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龙图腾网获悉西安工业大学申请的专利超宽带激光雷达惯导协同SLAM方法和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：CN120403599B 。

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：202510492341.3，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权超宽带激光雷达惯导协同SLAM方法和系统是由徐淑萍;杨定哲;苏小会;王会峰;杨虎祥;寇飞艳;刘智平;陈佩强;李映龙设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本超宽带激光雷达惯导协同SLAM方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种超宽带激光雷达惯导协同SLAM方法和系统，适用于无GPS环境下的机器人定位与建图任务。该方法融合IMU的高频运动先验、LiDAR的相对位姿约束及UWB的绝对测距信息，构建统一的因子图优化模型，实现多传感器协同定位；系统初始化阶段完成IMU偏置标定、UWB基站坐标配置及LiDAR初始姿态估计；运行过程中，利用IMU预积分预测位姿、LiDAR点云配准获取关键帧间相对运动，结合UWB测距构建残差项并引入自适应权重机制抑制测距异常，提升融合鲁棒性；本发明系统支持几何特征回环检测，并结合UWB构建跨帧约束进行闭环优化，优化结果用于全局地图的实时增量更新；该方法具备定位精度高、抗干扰能力强、适用场景广等优点。

本发明授权超宽带激光雷达惯导协同SLAM方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种超宽带激光雷达惯导协同SLAM方法，其特征在于，所述方法包括： S1、系统初始化，对IMU进行静止标定以获得陀螺仪与加速度计初始偏置，利用几何测量法完成UWB基站三维坐标标定，并通过初始LiDAR点云配准确定机器人初始位姿，实现三传感器坐标系标定与系统状态初始化； S2、IMU数据预积分与关键帧选取，实时获取IMU角速度和加速度数据，采用预积分算法计算相邻时刻位姿增量，当累计旋转或位移超过预设阈值时触发关键帧选取； S3、LiDAR点云匹配及相对位姿估计，针对连续关键帧，获取当前点云与上一关键帧点云，利用ICP算法完成配准，得到相对旋转矩阵与平移向量，构建LiDAR因子约束； S4、UWB测距采集与自适应权重调节，同步获取机器人与各UWB基站间距离数据，建立测距残差函数，根据残差大小计算自适应权重并动态调整测距因子信息矩阵； 信息矩阵定义为： 其中，αt,k为自适应权重，表示融合后的信息矩阵，表示UWB传感器测距噪声的方差，根据实际UWB设备测量精度确定； S5、多源因子图联合优化，在因子图框架下，融合IMU预积分因子、LiDAR相对位姿因子与UWB测距因子，采用非线性优化算法迭代求解，更新位置、速度、姿态及IMU偏置； S6、回环检测与UWB辅助闭环优化，周期性提取当前关键帧点云几何特征，与历史关键帧匹配完成回环检测，通过精配准得到回环位姿约束，并联合同时刻UWB测距信息构建跨帧残差加入因子图进行闭环优化； S7、地图构建与增量更新，利用优化后的关键帧位姿将本地点云变换到全局坐标系，实现地图实时增量拼接；当闭环优化完成后，对历史关键帧点云位置进行校正并更新全局地图。

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