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龙图腾网获悉中国科学院软件研究所申请的专利一种基于GPU的AASDF的构建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：CN115994976B 。

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：202211578074.4，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于GPU的AASDF的构建方法及系统是由吴恩华;何小伟;任丽欣;刘树森设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GPU的AASDF的构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于GPU的AASDF的构建方法及系统，其方法包括：S1：根据AASDF的定义，确定AASDF和层次稀疏八叉树的约束条件；步骤S2：用Eikonal方程定义AASDF模型；S3：构建AASDF模型的最精细层的叶节点；S4：基于叶节点，自下而上的顺序逐层构建AASDF模型中间层的节点；S5：基于中间层的节点初始化基于均匀网格构建的AASDF模型顶层的节点，采用标准快速迭代算法迭代更新，直至顶层节点收敛，AASDF模型构建完成；S6：基于AASDF模型的层次结构构建全局邻域关系，然后采用移动最小二乘基于节点的邻域关系进行插值，实现对AASDF的访问；S7：对任意两个AASDF模型重复步骤S3～S5进行自下向上的布尔运算。本发明提供的方法使用层次稀疏八叉树结构，实现AASDF在GPU的并行构建以及布尔运算。

本发明授权一种基于GPU的AASDF的构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于GPU的AASDF的构建方法，其特征在于，包括： 步骤S1：根据代数自适应有向距离场AASDF的定义，确定AASDF的约束条件，以及AASDF对应的层次稀疏八叉树的约束条件； 步骤S2：根据AASDF的定义及其约束条件，以Eikonal方程定义AASDF模型； 步骤S3：根据所述层次稀疏八叉树的约束条件，对所述AASDF模型进行求解，构建AASDF模型的最精细层的叶节点； 步骤S4：基于所述叶节点，自下而上的顺序逐层构建AASDF模型中间层的节点； 步骤S5：基于所述中间层的节点初始化基于均匀网格构建的AASDF模型顶层的节点，采用标准快速迭代算法迭代更新，直至所述顶层节点收敛，AASDF模型构建完成； 步骤S6：基于所述AASDF模型的层次结构构建全局邻域关系：为AASDF的每个叶节点分配一个GPU线程，通过访问每个所述叶节点的同层邻居节点，获取所述同层邻居节点的所有叶节点中与当前叶节点相邻的叶节点集合，从而得到全局邻域关系；然后采用移动最小二乘基于节点的邻域关系进行插值，实现对AASDF的访问； 步骤S7：对任意两个AASDF模型重复步骤S3~S5进行自下向上的布尔运算，其中，所述布尔运算包括：交集、并集和补集运算。

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