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龙图腾网获悉南京航空航天大学;合肥科大智能机器人技术有限公司申请的专利基于VLA的具身机器人SLAM方法、设备及存储介质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：CN121577022B 。

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：202610121539.5，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权基于VLA的具身机器人SLAM方法、设备及存储介质是由章海兵;吉爱红;李林;于敏;褚衍超设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于VLA的具身机器人SLAM方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明的一种基于VLA的具身机器人SLAM方法、设备及存储介质，本发明在传统点云几何和视觉等多模态融合SLAM的基础上引入VLA大模型，将感知从几何层提升到语义概念对齐，并使用VLA大模型对动态干扰过滤、关键帧筛选、因子图关系构建、噪声估计和回环检测等进行动态预测更新，通过增量式优化等方式来满足实时性需求，通过全局语义约束来纠正几何约束的错位问题，提升了机器人SLAM在环境动态干扰过多、传感器噪声大、环境退化等极端场景下的稳定性，且在满足几何精度的同时，构建的分层态势图还可以满足高阶导航任务的需求，使得其可以部署至具身智能等载体上进行后续应用。

本发明授权基于VLA的具身机器人SLAM方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于VLA的具身机器人SLAM方法，其特征在于，包括以下步骤， S1、对传感器的内参和多传感器间外参进行标定，并对多模态发布的数据进行时空同步，确保数据为同一时刻采集；同时根据IMU数据对雷达点云进行去畸变处理； S2、基于VLA大模型对去畸变的点云和视觉数据进行语义、预测分析，输出权重图，根据不同的权重过滤数据帧噪声，保留权重高的数据，再通过计算IMU预积分、点云残差和视觉残差这些估计输出机器人前端里程计位姿； S3、根据前端里程计位姿，构建关键帧和局部地图；结合VLA大模型和视觉信息将点云进行语义提取，并抽象为分层态势图，除了几何特征外，提取语义相关标签和语义间关系，并通过VLA大模型对语义信息进行补全和关系优化，将场景中物体位姿和关系一起保存供高级导航任务使用； S4、通过基于信念状态的主动注意力更新即AVA-VLA机制，对场景中出现的物体进行实时动态更新，判断其中环境物体是否为临时动态物体，对这些物体在最终地图和后续的S6因子图优化中都选择忽略其影响； S5、基于关键帧中激光点云特征、视觉特征和VLA语义特征及权重矩阵生成关键帧的融合特征，通过融合特征计算回环相似度；在基于融合特征的回环相似度满足阈值时，再进行几何特征精配准，得到更为精确的回环因子，并插入S6因子图中； S6、基于S2的前端里程计插入里程计因子和S5的回环检测插入回环因子，并基于VLA大模型进行语义关键帧筛选、因子间连接预测、自适应噪声估计构建多元因子图，且采用增量式全局优化，对因子图关系进行更新，进而更新全局地图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学;合肥科大智能机器人技术有限公司，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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