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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种动态环境下机器人同步定位与地图构建方法、系统、设备及介质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：CN119756334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411945382.5，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权一种动态环境下机器人同步定位与地图构建方法、系统、设备及介质是由位耀光;周冰倩;安东;李道亮;刘金存;孟岩设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态环境下机器人同步定位与地图构建方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种动态环境下机器人同步定位与地图构建方法、系统、设备及介质，涉及机器人定位和地图构建领域，该方法包括：获取机器人周围环境的图像序列；对彩色图像进行特征提取，并结合深度图像确定每个特征点的坐标信息、颜色信息及深度信息；对图像序列进行目标识别，确定机器人周围环境中的静态目标和潜在动态目标；将运动轨迹不符合预期运动轨迹的潜在动态目标的特征点剔除，并结合静态目标的特征点得到静态特征点；根据静态特征点的深度信息、坐标信息及颜色信息生成稠密点云地图；将稠密点云地图离散化为二维网格，构建栅格地图，以指导机器人执行导航任务。本申请能够在动态环境下保障机器人的定位精度以及地图的可读性。

本发明授权一种动态环境下机器人同步定位与地图构建方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种动态环境下机器人同步定位与地图构建方法，其特征在于，所述动态环境下机器人同步定位与地图构建方法包括： 获取机器人周围环境的图像序列；所述图像序列中包括连续多帧彩色图像和连续多帧深度图像； 对所述图像序列中的彩色图像进行特征提取，得到多个特征点、每个特征点的坐标信息及颜色信息，并根据所述图像序列中的深度图像确定每个特征点的深度信息； 对所述图像序列中的彩色图像进行目标识别，确定机器人周围环境中的静态目标和潜在动态目标； 根据所述图像序列，采用稠密光流法及模板匹配技术对潜在动态目标进行跟踪与匹配，以得到潜在动态目标的每个特征点在每帧彩色图像中的位置； 根据潜在动态目标的每个特征点在每帧彩色图像中的位置，采用动态时间规整方法，确定潜在动态目标的每个特征点的运动轨迹； 计算潜在动态目标的每个特征点的运动轨迹与预期运动轨迹的相似度；具体包括：计算运动轨迹与预期运动轨迹之间的距离；构建出距离矩阵D，距离矩阵中的元素为运动轨迹与预期运动轨迹之间的距离；动态规划填充距离矩阵，通过最小累积距离评估相似度：DTWTk,Texpected＝D[n][m]；其中，DTWTk,Texpected为动态时间规整距离，D[n][m]为距离矩阵中的元素，Tk表示特征点Pk的轨迹，Texpected表示特征点的预期轨迹；对动态时间规整距离进行归一化处理，以计算相似度评分：其中，Q为相似度，maxn,m表示特征点轨迹和预期轨迹的最大长度； 将相似度小于设定相似度阈值的特征点标记为动态特征点，结合获得的掩码信息，剔除动态目标上掩码区域的动态特征点；反之，则结合所述静态目标的特征点得到静态特征点； 根据所述静态特征点的深度信息、坐标信息及颜色信息，生成稠密点云地图，具体包括：针对所述图像序列中的任一帧图像，采用结构相似性算法计算当前帧图像与参考帧图像之间的相似度；所述参考帧图像为所述当前帧图像的前一帧图像；将相似度大于设定阈值的当前帧图像从所述图像序列中剔除，得到处理后的图像序列；所述处理后的图像序列中包括多帧关键彩色图像及多帧关键深度图像；针对处理后的图像序列中的任一帧关键彩色图像，根据所述关键彩色图像及对应的关键深度图像，确定静态特征点的坐标信息、颜色信息和深度信息；根据所述静态特征点的坐标信息、颜色信息和深度信息，确定单帧点云；将所有的单帧点云进行拼接，得到稠密点云地图； 将所述稠密点云地图离散化为二维网格，构建栅格地图，以指导机器人执行导航任务； 对所述栅格地图进行腐蚀操作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国农业大学，其通讯地址为：100083 北京市海淀区圆明园西路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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