域信息，并减少存储介质的占用。

本发明授权一种隐藏区域混合拓扑地图构建方法在权利要求书中公布了：1.一种隐藏区域混合拓扑地图构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、输入激光点云，并使用k-dimensionaltree建立索引； 步骤S2、将输入的激光点云的地面进行滤除，去除干扰激光点云以保证分割的准确性，使用直通滤波将高于地面H以上的激光点云进行滤波处理； 步骤S3、计算滤波后的激光点云中各点的法线，并输入RegionGrowing聚类，聚类得到点云簇Ci，其中，i为点云簇序列，典型值平滑度St为10度，曲率Ct为1； 步骤S4、根据点云簇Ci中点云，筛选点云数量大于100点的点云簇作为候选点云簇，并根据最小点云簇的区域得到x轴上最小点pxmin,y0,z0与y轴方向上最大点px1,ymax,z1和最小点px2,ymin,z2，生成待处理候选隐藏点使用双随机算法在预设范围内取值，典型预设范围区间为[0.5,1]，并计算隐藏点相对雷达的位置； 步骤S5、在室外环境中使用建图算法得到机器人在当前坐标下的实时位姿估计，根据位姿生成变换矩阵，激光雷达与车体坐标系的变换矩阵由测量得到，将生成的隐藏点位置pl注册到全局坐标系下得到全局隐藏点pw，重复该过程，建立隐藏区域先验地图； 步骤S6、获得步骤五建图初始时的经纬度坐标lat0,lon0，作为OSM地图的初始坐标系原点，以此原点建立本地笛卡尔，再在机器人建图运动区间，获取RTK差分模式下机器人的6组不同时间的本地笛卡尔坐标系下的位姿数据及激光建图中与此时间对齐的位姿估计其中，i∈[1,6]，k∈[1,6]； 步骤S7、将6组本地笛卡尔坐标系下位置数据与建图的同步位置进行最小二乘估计，得到一组变换矩阵； 步骤S8、分别将变换矩阵作用到隐藏区域先验地图及激光点云地图，并将所有激光点云均转换到以OSM地图本地坐标系为基准的地图上，生成隐藏区域混合地图。

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