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龙图腾网获悉云南大学申请的专利一种基于隐式神经场的激光雷达定位与三维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：CN119511308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411992062.5，技术领域涉及：G01S17/89；该发明授权一种基于隐式神经场的激光雷达定位与三维建图方法是由杨志柳;张健源;段承耀;代晋语设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于隐式神经场的激光雷达定位与三维建图方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于隐式神经场的激光雷达定位与三维建图方法，属于定位与地图构建技术领域。该方法包括：对于雷达点云数据中的第一帧数据，使用单位矩阵或常量矩阵将输入的采样点从传感器坐标系转换到世界坐标系来初始化地图；采用自监督方式优化分层潜在特征，并使用八叉树数据结构存储优化后的潜在特征生成潜在特征集合，通过浅层多层感知机MLP对潜在特征集合中的特征解码为符号距离值；从雷达点云数据的第二帧数据开始，每输入一帧，通过帧到隐式地图的匹配方式来获得预测位姿；利用获得的预测位姿，将新输入点转换到世界坐标系中，根据新输入点的莫顿Morton值来确定是否需要添加新的潜在特征；通过重复预测位姿和扩展NSDF的操作，完成NSDF构建。

本发明授权一种基于隐式神经场的激光雷达定位与三维建图方法在权利要求书中公布了：1.一种基于隐式神经场的激光雷达定位与三维建图方法，其特征在于，包括以下步骤： S1初始化地图和神经符号距离场NSDF： S1.1初始化地图：对于雷达点云数据中的第一帧数据，使用单位矩阵或常量矩阵将输入的采样点从传感器坐标系转换到世界坐标系，并使用转换到世界坐标系中的点来初始化地图，在初始化地图过程中，通过高斯分布随机生成分层潜在特征； S1.2初始化神经符号距离场NSDF：采用自监督方式优化分层潜在特征，并使用八叉树数据结构存储优化后的潜在特征生成潜在特征集合F，通过浅层多层感知机MLP对潜在特征集合F中的特征解码为符号距离值，完成NSDF的初始化； S2预测位姿和扩展NSDF： S2.1预测位姿：从雷达点云数据的第二帧数据开始，每输入一帧，通过帧到隐式地图的匹配方式来获得预测位姿； S2.2扩展NSDF：利用获得的预测位姿，将新输入点转换到世界坐标系中，根据新输入点的莫顿Morton值来确定是否在当前地图中，若新输入点有对应的节点，则不需要添加新的潜在特征；否则，对于新的潜在特征同样分层存储在基于八叉树数据结构的潜在特征集合F中； 通过重复预测位姿和扩展NSDF的操作，直到所有的雷达点云数据全部输入完成后，得到完整的地图和所有数据帧的位姿，完成NSDF构建。

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