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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于语义信息视觉增强的动态场景激光建图与定位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：CN120778097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511286122.6，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权基于语义信息视觉增强的动态场景激光建图与定位方法是由李世其;刘裔斌;付乐群;李肖;张杰;窦钰涵设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义信息视觉增强的动态场景激光建图与定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义信息视觉增强的动态场景激光建图与定位方法，属于导航定位领域。包括：获取多传感器的观测数据，多传感器包括激光雷达和视觉传感器；根据观测数据，建立视觉传感器相对于激光雷达的坐标转换关系；根据坐标转换关系，将视觉语义信息映射至激光雷达坐标系，得到语义增强数据；根据语义增强数据，在粒子滤波框架下更新机器人的位姿估计；根据更新后的位姿估计，构建包含语义信息和几何信息的复合地图；根据复合地图，执行导航任务。本发明通过视觉语义信息与激光雷达数据的深度融合，有效提升了机器人在动态场景下的定位精度与导航效率，为制造业智能化升级提供可靠技术支持。

本发明授权基于语义信息视觉增强的动态场景激光建图与定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义信息视觉增强的动态场景激光建图与定位方法，其特征在于，包括： 获取多传感器的观测数据，所述多传感器包括激光雷达和视觉传感器； 根据所述观测数据，建立所述视觉传感器相对于所述激光雷达的坐标转换关系； 根据所述坐标转换关系，将视觉语义信息映射至激光雷达坐标系，得到语义增强数据； 根据所述语义增强数据，在粒子滤波框架下更新机器人的位姿估计； 根据更新后的位姿估计，构建包含语义信息和几何信息的复合地图； 根据所述复合地图，执行导航任务； 在粒子滤波框架下更新机器人的位姿估计的过程中，粒子滤波采用改进的Gmapping算法； 所述改进的Gmapping算法的改进过程包括： 语义增强的评分函数； 非线性优化求解位姿参数； 在位姿搜索空间中引入语义约束； 所述语义增强的评分函数为： 式中，SR,d表示对旋转矩阵R和平移向量d重构评分函数，M表示点云数量，表示第j个点云的权重，且，和分别为参考点云和观测点云的法线向量； 所述评分函数综合考虑激光点云与语义信息的匹配程度，权重根据数据来源和置信度动态调整；通过法线一致性度量，强化点云对齐的几何约束，设定阈值避免过度惩罚微小偏差； 所述非线性优化求解位姿参数为： 采用非线性最小二乘法求解评分函数的最小值，获取最优粒子，即： 所述在位姿搜索空间中引入语义约束为： 在粒子滤波权重更新过程中，引入视觉语义信息构建动态异常数据检测与剔除机制； 在动态数据剔除的基础上，改进粒子权重更新公式： 其中，表示剔除动态异常值数据后的纯净观测集，表示第i个粒子更新后的权重，表示第i个粒子在更新前的权重，表示粒子权重更新的条件概率，表示等待更新权重的第i个粒子，表示粒子对应的地图。

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