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龙图腾网获悉慧芯加(苏州)智能科技有限公司申请的专利一种管网检测机器人定位方法、装置、设备、介质及产品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：CN120726129B 。

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：202511149890.7，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种管网检测机器人定位方法、装置、设备、介质及产品是由魏世峰;刘金雨;曾鹏源设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种管网检测机器人定位方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种管网检测机器人定位方法、装置、设备、介质及产品。通过检测机器人设置的双目相机获取图像，分别以话题形式传输左目图像与右目图像；利用加速特征网络提取左目图像与右目图像的特征点与描述符；利用SLAM系统生成初始化管道地图并通过跟踪线程确定相机的初始位姿；通过特征点与描述符优化初始位姿；根据初始化管道地图构建圆柱，将满足条件的关键帧插入到局部建图线程中；利用局部建图线程利用接收到的关键帧生成地图点与圆柱点，执行局部BA；利用闭环检测线程通过XFeat数据库寻找候选回环帧，计算相似变换获取累计误差，执行全局BA优化地图对检测机器人进行定位。本发明的方案能够实现管道复杂场景下管网检测机器人的精准定位。

本发明授权一种管网检测机器人定位方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种管网检测机器人定位方法，其特征在于，包括： 通过检测机器人设置的双目相机获取图像，分别以话题形式传输左目图像与右目图像；利用加速特征网络提取所述左目图像与右目图像的特征点与描述符； 利用SLAM系统生成初始化管道地图并通过跟踪线程确定相机的初始位姿；通过所述特征点与描述符优化所述初始位姿； 根据所述初始化管道地图构建圆柱，将满足条件的关键帧插入到局部建图线程中； 利用所述局部建图线程利用接收到的所述关键帧生成地图点与圆柱点，执行局部BA； 利用闭环检测线程通过XFeat数据库寻找候选回环帧，计算相似变换获取累计误差，执行全局BA优化地图，通过优化后的地图对所述检测机器人进行定位； 所述加速特征网络为基于深度学习的端到端网络模型，其输入为左、右目图像的RGB数据，其输出包括： 以二维矩阵形式表示图像中特征点的位置概率分布的关键点热图，其中，所述关键点热图中的第一矩阵元素值越高表示该位置存在特征点的可能性越大； 与所述关键点热图尺寸相同的可靠性热图，所述可靠性热图的第二矩阵元素值反映对应位置特征点的可靠性评分，评分范围为[0,1]，值越接近1表示可靠性越高； 描述符集合，所述每个特征点对应一个128维的二进制描述符向量，用于特征点之间的匹配； 所述利用加速特征网络提取所述左目图像与右目图像的特征点，包括： 对所述关键点热图和所述可靠性热图中的各特征点通过如下公式进行置信度评分： ； 其中，是所述关键点热图中一特征点的归一化得分，是所述可靠性热图中一特征点的归一化得分，和是权重系数，且+=1； 选取得分排名前N的特征点，通过网格划分法筛选均匀分布的特征点，将图像划分为M×M的网格，每个网格保留不超过P个特征点； 所述通过所述特征点与描述符优化所述初始位姿，包括： 从局部地图中选取与当前帧共视程度最高的预设数量个关键帧对应的地图点，提取其描述符组成局部特征库，每个地图点关联至少预设数量个关键帧的观测信息； 采用双向匹配机制，先通过当前帧特征点描述符与局部特征库进行匹配，得到初始匹配对，再对每个匹配对验证当前帧特征点与地图点在对应关键帧中的投影一致性，剔除投影误差超过预设像素数的匹配对； 以初始位姿为迭代起点，构建基于李代数的位姿优化目标函数，目标函数为所有匹配点重投影误差的加权和，其中权重根据地图点的观测次数动态调整； 采用高斯-牛顿算法进行迭代优化，每轮迭代后计算雅可比矩阵更新位姿参数，当迭代次数达到预设次数或相邻两次迭代的位姿变化量小于1e-6弧度和1e-3米时停止，输出优化后的位姿。

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