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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利用于分布式slam系统的多层次语义感知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：CN119478945B 。

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：202411482426.5，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权用于分布式slam系统的多层次语义感知地图构建方法是由史彦军;于程嘉;赵鹏;王晓丛设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于分布式slam系统的多层次语义感知地图构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及用于分布式slam系统的多层次语义感知地图构建方法，包括：采集地点信息，基于地点信息获取备选匹配帧；对备选匹配帧提取特征值，并生成矢量作为特征值的段描述，对段描述进行处理，获取处理后点云数据；基于处理后的点云数据，构建概率3D占用栅格图，对概率3D占用栅格图进行平面分割，构建2D网格图；将2D网格图输入卷积神经网络模型进行图像深度估计和语义分割，获取深度信息和语义信息；将深度信息和语义信息进行融合，获取三维语义点云数据；基于三维语义点云数据和相机姿态，获取三维语义图并进行优化。本发明结合了传统slam系统的几何信息和深度学习技术的优势，实现对环境的高效感知和建模。

本发明授权用于分布式slam系统的多层次语义感知地图构建方法在权利要求书中公布了：1.用于分布式slam系统的多层次语义感知地图构建方法，其特征在于，包括： 采集地点信息，基于所述地点信息获取备选匹配帧； 对所述备选匹配帧提取特征值，并生成矢量作为所述特征值的段描述，对所述段描述进行处理，获取处理后点云数据； 基于处理后的点云数据，构建概率3D占用栅格图，对所述概率3D占用栅格图进行平面分割，构建2D网格图； 将所述2D网格图输入卷积神经网络模型进行图像深度估计和语义分割，获取深度信息和语义信息； 将所述深度信息和所述语义信息进行融合，获取三维语义点云数据； 基于所述三维语义点云数据和相机姿态，获取三维语义图并进行优化； 获取所述三维语义图并进行优化包括： 将所述深度信息和所述语义信息融合为三维语义点云数据，并根据相机姿态，将各帧的点云数据映射至世界坐标系，获取所述三维语义图； 计算机器人的旋转和完整的位姿变换，对所述三维语义图进行优化； 所述机器人之间还进行通信，包括： 当机器人α捕获新的LiDAR数据时，位置识别模块产生一个DELIGHT描述符压缩原始点云并将其恢复到局部描述符树中，其中，所述局部描述符树为局部区域内的DELIGHT描述符层次化组织形式； 所述描述符的通信消息以R_MSG的形式将数据发送给机器人β，所述位置识别模块在描述符树中检索最相似的描述符，其中，所述描述符树为DELIGHT描述符的层次化组织形式； 机器人β将节点预设范围特征值的段描述与描述符树中最相似的描述符进行匹配，确定节点在地图中的位置，同时生成相对位姿信息发送至机器人α使得机器人之间建立通信协议。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连理工大学，其通讯地址为：116000 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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