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龙图腾网获悉广州一拓户外科技有限公司申请的专利一种割草机器人的激光雷达SLAM与植被特征库匹配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：CN120778126B 。

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：202510699976.0，技术领域涉及：G01C21/32；该发明授权一种割草机器人的激光雷达SLAM与植被特征库匹配方法及系统是由胥健;刘建平设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种割草机器人的激光雷达SLAM与植被特征库匹配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种割草机器人的激光雷达SLAM与植被特征库匹配方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括：基于多种样本植被的激光雷达测试数据，确定初始激光雷达参数；基于初始激光雷达参数和多种样本植被的激光雷达测试数据，建立植被特征库；基于初始激光雷达参数，确定环境影响因素；获取割草机器人的实时环境信息；基于环境影响因素和实时环境信息，调整初始激光雷达参数，生成当前激光雷达参数；基于当前激光雷达参数，获取待匹配植被的点云；基于待匹配植被的点云和植被特征库，确定植被类型；基于待匹配植被的点云和植被类型，更新割草机器人所在环境的二维栅格地图或三维点云地图，具有提高割草机器人的智能化水平的优点。

本发明授权一种割草机器人的激光雷达SLAM与植被特征库匹配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种割草机器人的激光雷达SLAM与植被特征库匹配方法，其特征在于，包括： 获取多种样本植被的激光雷达测试数据； 基于多种样本植被的激光雷达测试数据，确定初始激光雷达参数； 基于初始激光雷达参数和多种样本植被的激光雷达测试数据，建立植被特征库； 基于初始激光雷达参数，确定环境影响因素； 获取割草机器人的实时环境信息； 基于环境影响因素和实时环境信息，调整所述初始激光雷达参数，生成当前激光雷达参数； 基于当前激光雷达参数，获取待匹配植被的点云； 基于待匹配植被的点云和植被特征库，确定植被类型； 基于待匹配植被的点云和植被类型，更新割草机器人所在环境的二维栅格地图或三维点云地图； 其中，获取多种样本植被的激光雷达测试数据，包括： 建立标准测试环境； 确定多组激光雷达测试参数； 对于每组激光雷达测试参数，在标准测试环境下，获取多种样本植物对应激光雷达测试参数的激光雷达测试数据； 基于多种样本植被的激光雷达测试数据，确定初始激光雷达参数，包括： 确定多个点云特征因子； 对于每组激光雷达测试参数，基于多个点云特征因子，从样本植物对应激光雷达测试参数的植被点云中提取点云特征，基于每种样本植物对应激光雷达测试参数的植被点云中提取的点云特征，计算激光雷达测试参数对应的第一特征差异值； 建立适应度函数，其中，所述适应度函数与第一特征差异值相关； 通过遗传算法基于适应度函数和每组激光雷达测试参数对应的第一特征差异值，确定初始激光雷达参数； 基于初始激光雷达参数和多种样本植被的激光雷达测试数据，建立植被特征库，包括： 对于每种样本植被，从样本植被对应初始激光雷达参数的激光雷达测试数据中提取点云特征； 对于每个点云特征因子，基于每种样本植被的点云特征，计算点云特征因子对应的因子差异值； 基于每个点云特征因子对应的因子差异值，确定关键点云特征因子； 对于每种样本植被，基于关键点云特征因子，从样本植被对应初始激光雷达参数的激光雷达测试数据中提取关键点云特征； 基于任意两种样本植被的关键点云特征，计算任意两种样本植被的第一特征相似度； 通过聚类算法，基于任意两种样本植被的第一特征相似度，对多种样本植被进行聚类，确定植被簇； 对于每个植被簇，基于所述植被簇包括的每种样本植被的关键点云特征，确定植被簇对应的关键点云特征； 基于每种样本植被的关键点云特征和每个植被簇对应的关键点云特征，建立植被特征库。

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