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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于多级图分割的分布式位姿图优化方法及装置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：CN116758141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310515843.4，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权一种基于多级图分割的分布式位姿图优化方法及装置是由衣鹏;雷金龙;郭光辉;李存浩;洪奕光设计研发完成，并于2023-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多级图分割的分布式位姿图优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多级图分割的分布式位姿图优化方法及装置，用于多个机器人之间的通信，所述方法包括：对初始姿态图进行多级图分割操作并构建分布式优化问题；采用黎曼梯度坐标下降算法对选定的变量块进行更新直至搜索到满足条件的最优解；利用奇异值分解将最优解投影到姿态图优化可行解。本发明通过设计一种基于多级图分割的分布式位姿图优化方法，构建更易于处理的均衡优化子问题，降低多机器人网络中的通信代价，提升多机器人系统的整体优化性能。

本发明授权一种基于多级图分割的分布式位姿图优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多级图分割的分布式位姿图优化方法，用于多个机器人之间的通信，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 对初始姿态图进行多级图分割操作并构建分布式优化问题，具体包括：令为机器人的索引编号，构造的位姿图是有向图，其中中的每个 顶点与第i个机器人的第帧位姿相对应，中的每条边与和关键帧之间的相对位姿测量值相对应，为维的特殊 欧氏群，对位姿图进行多级图分割； 通过最大似然估计得到基于图分割的分布式位姿图优化问题： 其中，是每个智能体构建的图优化子问题；为第i个智能体包含的每个位姿的所有 边集，且满足；为第i个智能体分割后形成的位姿规模；和为权重矩阵， 分别衡量旋转误差以及平移误差在优化问题中的重要程度；每个变量块既包含本地位 姿，也包含来自其他机器人的位姿，由N个变量块可以组成变量组； 采用黎曼梯度坐标下降算法对选定的变量块进行更新直至搜索到满足条件的最优解，具体包括：针对具有特殊约束结构的优化问题，采用黎曼块坐标下降法在分布式设定下对可行解进行迭代搜索，每次迭代中都按照贪心策略选择变量组中梯度范数最大的变量块来进行更新，当一次更新完成后，需要判断结果是否满足秩约束条件，如果满足直接跳出循环，否则进行秩提升再次进入循环更新直至产生满足停止条件的最优解； 利用奇异值分解将最优解投影到姿态图优化可行解。

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