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龙图腾网获悉广州市城市规划勘测设计研究院有限公司申请的专利基于自动驾驶的静态地图构建方法及装置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：CN120927013B 。

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：202511458590.7，技术领域涉及：G01C21/32；该发明授权基于自动驾驶的静态地图构建方法及装置是由陶岚;刘洋;邓广然;黄晔;陈展鹏;梁飞龙;范晶晶;赵晴;黎小敏设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自动驾驶的静态地图构建方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于自动驾驶的静态地图构建方法及装置，包括：将激光雷达三维点云数据与IMU运动信息进行时间同步和空间配准，得到配准数据；基于配准数据进行地标提取和数据关联，得到数据关联结果；基于数据关联结果构建混合因子图模型；基于混合因子图模型联合估计车辆位姿信息并采用稀疏增量体素法进行局部地图构建，得到包含动态物体的局部点云地图；对局部点云地图进行动态物体过滤和地图拼接，得到无动态物体的全局静态点云地图。本申请通过引入因子图优化技术进行位姿估计，准确构建包含动态物体的局部点云地图，进而结合动态物体过滤和地图拼接算法，有效提高静态地图构建的准确性和鲁棒性的同时，增强了对动态环境的适应能力。

本发明授权基于自动驾驶的静态地图构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自动驾驶的静态地图构建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取激光雷达三维点云数据和IMU运动信息，并将所述三维点云数据与IMU运动信息进行时间同步和空间配准，得到配准数据； 基于所述配准数据进行地标提取和数据关联，得到数据关联结果； 基于所述数据关联结果构建混合因子图模型，其中，所述混合因子图模型由权重不同的松耦合因子图和紧耦合因子图组成，所述混合因子图模型由边和节点组成，所述节点代表地图中的变量，所述边代表变量之间的约束，所述地图中的变量至少包括地标和车辆位姿，所述变量之间的约束至少包括车辆位姿之间的时间连续性约束、地标特征点之间的空间约束以及车辆位姿与地标特征点之间的观测约束； 基于所述混合因子图模型联合估计车辆位姿信息，并根据所述车辆位姿信息采用稀疏增量体素法进行局部地图构建，得到包含动态物体的局部点云地图； 对所述包含动态物体的局部点云地图进行动态物体过滤和地图拼接，得到无动态物体的全局静态点云地图； 所述基于所述混合因子图模型联合估计车辆位姿信息，并根据所述车辆位姿信息采用稀疏增量体素法进行局部地图构建，得到包含动态物体的局部点云地图，包括： 基于所述混合因子图模型，采用因子图优化算法联合估计车辆位姿信息，其中，因子图优化算法至少包括高斯牛顿算法和列文伯格-马夸尔特算法； 根据所述车辆位姿信息将车辆行驶过程中的点云数据按照时间顺序进行分割，得到一系列的点云帧； 对每一帧点云数据进行体素化处理，生成体素网格，其中，体素网格的每个体素代表空间中的一个立方体区域； 采用稀疏增量体素法对生成的体素网格进行筛选，保留包含点云数据的非空体素，得到稀疏体素网格； 基于所述稀疏体素网格，根据所述车辆位姿信息将相邻的点云帧进行配准和融合，得到局部点云地图； 对所述局部点云地图采用基于机器学习的动态物体识别算法识别并标记出动态物体，得到包含动态物体的局部点云地图。

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