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龙图腾网获悉南京驭领科技有限公司申请的专利一种基于梯度下降优化的多模态紧耦合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：CN120877054B 。

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：202511361174.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于梯度下降优化的多模态紧耦合SLAM方法是由吴杰;赵世明设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于梯度下降优化的多模态紧耦合SLAM方法在说明书摘要公布了：一种基于梯度下降优化的多模态紧耦合SLAM方法，包括：实时采集智能移动设备运动过程中的环境特征数据，并通过检测反光标记确定智能移动设备的空间位置，以构建时间同步的多模态观测集。从多模态观测集中识别并提取多模态特征，以对多模态特征进行特征融合，得到统一编码的联合特征集。基于联合特征集，构建多模态特征约束和标记锚点约束的初始位姿图。调用误差函数对多模态观测残差与标记残差进行建模，并通过迭代调整位姿与建模估计的误差对初始位姿图进行优化。对优化后的初始位姿图进行全局一致性校验，并输出环境建模结果与智能移动设备的位姿状态，解决了复杂场景下空间狭窄与金属干扰导致的SLAM收敛困难的问题。

本发明授权一种基于梯度下降优化的多模态紧耦合SLAM方法在权利要求书中公布了：1.一种基于梯度下降优化的多模态紧耦合SLAM方法，其特征在于，所述方法包括： 实时采集智能移动设备运动过程中的环境特征数据，并通过检测反光标记确定所述智能移动设备的空间位置，以构建时间同步的多模态观测集； 从所述多模态观测集中识别并提取多模态特征，以对所述多模态特征进行特征融合，得到统一编码的联合特征集； 基于所述联合特征集，构建多模态特征约束和标记锚点约束的初始位姿图； 调用误差函数对多模态观测残差与标记残差进行建模，并通过迭代调整位姿与建模估计的误差对所述初始位姿图进行优化； 对优化后的初始位姿图进行全局一致性校验，并在校验通过后输出环境建模结果与智能移动设备的位姿状态； 其中，所述环境特征数据包括环境图像数据和激光回波，所述多模态特征为从所述环境图像数据中识别的角点和边缘、从所述激光回波中提取的环境实体的几何特征以及从反光标记的高亮点中识别的反射标记； 所述从所述多模态观测集中识别并提取多模态特征，以对所述多模态特征进行特征融合，得到统一编码的联合特征集，包括： 基于所述多模态观测集中的反射标记观测结果，核验反射标记在连续帧中出现的次数以及所述反射标记在三维点集与环境图像数据之间的空间一致性，以对反射标记观测结果进行初步过滤； 从三维点集中提取环境实体的边缘点和角点，并对初步过滤后的反射标记观测结果中的反射标记坐标与所述环境实体的边缘点和角点进行观测时间戳对齐，以构建所述统一编码的联合特征集。

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