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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司常州供电分公司申请的专利一种基于改进八叉树结构的机器人定位与建图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：CN120721064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511151093.2，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权一种基于改进八叉树结构的机器人定位与建图方法是由章立;姚杰;胡一峰;何星晔;彭涛;汪大海;黄焕;穆宏伟;蒋建波设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进八叉树结构的机器人定位与建图方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进八叉树结构的机器人定位与建图方法,包括：通过IMU预积分得到机器人姿态、速度和位姿的残差；通过改进八叉树结构进行回环候选帧检索；通过基于随机抽样一致算法的粗配准和基于迭代最近点算法的精配准相结合的配准方法计算回环帧之间的变换矩阵，得到回环检测因子；将里程计因子、IMU预积分因子和回环检测因子引入因子图优化模型求解位姿。本发明高效的数据处理能力可大幅提升系统在复杂工况下的决策速度与操作精度，为电力行业数字化转型提供关键技术支撑；能显著提高机器人在复杂带电环境中同步定位与建图算法过程中点云数据的处理效率与建模精度。

本发明授权一种基于改进八叉树结构的机器人定位与建图方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进八叉树结构的机器人定位与建图方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、通过IMU预积分环节得到机器人姿态、速度和位姿的残差； 步骤2、对于预处理后的机器人点云数据，通过改进八叉树结构进行回环候选帧检索，采用增量式的八叉树，通过包括增量更新和盒式删除的策略，优化存储效率与查询性能； 步骤3、通过基于随机抽样一致算法的粗配准和基于迭代最近点算法的精配准相结合的配准方法，计算回环帧之间的变换矩阵，得到回环检测因子； 步骤4、通过因子图优化将里程计因子、IMU预积分因子和回环检测因子引入因子图优化模型，求解位姿，完成地图构建； 步骤2中，具体包括以下步骤： 步骤2-1、数据结构与构建：构建增量八叉树； 步骤2-2、增量更新：插入新点时，考虑是否有点超出原始树的轴对齐边界盒范围的情况，一旦有点超出八叉树的范围，则通过创建新的根八分区来扩展边界盒，其子八分区包含当前的根八分区，然后，将新点添加到扩展的八叉树中；在插入点的同时执行下采样操作； 步骤2-3、盒式删除：检查八分区是否在给定包围盒内，所有在给定包围盒内的八分区将被直接删除；对于与给定包围盒重叠的叶子八分区，删除范围内的点，并为剩余的点分配新的内存段；如果一个叶子八分区在删除后不包含任何点，它将被删除； 步骤2-4、K最近邻搜索：利用每个八分区的轴对齐盒，加速最近邻搜索，使用边界重叠球测试和根据子八分区的固定索引预先计算的优先级搜索顺序； 步骤2-5、半径搜索：采用半径邻居搜索方法搜索； 步骤3中，通过基于随机抽样一致算法的粗配准和基于迭代最近点算法的精配准相结合的配准方法，计算回环帧之间的变换矩阵，得到回环检测因子，具体为： 点云配准，转换为数学形式为： 8 其中，和分别代表源点云中的点和目标点云中的对应点，和分别表示待求的最优的旋转矩阵和平移向量，表示源点云中的点数量，表示旋转矩阵，表示平移向量； 步骤4中，通过因子图优化将里程计因子、IMU预积分因子和回环检测因子引入因子图优化模型，通过iSAM2求解位姿，完成地图构建； 步骤4的具体方法为： 使用基于贝叶斯树优化的iSAM2来进行因子图的解算： 首先将非线性因子集F、线性化点集和贝叶斯树T初始化为空，即令；然后将新的因子加入非线性因子集F，初始化新变量并将其加入线性化点集；接着通过平滑处理和线性化处理得到标记的状态量M，使用F、M对有关因子进行消元处理，重新构造贝叶斯树，并求解新因子加入引起的更新量Δ；最后将更新为新的； 在iSAM2算法流程中，平滑处理与线性化模块，将非线性问题线性化，通过高斯-牛顿方法或李代数展开，对目标函数进行二次近似，生成线性方程；标记状态量用于追踪哪些变量需要更新，将未受影响的变量标记为非活动，避免重复计算；消元并重构贝叶斯树模块，针对受影响的部分重新进行稀疏矩阵的高斯消元，重构贝叶斯树； 最后得到机器人在场景中的实际位姿情况，再将雷达坐标系下的点云转换到全局坐标系下，得到全局地图。

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