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龙图腾网获悉西安达升科技股份有限公司申请的专利融合激光视觉的地图动态构建方法及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：CN120506938B 。

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：202511006040.1，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权融合激光视觉的地图动态构建方法及系统是由赵江民设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合激光视觉的地图动态构建方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及机器人导航技术领域，公开了融合激光视觉的地图动态构建方法及系统，该系统包括数据感知模块、特征解析模块、信息融合模块和动态优化模块。数据感知模块通过激光测距设备和视觉成像装置采集环境点云序列与场景图像序列；特征解析模块提取点云的空间结构特征与图像的视觉语义特征；信息融合模块采用权重分配策略将多模态特征融合生成初始地图；动态优化模块利用增量数据实时调整地图位置与属性参数。本申请通过多模态融合与动态优化，解决了传统单一传感器地图精度不足、语义缺失及动态更新效率低的问题，适用于机器人导航、自动驾驶等场景。

本发明授权融合激光视觉的地图动态构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合激光视觉的地图动态构建系统，其特征在于，包括： 数据感知模块：通过激光测距设备采集环境点云序列，并利用视觉成像装置获取场景图像序列；点云序列包含空间坐标信息，图像序列包含纹理颜色信息； 特征解析模块：基于点云序列提取空间结构特征，基于图像序列提取视觉语义特征；空间结构特征通过邻域点统计法计算，视觉语义特征通过边缘检测与区域分割技术获取； 信息融合模块：将空间结构特征与视觉语义特征进行多模态信息融合，生成初始融合地图；多模态信息融合采用权重分配策略，根据数据可信度设置融合权重； 动态优化模块：利用实时采集的增量数据对初始融合地图进行动态优化，调整地图中各区域的位置与属性参数；增量数据包括新采集的点云序列与图像序列； 所述利用实时采集的增量数据对初始融合地图进行动态优化，调整地图中各区域的位置与属性参数的具体方式包括： 输入层，将增量数据中的点云特征与图像特征作为输入；设置输入维度与特征数量一致； 隐藏层，设置多层非线性变换层；将输入数据从输入层传递至第一层变换层，通过线性组合与激活函数处理，获得第一层输出，将第一层输出传递至下一层变换层，重复非线性处理，直至最后一层变换层结束，获得最终变换输出； 输出层，将最终变换输出传递至输出层，通过线性投影生成地图优化量；优化量包括空间位置偏移量与属性更新值； 基于增量数据的采集时间与可信度，确定优化量的影响权重； 应用优化操作，将优化量乘以影响权重后叠加至初始融合地图，完成动态优化； 所述将空间结构特征与视觉语义特征进行多模态信息融合，生成初始融合地图的具体方式包括： 基于空间结构特征中的密度特征、方向特征与形状特征，建立三维空间网格模型； 基于视觉语义特征中的边缘特征与区域特征，建立二维图像语义模型； 通过坐标映射将三维空间网格模型与二维图像语义模型对齐，将语义信息填充至空间网格中，形成包含空间结构与语义属性的初始融合地图； 所述基于增量数据的采集时间与可信度，确定优化量的影响权重的具体方式包括： 针对增量数据的采集时间，通过时间衰减函数计算时间权重；时间衰减函数的衰减速率根据地图动态变化频率设置； 针对增量数据的可信度，通过数据质量评估指标计算可信度权重；数据质量评估指标包括点云密度、图像清晰度与特征匹配度； 结合时间权重与可信度权重，通过加权求和公式计算优化量的影响权重。

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