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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利一种自主探索式语义地图构建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：CN114839975B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210414073.X，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种自主探索式语义地图构建方法及系统是由辛菁;冯佳乐;刘丁;岳鹏宇;思荣轩设计研发完成，并于2022-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自主探索式语义地图构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自主探索式语义地图构建方法及系统，基于改进快速扩展随机树的机器人自主探索算法来对未知环境进行自主探索，在探索过程中分别使用全局随机树与局部随机树进行全局前沿点检测与局部前沿点检测；在获得前沿点后对其进行聚类，选择收益最大的前沿点作为最优目标点，控制机器人沿最优路径到达最优目标点；在机器人移动过程中采集当前场景的图像序列并不断更新机器人位置，当最优目标点发生变化则重新规划路径并控制机器人到达新的最优目标点；将机器人自主探索过程中采集的RGB图像进行语义分割，并结合其对应的深度图一同作为语义地图构建系统的输入，从而完成自主语义地图构建任务，提高机器人的自主性和智能性。

本发明授权一种自主探索式语义地图构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种自主探索式语义地图构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、基于改进快速扩展随机树的移动机器人自主探索算法对未知环境进行自主探索，以获取目标场景的前沿点； 基于改进快速扩展随机树的移动机器人自主探索算法的自主探索如下: 使用全局随机树与局部随机树进行全局前沿点检测与局部前沿点检测，全局随机树以机器人起始位置为根节点不断向外扩张，并且在整个探索过程中不会被销毁； 所述局部随机树以机器人当前位置为根节点向外扩张，找到一个目标点后整个局部随机树会销毁，并在机器人到达目标点后再以机器人的当前位置为根节点向外扩张；同时，在随机树生长过程中如果遇到障碍物，继续保持向该方向的生长策略，在生长过程中采用变步长的生长方式，随探索的进程逐渐调整生长步长； 步骤2、在获得前沿点后对其进行聚类，计算各前沿点位置与机器人位置间的收益，选择收益最大的前沿点作为最优目标点； 步骤3、建立机器人到达最优目标点的最优路径，并在机器人沿最优路径的运动过程中持续更新机器人的位置； 所述最优路径的更新方法如下： 采用A*算法确定最优路径，控制机器人沿最优路径到达最优目标点； 在机器人向最优目标点运动过程中，不断更新机器人当前位置，当最优目标点发生变化，则更新规划路径使机器人向新的最优目标点进行探索； 步骤4、采集机器人根据最优路径到达目标点过程中的场景图像序列； 步骤5、采用训练好的图像语义分割网络对采集的图像进行语义分割； 步骤6、将分割后的图像及对应的深度图作为SLAM系统的输入，使用递归贝叶斯更新点云标签分布概率，将语义信息添加到对应的点云标签上，得到环境的三维语义地图。

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