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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于视觉图像与点云地图的跨模态匹配定位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：CN116823929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310588600.3，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权基于视觉图像与点云地图的跨模态匹配定位方法及系统是由江昆;杨殿阁;苗津毓;刘茂林;王云龙;杨彦鼎设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉图像与点云地图的跨模态匹配定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于视觉图像与点云地图的跨模态匹配定位方法及系统，包括：获取相机的视觉图像和初始位姿，基于所述视觉图像初始位姿得到激光点云局部地图；基于所述激光点云局部地图进行投影，得到初始位姿视角下的点云投影深度图；将所述点云投影深度图、视觉图像和初始化的位姿更新量输入至训练好的位姿求解网络中，得到优化后的位姿更新量；将所述位姿更新量叠加至视觉图像初始位姿得到优化后的位姿，经过多次循环，得到最终位姿，完成定位。本发明解决了现有自动驾驶定位精度低、成本高的问题。

本发明授权基于视觉图像与点云地图的跨模态匹配定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉图像与点云地图的跨模态匹配定位方法，其特征在于，包括： 获取相机的视觉图像和初始位姿，基于所述视觉图像和初始位姿得到激光点云局部地图； 基于所述激光点云局部地图进行投影，得到初始位姿视角下的点云投影深度图； 将所述点云投影深度图、视觉图像和初始化的位姿更新量输入至训练好的位姿求解网络中，得到优化后的位姿更新量； 将所述位姿更新量叠加至初始位姿得到优化后的位姿，经过多次循环，得到最终位姿，完成定位； 所述将所述点云投影深度图、视觉图像和初始化的位姿更新量输入至训练好的位姿求解网络中，得到优化后的位姿更新量，具体包括： 所述位姿求解网络采用全注意力网络，将视觉图像和点云投影深度图输入至所述全注意力网络输入； 所述视觉图像经过视觉特征编码器处理，得到高维视觉特征图； 所述点云投影深度图经过点云特征编码器处理，得到高维点云特征图； 高维视觉特征与高维点云特征分属于不同模态的特征，以高维视觉特征图中的每个视觉特征为基准，计算视觉特征与高维点云特征图中每个点云特征的相似度，得到三维特征匹配代价； 将初始化的位姿更新量作为检索值，对三维特征匹配代价进行处理，得到键值和内容值，对检索值进行更新，生成优化后的位姿更新量。

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