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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于多传感器融合的机器人环境感知方法、装置和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：CN121043191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511603929.8，技术领域涉及：B25J19/02；该发明授权基于多传感器融合的机器人环境感知方法、装置和系统是由林君;邢根源;赵静;张冠宇设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多传感器融合的机器人环境感知方法、装置和系统在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于多传感器融合的机器人环境感知方法、装置和系统。本公开实施例的方法可以包括：接收来自机器人本体上配置的各传感器的原始观测数据，基于各传感器的时间漂移模型和各传感器的原始观测数据获得各传感器在系统全局时间下的等效观测数据，计算各传感器的健康度指标并依据健康度指标生成各传感器的时变可信度权重，根据各传感器的健康度指标确定激活传感器子集，根据激活传感器子集中各传感器的时变可信度权重和等效观测数据确定机器人系统的状态向量，基于机器人系统的状态向量、各传感器的时变可信度权重和等效观测数据生成环境表示数据。本公开能够有效避免传感器间的时间同步误差和空间配准偏差带来的影响，提升感知精度。

本发明授权基于多传感器融合的机器人环境感知方法、装置和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器融合的机器人环境感知方法，其特征在于，包括： 接收来自机器人本体上配置的各传感器的原始观测数据； 基于各传感器的时间漂移模型和各传感器的原始观测数据获得各传感器在系统全局时间下的等效观测数据； 根据各传感器的等效观测数据计算各传感器的健康度指标，并依据各传感器的健康度指标生成各传感器的时变可信度权重； 根据各传感器的健康度指标确定激活传感器子集，所述激活传感器子集包含当前时刻需要参与数据融合的传感器；所述根据各传感器的健康度指标确定激活传感器子集，包括： 根据各传感器的等效观测数据确定动态场景占比、图像纹理复杂度和点云稀疏度，基于所述动态场景占比、图像纹理复杂度和点云稀疏度计算环境复杂度指标； 监测系统资源使用状态以确定系统可用计算预算，记录各传感器的单位计算代价和单位功耗代价； 基于健康度指标，以所述系统可用计算预算为预算约束、以所述环境复杂度指标以及各传感器的健康度指标、计算代价和功耗代价为变量构建优化模型，执行所述优化模型求解以选择传感器形成所述激活传感器子集； 根据所述激活传感器子集中各传感器的时变可信度权重和等效观测数据，确定机器人系统的状态向量； 基于所述机器人系统的状态向量、各传感器的时变可信度权重和等效观测数据生成环境表示数据，所述环境表示数据包括更新了每个栅元的占据概率的环境栅格地图和可行驶区域集合； 还包括： 在满足如下条件之一时为传感器生成异常标志信号：基于所述传感器的所述等效观测数据计算传感器的时间一致性残差，所述传感器的时间一致性残差超过预设的时间一致性残差阈值；所述传感器的健康度指标低于预设的健康度指标阈值； 针对所述异常标志信号标记的传感器，按照下式对所述传感器的时变可信度权重进行临时衰减： ， 其中，为权重衰减系数，满足；表示第i个传感器的衰减前时变可信度权重，表示第i个传感器的衰减后时变可信度权重。

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