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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利自主移动机器人局部语义可通行概率栅格地图构建方法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：CN116105749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202211523195.9，技术领域涉及：G01C21/32；该发明授权自主移动机器人局部语义可通行概率栅格地图构建方法是由李艳生;姜东杰;杨美美;刘彦瑜;张毅;汪从哲设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本自主移动机器人局部语义可通行概率栅格地图构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种自主移动机器人局部语义可通行概率栅格地图构建方法，属于移动机器人即时定位与建图领域。该方法包括：S1：根据激光数据的测量值，构建占据栅格地图；S2：运用实时语义分割模型，进行语义分割，提取语义标签，进行2D语义分割；S3：语义分割之后，根据坐标关系，利用深度图将语义信息进行投影，即根据语义信息构建语义栅格地图；S4：语义栅格地图概率转换后与多层代价地图融合：通过距离映射将语义信息进行概率转换，形成语义层代价地图，再与激光的障碍物层代价地图进行融合，得到最终的局部语义可通行概率栅格地图。本发明能解决栅格地图不能表示非结构化环境的问题，实现移动机器人在非结构化环境中的导航。

本发明授权自主移动机器人局部语义可通行概率栅格地图构建方法在权利要求书中公布了：1.一种自主移动机器人局部语义可通行概率栅格地图构建方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤： S1：根据激光数据的测量值，构建占据栅格地图； S2：运用实时语义分割模型，进行语义分割，提取语义标签，进行2D语义分割； S3：语义分割之后，根据坐标关系，利用深度图将语义信息进行投影，即根据语义信息构建语义栅格地图； S4：语义栅格地图概率转换后与多层代价地图融合：通过距离映射将语义信息进行概率转换，形成语义层代价地图，再与激光的障碍物层代价地图进行融合，得到最终的局部语义可通行概率栅格地图，具体包括以下步骤： S41：将语义栅格地图进行概率转换，求出每一个栅格单元的可通行概率pt，具体包括：将语义栅格地图中单元中被标记为可通行的栅格单元进行距离转换，把可通行区域栅格单元到最近的非可通行单元的距离映射到一个实数的距离值，以此来表示每一个可通行栅格单元到非可通行单元的远近；经过距离变换，可通行区域的中心部分会获得一个高的映射值，相反，边缘地区和靠近障碍物的区域的映射值低： 距离变换公式如下： Dp＝min||m-n||2,m∈Tr,n∈Nt 其中，语义栅格地图中可通行区域的集合为Tr，不可通行区域的集合为Nt； 通过距离转换后，再通过高斯分布对距离进行变换，高斯分布均值设置为距离变换的最大值，方差为所有距离的平方的标准差；得到每一个栅格单元的通行概率pD；然后根据不同语义标签预设先验可通行概率pl，最后得到每一个栅格单元的可通行概率pt，pt＝pDpl； S42：多层代价地图融合：在原有的局部代价地图上，增加一层语义层代价地图，最后把激光障碍物层、膨胀层和语义层进行融合，发布到主代价地图层，最终得到局部语义栅格地图； 具体包括： 在激光障碍物层中，栅格单元致命障碍物的代价值设置为254，在该代价值内必然与障碍物发生碰撞；自由移动空间的代价值设置为0；最小非自由空间的代价值范围在1到127，该范围内机器人不会发生碰撞；膨胀层的代价值在128到253，未知区域的代价值为255； 语义层的代价值设置如下： Cs＝ci2-pt 其中，ci是语义标签预设的通行代价值，pt是语义栅格单元的可通行概率；难通行的语义标签的预设通行代价值比易通行的预设通行代价值高，最后能得到语义层每一个栅格单元的代价值； 最后按照激光障碍物层、语义层、膨胀层的顺序融合到融合主代价地图中，融合方法采用最大值比较法，公式如下： 其中，表示主代价地图第index个栅格单元的代价值，表示当前分层代价地图第index个栅格单元的代价值；更新地图时将当前子层的每个栅格单元的代价值和主代价地图对应位置的代价值进行比较。

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