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龙图腾网获悉上海大学申请的专利面向非结构化果园的激光SLAM回环检测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：CN115453561B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210856876.0，技术领域涉及：G01S17/89；该发明授权面向非结构化果园的激光SLAM回环检测方法是由欧芳;苗中华;何创新;李楠;李云辉设计研发完成，并于2022-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向非结构化果园的激光SLAM回环检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向非结构化果园的激光SLAM回环检测方法，包括：获取结构化果园的点云数据，构建具有区分性的空间二进制模式全局表示；计算空间二进制模式的列指标贡献度及关于行因子的低维注意力分数图；根据注意力分数图构建KDTree，查找候选回环帧并判断候选帧与当前帧的空间二进制模式重叠率是否满足阈值条件，是则回环检测成功，否则回环检测失败。采摘机器人在实际果园中的实验结果表明该方法的有效性，此外，在常规户外数据集KITTI上的实验进一步证明了该方法的泛化性。

本发明授权面向非结构化果园的激光SLAM回环检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向非结构化果园的激光SLAM回环检测方法，其特征在于，包括有如下步骤： 首先，获取结构化果园的点云数据，构建具有区分性的空间二进制模式全局表示，其具体包括如下步骤 步骤11：机器人在运动过程中，通过激光雷达获取果园的点云数据； 步骤12：以雷达为原点将当前扫描帧点云pk＝xk,yk,zk沿果树高度方向分割到Nr×Ns×Nh个单元块，点云在极坐标下的表示为Γk＝rk,θk,hk，hk＝zk+ph， 其中rk是点云的扫描半径，θk是点云方位角，hk是点云实际高度，由扫描高度值zk与平台安装高度ph共同决定，同时点云归属的单元块也受限于雷达扫描最大有效扫描半径Rmax、最大有效高度Hmax以及扫描方位角2π： 其中i∈[1,Nr]，j∈[1,Ns]，ξ∈[1,Nh]，每个单元块Pijξ可以包含多个具有相同i,j,ξ序号的点云： 步骤13：将八位二进制单元块数据投影到Nr×Ns矩阵，以此构建具有区分性的空间二进制模式SBP全局表示， 其中，δP是二进制值返回函数，当单元块内存在点云则返回值为1，否则为0，SBP矩阵元素内的值由八位二进制编码而成，值范围为0-255； 其次，计算空间二进制模式的列指标贡献度及关于行因子的低维注意力分数图，其具体包括如下步骤： 步骤21：计算SBP列指标在行因子中的占比，公式表达如下： 其中，SBPi,jnorm是SBP的逐像素归一化； 步骤22：信息熵借鉴了热力学中熵的概念，用于描述事件信息量的大小，熵值越大表示系统越乱，熵越小表示系统越有序，SBP列指标信息熵计算公式为： 其中，是一个常量，SBP列指标信息熵直观表达了当前雷达扫描在列索引j，方位角j*60位置处的点云信息含量； 步骤23：计算SBP列指标贡献度，表示为权重矩阵： 步骤24：由列指标权重矩阵计算关于SBP内部行因子的低维注意力分数图，计算公式为： 其中，S为注意力分数图，是一个N×1维的低维向量表示； 最后，根据注意力分数图构建KDTree，查找候选回环帧并判断候选回环帧与当前帧的空间二进制模式重叠率是否满足阈值条件，是则回环检测成功，否则回环检测失败，其具体包括如下步骤： 步骤31：由注意力分数图构建KDTree，从中快速找到k近邻个候选回环帧； 步骤32：计算候选帧与当前帧点云的SBP重叠率； 其中，SBP分别表示当前查询帧点云与平移j列的候选帧点云的空间二进制模式，ε表示两个矩阵的差值有效阈值，当a的值为真值则Φ{a}＝1，否则为0，validSBP统计SBP矩阵内非零元素数量； 步骤33：当候选帧平移n列时取得与当前帧的最大SBP重叠率，作为该候选帧与查询帧之间的最终重叠率值； 步骤34：确定与当前帧重叠率最大的候选帧作为回环目标帧； 其中，ck是一系列关于候选帧的索引，c*是与当前帧重叠率最大的候选帧，作为回环目标帧，当OSBPq,SBPc*≥0.7则回环检测成功，进行回环修正，否则转到步骤11进入下一帧的回环检测。

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