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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于物体平面共同表示和语义描述符匹配的重定位算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：CN115330861B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210813525.1，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权基于物体平面共同表示和语义描述符匹配的重定位算法是由张云洲;邓志强;胡兴刚;孙文恺;曹振中设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物体平面共同表示和语义描述符匹配的重定位算法在说明书摘要公布了：本发明属于重定位技术领域，提出了一种基于物体平面共同表示和语义描述符匹配的重定位算法。本算法从点云地图中提取语义物体和平面路标，然后利用路标来构建语义拓扑图。不同于其他暴力图匹配或基于随机游走的图匹配算法，本发明提出利用图传播算法结合语义邻域的节点与边信息来生成混合描述子。随后，利用sKM算法匹配先验点云地图和查询点云地图的路标点，提高匹配的精度和鲁棒性，利用路标点的匹配约束来求解查询点云地图的重定位位姿。该算法能够有效应对大视差或动态场景下的重定位工作，以服务于AR和导航等应用场景。

本发明授权基于物体平面共同表示和语义描述符匹配的重定位算法在权利要求书中公布了：1.基于物体平面共同表示和语义描述符匹配的重定位算法，其特征在于，分别将先验点云地图和查询点云地图生成语义拓扑图并提取出描述子，将二者的描述子进行匹配，使得地图进行重定位；步骤如下： 步骤1.利用输入的视觉图像获取语义信息、物体信息和平面信息，形成语义拓扑图；语义拓扑图基本组成部分为物体路标和平面路标； 步骤2.利用语义拓扑图生成图节点的描述子； 使用属性描述符和关系描述符共同描述的混合语义描述符进行表示图节点的描述子； 属性描述符包含单个节点的信息，其包括物体的语义标签和大小，同时指定相邻节点的拓扑信息； 关系描述符存储了语义拓扑图中被描述节点的邻域信息，邻域信息包括被描述节点周围的边信息和邻近度信息；边信息包括边的长度和边端点的语义类别；邻近度信息被描述节点传播到其邻居节点的概率；使用图传播算法对邻近度进行建模； 步骤3.利用图节点的描述子实现两个语义拓扑图节点的匹配： 创建先验点云地图和查询点云地图的语义拓扑图，使用混合语义描述符进行图节点的匹配；首先计算两个语义拓扑图中所有节点的相似度，然后根据得分找到最佳节点匹配； 步骤4.利用匹配上的节点求解查询点云地图在先验点云地图中的位姿； 根据步骤3的匹配过程找到两个语义拓扑图之间的节点到节点的对应关系；利用匹配上的物体和平面计算查询点云地图与先验点云地图间的6自由度变换位姿。

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