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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种多机器人的协同构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：CN116465396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202210033158.3，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种多机器人的协同构图方法是由赵高鹏;徐皓远;王奔;张志龙;张锡伟;赖蔚松设计研发完成，并于2022-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多机器人的协同构图方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多机器人的协同构图方法，每个机器人本地都维护一个由关键图像帧位姿，及关键帧观测的到的特征点空间位置和特征点对应的描述子组成的局部拓扑地图。在机器人运动的过程中，该地图不断更新，并将地图的增量部分发送至中央服务器。在服务器上，利用基于特征点匹配的位置重识别算法检测各个机器人地图的重合部分，并将有交集的地图合并。先优化各机器人位姿，后将优化后的位姿反馈各机器人。最后以优化后的机器人位姿为先验信息优化地图点坐标。本发明方法的优点是可以节约通信带宽，提高协同构图精度的同时也可以提高各机器人的定位精度。本发明方法能够通过多机器人平台在线协同得到全局地图。

本发明授权一种多机器人的协同构图方法在权利要求书中公布了：1.一种多机器人的协同构图方法，其特征在于：将多机器人系统分为机器人节点与中心服务器；在多机器人协同同步定位与构图的系统框架中，机器人节点配有光电图像传感器、IMU、卫星定位；每个机器人本地都维护一个由关键图像帧位姿及关键帧观测得到的特征点空间位置和特征点对应的描述子组成的局部拓扑地图；在机器人运动的过程中，该地图不断更新，并将地图的增量部分发送至中心服务器；在服务器上，利用基于特征点匹配的位置重识别算法检测各个机器人地图的重合部分，并将有交集的地图合并；先优化各机器人位姿，后将优化后的位姿反馈各机器人；最后以优化后的机器人位姿为先验信息优化地图点坐标；具体实现步骤如下： 步骤1、各机器人节点标配有光电图像传感器、IMU，部分配有卫星定位，将视觉惯性里程计得到的机器人自身位姿结果、地图点坐标及读取的卫星定位数据以关键帧数据包的形式发送给中心服务器； 步骤2、服务器每收到一个关键帧数据包，将其中的地图点信息与位姿拼接为待融合地图，将其中的图像特征信息与之前收到的来自各机器人的图像特征信息进行比对，进行位置重识别；如果出现相似场景，即该关键帧代表的机器人，路过了另一机器人此前路过的位置，或此机器人路过了此前自己路过的位置，则执行步骤3；否则将图像特征数据存入BOW词袋模型中，等待下一个数据包； 步骤3、计算两个关键帧之间的位姿变换关系，得到初始变换矩阵，之后将待融合的局部地图的地图点通过这个变换矩阵投射到当前关键帧Ka上，再利用引导匹配的方法获得更多的匹配点对并进行非线性优化，获得精确的变换矩阵； 步骤4、将完成匹配的待融合地图的地图点变换到当前关键帧所在地图坐标下，消除重复的地图点；之后将两个地图的关键帧融合，生成一张新的地图； 步骤5、对整个合并后的地图进行位姿图优化； 步骤6、将优化后的机器人位置与它们的相对位置发送回各机器人； 步骤7、将优化过的机器人位姿作为先验信息，优化融合后的大地图中的地图点的坐标。

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