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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利无人机用多模态视觉测绘方法、模块、吊舱及无人机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：CN118311601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202410292084.4，技术领域涉及：G01S17/89；该发明授权无人机用多模态视觉测绘方法、模块、吊舱及无人机是由柳景斌;梁一帆;吕轩凡;仇宏煜;尹斐;龚晓东设计研发完成，并于2024-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机用多模态视觉测绘方法、模块、吊舱及无人机在说明书摘要公布了：本发明属于目标识别技术领域，具体涉及无人机用多模态视觉测绘方法、模块、吊舱及无人机，能够高效快速地实现无人机感知测绘计算。方法包括：步骤1，获取无人机周围环境整体点云；步骤2，将整体点云在水平方向分块；步骤3，对每个块计算其平面性，满足平面性阈值的加入候选集合；步骤4，对步骤3中不满足平面性阈值的块，根据块内所有点的高差分布特征对块进一步划分；步骤5，对步骤4新划分的子块，重复步骤3～4，直至划分次数达到次数设定值或块内的点数量小于点数设定值；步骤6，基于候选集合得到待选区域；步骤7，对候选区域计算法向量，并基于法向量计算垂直度，将小于垂直度阈值的区域作为最终识别出的降落区域。

本发明授权无人机用多模态视觉测绘方法、模块、吊舱及无人机在权利要求书中公布了：1.无人机用多模态视觉测绘方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，获取无人机周围环境整体点云； 步骤2，将整体点云在水平方向分块； 步骤3，对每个块计算其平面性，满足平面性阈值的加入候选集合； 步骤4，对步骤3中不满足平面性阈值的块，根据块内所有点的高差分布特征对块进一步划分； 步骤4-1，将块Mk,l中的点pjxj,yj,zj变为一维数据，只保留z坐标，得到数据集z1,z2,z3…,zj； 步骤4-2，计算该数据集的中位数medianz，然后计算每个点z坐标与medianz的差值zi-medianz，并取绝对值，得到数据集合zmedi={zmed1,zmed2…zmedi}； 步骤4-3，将块中所有点的z坐标值用集合zmedi中对应的值替换，得到新的点Pi new=xi,yi,zmedi，这些点构成集合Pnew； 步骤4-4，在Pnew中随机选择两个点P0 new、P1 new作为初始子块中心； 步骤4-5，计算Pnew中其他点与两个子块中心的距离： 比较距离dis0和dis1，将Pnew中的点分别划分到距离最近的子块中，得到划分好的两个子块； 步骤4-6，根据两个子块中的所有点重新计算子块的中心，子块中心的计算公式为： 式中，pi=xi,yi,zmedi，得到两个新的子块中心P0 new、P1 new； 步骤4-7，重复步骤4-5~4-6，直至达到重复次数阈值或者满足以下两个停止条件中的任一个： 1）两次迭代中子块中心位置变化小于第一变化阈值，子块中心位置变化计算公式为： 当小于第一变化阈值时停止迭代； 2）两次迭代zmed均值变化小于第二变化阈值，zemd均值变化计算方式为： 当小于第二变化阈值时停止迭代； 步骤4-8，停止迭代后得到的两个新的子块进入下一步计算； 步骤5，对步骤4新划分的子块，重复步骤3~4，直至划分次数达到次数设定值或块内的点数量小于点数设定值； 步骤6，将候选集合投影到XOY平面，得到二值图像；提取二值图像的轮廓，计算轮廓的最大内接圆，得到内接圆的圆心和半径，选择内接圆半径不小于半径阈值的区域作为候选区域，并将点云中对应范围的点作为待选区域； 步骤7，对候选区域计算法向量，并基于法向量计算垂直度，将小于垂直度阈值的区域作为最终识别出的降落区域。

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武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区八一路299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”。