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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于移固协同纠偏的地下贫纹理空间高精度建图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：CN119620103B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411619174.6，技术领域涉及：G01S17/89；该发明授权一种基于移固协同纠偏的地下贫纹理空间高精度建图方法是由李刚;徐林康;宋越;何斌;沈润杰;李鑫设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于移固协同纠偏的地下贫纹理空间高精度建图方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于移固协同纠偏的地下贫纹理空间高精度建图方法，涉及地图构建技术领域，方法包括：获取基于地下贫纹理空间结构确定的传感器节点的传感器数据；计算无人机初始位置数据；通过无人机接收传感器数据，并结合无人机初始位置数据和无人机激光雷达探测数据生成无人机位置数据；通过分段式移固协同里程计校正无人机位置数据；获取用于描述地下贫纹理空间结构的点云数据；将传感器数据、无人机初始位置数据、矫正后的无人机位置数据和点云数据进行数据融合，得到融合数据，并将各个传感器节点作为建图过程中的特征点，建立地下贫纹理空间的高精度地图。本发明可以精确建立地下贫纹理空间的高精度图，有效提升地下空间管理和应用的效率。

本发明授权一种基于移固协同纠偏的地下贫纹理空间高精度建图方法在权利要求书中公布了：1.一种基于移固协同纠偏的地下贫纹理空间高精度建图方法，其特征在于，包括： S1：获取基于地下贫纹理空间结构确定的传感器节点的传感器数据，其中，所述传感器数据包括所述地下贫纹理空间结构的结构数据和所述传感器节点的位置数据； S2：获取无人机在地下贫纹理空间的定位数据，并基于所述定位数据计算无人机初始位置数据； S3：通过所述无人机接收所述传感器数据，并结合所述无人机初始位置数据和无人机激光雷达探测数据生成无人机位置数据； S4：通过分段式移固协同里程计校正所述无人机位置数据； S5：通过矫正后的无人机获取用于描述所述地下贫纹理空间结构的点云数据； S6：将所述传感器数据、所述无人机初始位置数据、矫正后的无人机位置数据和所述点云数据进行数据融合，得到融合数据； S7：根据所述融合数据，将各个传感器节点作为建图过程中的特征点，建立所述地下贫纹理空间的高精度地图； 其中，所述S4具体包括： S401：获取所述无人机与所述传感器节点的相对位置： ； 其中，Pu表示无人机在世界坐标系下的位置，表示传感器节点在世界坐标系下坐标，R表示无人机与传感器节点之间的旋转矩阵，T表示无人机与传感器节点之间的平移向量； S402：根据所述无人机与所述传感器节点的相对位置，通过分段式移固协同里程计，校正所述无人机位置数据； 所述S402具体为： 在所述分段式移固协同里程计的计时器间隔时长大于预设计时器间隔时长且所述传感器节点与所述无人机之间的距离小于预设距离时，校正所述无人机位置数据。

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