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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司台州供电公司申请的专利基于深度学习的多源传感器融合SLAM方法及系统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：CN121051710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511614746.6，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于深度学习的多源传感器融合SLAM方法及系统是由王桢;许楚航;孙亮;王晓飞;傅潇天;李钟煦;王裘潇;吴娟设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的多源传感器融合SLAM方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于深度学习的多源传感器融合SLAM方法及系统，属于SLAM技术领域，所述方法应用于包括特征处理模块、质量预测模块、异常检测模块、自适应融合模块和SLAM输出模块的系统，具体为：对多源传感器的异构原始数据进行特征提取，通过传感器质量预测网络预测多源传感器的数据质量，通过跨模态异常检测网络检测异常数据，结合预测结果和检测结果，计算多源传感器的动态融合权重并优化状态估计，根据优化后的状态估计建立环境地图。本发明通过质量预测和跨模态异常检测降低传感器数据质量波动与异常干扰对定位结果造成的影响，并结合自适应动态融合权重适配动态复杂环境的变化，保障定位精度，进而提高构建的环境地图的准确性。

本发明授权基于深度学习的多源传感器融合SLAM方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的多源传感器融合SLAM方法，其特征在于，包括： 获取多源传感器的异构原始数据，对异构原始数据进行特征提取； 基于提取的特征数据，通过传感器质量预测网络预测多源传感器的数据质量，其中， 根据以Transformer神经网络为第一分支，长短期记忆网络为第二分支的双分支时序建模网络，以及多层感知机质量预测头，获取传感器质量预测网络； 根据所属的传感器类型，对提取的特征数据添加对应的模态嵌入，并输入传感器质量预测网络； 根据双分支时序建模网络对添加模态嵌入后的特征数据进行特征处理，获取第一分支特征和第二分支特征； 基于门控机制融合第一分支特征和第二分支特征，获取融合特征； 基于获取的融合特征，多层感知机质量预测头输出各类传感器的数据质量分数； 基于提取的特征数据，通过跨模态异常检测网络检测异常数据，其中， 根据条件变分自编码器和图卷积网络，获取跨模态异常检测网络，将提取的特征数据输入跨模态异常检测网络； 条件变分自编码器通过潜在空间映射分别重构每类特征数据，获取对应的重构特征，并输出分布异常分数； 根据每类特征数据和对应重构特征计算重构误差，并与对应分布异常分数进行加权求和，获取异常分数； 根据异常分数筛选异常数据，并通过图卷积网络对筛选出的异常数据进行异常类型分类，获取各异常数据对应的异常类型； 结合数据质量预测结果和异常数据检测结果，计算多源传感器的动态融合权重，其中， 以多源传感器的各类型传感器为节点，传感器间的相关性为边，对应特征数据之间的余弦相似度为边的权重，建立异构传感器图； 基于异构传感器图，通过异构图注意力网络获取各传感器节点的图注意力权重； 根据数据质量预测结果获取每类传感器当前时刻的传感器质量分数，根据异常数据检测结果获取每类传感器对应特征数据的异常分数，结合对应的图注意力权重获取各类传感器的动态融合权重； 基于动态融合权重优化SLAM的状态估计，并根据优化后的状态估计建立环境地图。

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