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龙图腾网获悉合肥哈工图南智控机器人有限公司申请的专利一种移动机器人室内外高频实时定位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：CN118776552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202410794042.0，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种移动机器人室内外高频实时定位方法及系统是由刘兵;王梦宇;丁亮;刘鹏飞;任继铮;郝先云;王志;李坤;潘孝成;郭龙设计研发完成，并于2024-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种移动机器人室内外高频实时定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于机器人室内外多传感器少参数的位姿优化方法、定位方法，基于ceres优化剔除点云数据的地面点云的面点云；将当前点和其n个邻居点，拟合出了一个平面；建立了定位系统的抽象模型，调用ceres库中的solve函数来求解对应的定位结果x0。重复定位计算直至收敛到一定阈值，得到Xrobot，Map之间的变换关系，即当前时刻的定位数据。本发明基于ceres去除地面点云特征点迭代优化方法，明显地提高实时定位算法处理速度；对算力要求小，实时性高，鲁棒性高；可兼容白天和夜晚以及光线不好的雨雾天气。

本发明授权一种移动机器人室内外高频实时定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种移动机器人室内外高频实时定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S01、获取移动机器人初始激光雷达定位数据，并保存为初始位姿； S02、基于该定位数据获取附近一定范围内的关键点，基于该关键点找到对应角点和面点对应的点云地图数据； S03、将点云地图数据转换到Map坐标系下，得到转换点云地图； S04、将转换点云地图与Map进行ICP算法匹配，如果匹配得分高于第二阈值，则执行步骤S01，否则将获取的ICP算法初始位姿作为初始值带入步骤S05； S05、基于初始位姿作为实时定位算法输入，执行步骤1至步骤7；最后计算实时位姿解算得分； 步骤1.对机器人搭载的激光雷达获取的测量数据进行预处理，得到点云数据；并基于ceres优化剔除点云数据的地面点云的面点云； 步骤2.遍历去除地面点云的面点云之后的点云数据，对每个点进行处理，将当前点根据用户给定的初始定位数据或上一次计算结果作为输入，将激光雷达坐标系转换到Map坐标系； 步骤3.使用k-d树在Map中找到当前点的最近的n个邻居点；如果最远的邻居点与当前点的距离小于阈值m，则继续处理，否则跳过当前点；基于n个邻居点拟合出了一个平面； 步骤4.计算当前点到平面的距离dist，并计算当前点在平面上的投影点point_proj； 步骤5.构建定位模型：创建一个代价函数，代价函数定义了一个名为CostPlan的结构体，在CostPlan结构体中，operator函数被配置成接收两个参数： constT*PRi：为指向6维向量的指针，表示机器人的位姿，6维向量的前三个元素是位置，后三个元素是旋转的对数映射； T*residual：为指向3维向量的指针，用于存储计算出的残差； operator首先将输入的当前点和投影点转换为模板类型T，然后将输入的位姿映射为一个6维向量，使用基于C++和Eigen库开发的Sophus库，其中用来表示三维旋转群SO3类将旋转部分的对数映射转换为四元数，然后计算出从世界坐标系到局部坐标系的旋转和平移，最后计算出当前点在Map上的位置，并计算出当前点到投影点的距离，将其保存到残差中； 步骤6.为了使得残差的平方和最小，调用ceres库中的solve函数来求解，得到相应的定位结果x0； 步骤7.将获取的定位结果x0输出，作为步骤2的输入，重复以上步骤2-步骤7直至收敛到一定阈值，得到机器人位置姿态与Map之间的变换关系，即当前时刻的定位数据； S06、当得分大于第三阈值时，使用激光雷达数据与IMU数据、里程计数据进行融合，否则采用激光雷达计算出的结果作为融合后的结果，此时IMU和里程计不参与计算；将融合的数据实时传输给步骤S05，作为预测值进行下一次迭代计算。

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