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龙图腾网获悉理工雷科智途(北京)科技有限公司申请的专利一种井下环境激光雷达与毫米波雷达协同SLAM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：CN120630199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511127643.7，技术领域涉及：G01S13/89；该发明授权一种井下环境激光雷达与毫米波雷达协同SLAM方法是由黄琰;孙静;冯冲;陈智勇设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种井下环境激光雷达与毫米波雷达协同SLAM方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种井下环境激光雷达与毫米波雷达协同SLAM方法，涉及无人驾驶定位：利用激光雷达采集井下环境的点云数据并进行滤波处理；利用毫米波雷达采集目标数据并进行滤波处理；对预处理后的点云数据进行基于曲率的特征提取得到点云特征集，并将带有速度标签的目标点集与点云特征集进行空间关联，根据速度标签识别并剔除动态目标对应的点云特征，得到静态环境特征集；基于静态环境特征集进行帧间匹配和位姿估计，同时利用带有速度标签的目标点集中的静态目标作为附加约束，通过图优化方法得到优化后的位姿序列；根据优化后的位姿序列将静态环境特征集投影到全局坐标系，构建静态环境地图。本申请避免动态目标对SLAM的干扰。

本发明授权一种井下环境激光雷达与毫米波雷达协同SLAM方法在权利要求书中公布了：1.一种井下环境激光雷达与毫米波雷达协同SLAM方法，其特征在于，包括： S1，利用激光雷达采集井下环境的点云数据并进行滤波处理，得到预处理后的点云数据； S2，利用毫米波雷达采集目标数据并进行滤波处理，得到带有速度标签的目标点集；其中，目标包括静态目标和动态目标； S3，对预处理后的点云数据进行基于曲率的特征提取得到点云特征集，并将带有速度标签的目标点集与点云特征集进行空间关联，根据速度标签识别并剔除动态目标对应的点云特征，得到静态环境特征集，包括：根据预处理后的点云数据，计算每个点云的局部曲率值，将曲率值大于第一阈值的点标记为边缘特征点，将曲率值小于第二阈值的点标记为平面特征点，得到包含边缘特征点和平面特征点的点云特征集；其中，第一阈值大于第二阈值；对每个带有速度标签的目标点，在点云特征中搜索目标点预设半径范围内的所有特征点，并建立目标点与特征点的关联关系；对于标记为动态目标的目标点，将与其关联的所有点云特征标记为动态特征并从点云特征集中剔除；对于标记为静态目标的目标点，保留与其关联的点云特征；对未与任何目标点关联的点云特征，通过多帧一致性检验判定其动静属性：如果点云特征在连续多帧中位置保持不变，则标记为静态特征，反之标记为潜在动态特征并剔除；将所有保留的静态特征点组成静态环境特征集； S4，基于静态环境特征集进行帧间匹配和位姿估计，同时利用带有速度标签的目标点集中的静态目标作为附加约束，通过图优化方法得到优化后的位姿序列； S5，根据优化后的位姿序列将静态环境特征集投影到全局坐标系，构建静态环境地图，并在静态环境地图中标注带有速度标签的目标点集中动态目标的运动轨迹，得到包含动态和静态信息的井下环境地图； 其中，建立目标点与特征点的关联关系，包括： 对于每个带有速度标签的目标点，在点云特征集中搜索目标点预设半径范围内的候选特征点集合； 计算每个目标点与对应候选特征点之间的关联代价cij； 构建目标点与候选特征点之间的关联代价矩阵，采用匈牙利算法求解关联代价矩阵，得到关联代价最小的最优关联方案； 根据最优关联方案，确定每个目标点的关联特征点集合，建立目标点与特征点的关联关系； 其中，关联代价：，其中，为空间距离代价，为速度差异代价，为尺寸相似对代价，为权重系数；表示第i个目标点在笛卡尔坐标系下的三维位置坐标，表示第j个候选特征点在笛卡尔坐标系下的三维位置坐标，表示第i个目标点的径向速度值，表示第j个候选特征点基于多帧位置变化估计的速度值，表示第i个目标点的雷达散射截面积，表示第j个候选特征点局部邻域内的点云密度值。

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