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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利位姿图优化方法、装置、果园机器人及果园作业系统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：CN119313731B 。

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：202411367123.9，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权位姿图优化方法、装置、果园机器人及果园作业系统是由薛秀云;黄晓彤;赖星宇;温子墨;邱桐;陈亮宇;马肇泳;李震;吕石磊;孙道宗;代秋芳设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本位姿图优化方法、装置、果园机器人及果园作业系统在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种位姿图优化方法、装置、果园机器人及果园作业系统，属于农业机器人技术领域，可以实现高效准确回环重置SLAM系统的累积误差。所述方法包括：根据携带有果园环境信息的多种传感器数据，预测得到全局位姿图；如果所述多种传感器数据中当前帧视觉数据经几何关系匹配算法和位姿关系匹配算法确定双回环验证结果；在回环验证结果均为通过时，如果视觉数据分别对应的两雷达帧数据判决操作通过，则将所述当前帧视觉数据对应的导入数据，输入至携带有与局部视图细胞关联的三维位姿细胞的连续吸引子网络，以确定位姿矫正量；根据所述位姿矫正量和所述全局位姿图，得到优化的全局位姿图。

本发明授权位姿图优化方法、装置、果园机器人及果园作业系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源SLAM回环的位姿图优化方法，其特征在于，包括： 根据携带有果园环境信息的多种传感器数据，预测得到全局位姿图，其中，如果所述多种传感器数据中当前帧视觉数据的描绘子的相似度不符合双回环验证阈值条件，则将当前帧视觉数据作为一帧参考帧视觉数据，记录至指定的数据存储单元； 如果当前帧视觉数据的描绘子的相似度符合所述双回环验证阈值条件，则根据所述当前帧视觉数据与指定的数据存储单元中一帧参考帧视觉数据之间的匹配点集中随机采样的样本点组，通过几何关系匹配算法确定第一回环验证结果，并根据所述匹配点集中选为所述几何关系匹配算法的内点的匹配点，通过位姿关系匹配算法确定第二回环验证结果； 在第一回环验证结果和第二回环验证结果均为通过时，如果所述当前帧视觉数据和所述数据存储单元中一帧参考帧视觉数据分别对应的两雷达帧数据判决操作通过，则将所述当前帧视觉数据对应的导入数据，输入至携带有与局部视图细胞关联的三维位姿细胞的连续吸引子网络，以确定位姿矫正量；其中，所述导入数据包括所述当前帧视觉数据之后的图像流，用于与各局部视图细胞的活动变化量映射； 根据所述位姿矫正量和所述全局位姿图，得到优化的全局位姿图； 其中，所述连续吸引子网络是具有加权兴奋和抑制连接的神经网络计算模型；所述连续吸引子网络是根据训练数据中图像流，学习并记录有作为对应局部视图细胞活动变化量的图像流矢量与三维位姿细胞的活动关联关系；所述连续吸引子网络的三维位姿细胞携带三维坐标信息以及姿态信息； 所述导入数据还包括所述当前帧视觉数据的局部视图码和位姿估计量； 所述连续吸引子网络的构建方式包括： 构建用于表示三维坐标信息以及姿态信息的六个自由度参数，并根据所述六个自由度参数，通过六维矩阵排列和表示携带有姿态信息的三维位姿细胞； 根据三维位姿细胞之间的距离系数以及宽度常数，创建一个局部激励权重矩阵，并根据局部激励下各个三维位姿细胞的活动变化量与局部激励权重矩阵，确定抑制形式下的总活动变化量； 配置图像流的矢量与各个三维位姿细胞的活动变化量的学习关系，并建立所述图像流的矢量与各局部视图细胞的激活对应关系，激活后活动的局部视图细胞用于对存在活动关联关系的三维位姿细胞产生局部激励，以形成对应三维位姿细胞的活动变化量； 根据局部视觉矫正的强度、活动的局部视图细胞的数量、图像流的矢量和各个三维位姿细胞的活动变化量，构造局部激励下的总活动变化量，以用于输出位姿矫正量。

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