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龙图腾网获悉浙江谱麦科技有限公司申请的专利室内外交变环境下动态障碍物多特征描述的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：CN115930946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211603609.9，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权室内外交变环境下动态障碍物多特征描述的方法是由王毅;陈章位;张翔;刘孟林;宋卫猛;李亚莉设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本室内外交变环境下动态障碍物多特征描述的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种室内外交变环境下动态障碍物多特征描述的方法，机器人上设有三维激光雷达、深度相机、IMU和GNSS，机器人的处理器分别与三维激光雷达、深度相机、IMU和GNSS数据连接；本发明具有在室内室外运用不同的传感器及其融合方法，快速的检测并判断动态障碍物，为实现对动态障碍物的精确跟踪提供可靠数据基础的特点。

本发明授权室内外交变环境下动态障碍物多特征描述的方法在权利要求书中公布了：1.一种室内外交变环境下动态障碍物多特征描述的方法，其特征是，机器人上设有三维激光雷达、深度相机、IMU和GNSS，机器人的处理器分别与三维激光雷达、深度相机、IMU和GNSS数据连接； 包括如下步骤： 步骤1，三维激光雷达、深度相机、IMU和GNSS检测机器人周围的环境数据信息，处理器使用激光SLAM方法建立室内外交变环境下的全局地图，处理器建立语义地图； 步骤2，若机器人接收到有效的GNSS数据，则处理器做出机器人处于室外环境下的判断； 步骤2-1，处理器对三维激光雷达输出的数据的点云进行预处理：使用VoxelGridFilter对原始点云进行降采样，将点云中的地面点非地面点分离；利用欧几里德聚类对预处理后的点云进行聚类，得到多个点云的合集，点云的合集为障碍物点云簇； 步骤2-2，处理器采用最大最小值法将各个障碍物点云簇投影到栅格地图中：设定阈值A，当任一个栅格i上的最大高度值和最小高度值的差的绝对值＞A，处理器将栅格i标记为占用状态，否则为非占用状态； 投影到栅格地图中的一个障碍物点云簇对应一个障碍物块，处理器计算障碍物块中的障碍物栅格的占有率； 步骤2-3，处理器计算每个障碍物点云簇在二维栅格地图上的边沿，拟合出与障碍物点云簇对应的障碍物块的拐角与边沿特征； 步骤2-4，处理器对障碍物进行跟踪，区分静态障碍物及动态障碍物； 步骤2-4-1，对于动态障碍物，建立动态障碍物列表O： 其中，xobstaclet,yobstaclet表示障碍物中心位置的坐标,和分别表示障碍物的速度与加速度，θobstaclet表示障碍物的长轴与全局地图的笛卡尔坐标系的y轴的夹角， 2-4-2，对于有明显的边沿及拐角特征的障碍物，处理器采用方模型表示所述障碍物；设方模型的障碍物的长度和宽度，处理器将障碍物边缘上的点用方程表示； 2-4-3，对于无明显的边沿及拐角特征的障碍物，处理器采用椭圆模型表示所述障碍物；完成当前帧数据处理后，得到各个障碍物块； 步骤2-5，建立障碍物块之间的关联值，将当前帧和前一帧中关联值最大的障碍物匹配到一起，得到最终地图； 步骤2-6，处理器通过GNSS数据获取经纬度及航向角，将经纬度坐标高斯投影到最终地图的平面坐标上，获取连续帧间机器人的平面坐标及航向角度，计算动态障碍物与机器人的相对运动速度，根据卡尔曼滤波算法更新障碍物的速度、加速度、速度协方差和加速度协方差，利用各个障碍物块的方模型、椭圆模型及运动特征在语义地图中建立动态障碍物模型； 步骤3，若机器人未接收到有效的GNSS数据，则判断机器人处于室内： 重复步骤2-1，处理器对三维激光雷达所输出的数据进行处理，得到多个障碍物点云簇，重复步骤2-2至步骤2-4拟合出障碍物的拐角与边沿特征，用方模型和椭圆模型表示各个障碍物块；使用深度相机对各个室内的各个障碍物进行特征提取，重复步骤2-5，将障碍物图像像素点的RGB平均值加入相关值中，将当前帧的每个障碍物块与和前一帧的各个障碍物进行匹配； 利用IMU获取机器人的线速度及角速度，计算动态障碍物与机器人的相对运动速度；利用匹配完成后的各个障碍物块形成最终的障碍物模型，将障碍物模型代入卡尔曼滤波器，预测出动态障碍物的运动状态，建立多特征融合动态障碍物模型。

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