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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于激光SLAM和单目视觉的道路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：CN115128628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202210616697.X，技术领域涉及：G01S17/86；该发明授权基于激光SLAM和单目视觉的道路栅格地图构建方法是由王军政;欧倪;张欣茹;杨嘉文设计研发完成，并于2022-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于激光SLAM和单目视觉的道路栅格地图构建方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于激光SLAM和单目视觉的道路栅格地图构建方法，能够在建图的同时采集道路区域信息，并在建图完成后自动完成栅格地图的构建，建图流程占用的计算资源少，建图精度较高。本发明利用激光SLAM在多帧点云采集时的局部重匹配技术，极大削减了相对位姿计算的累计误差，提高了栅格地图的建图精度；使用单目视觉进行道路检测，对道路边界较为平整或细粒度较高的情形检测精度远高于激光雷达。

本发明授权基于激光SLAM和单目视觉的道路栅格地图构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光SLAM和单目视觉的道路栅格地图构建方法，其特征在于，具体步骤如下：安装3D激光雷达和单目相机；对单目相机和3D激光雷达进行联合标定，获得相机的内参矩阵和激光雷达坐标系到单目相机坐标系的转换矩阵；采集需要建图的路段的图像和激光点云，并记录下采集时刻的时间戳，再对采集的图像和点云进行时间同步获得最终图像以及最终点云数据对；标定所述最终图像中道路区域作为深度学习的样本标签，并用其训练深度学习模型，获得待检测路段的语义分割模型；对所述最终点云数据对中的激光点云利用激光SLAM算法获得当前帧点云相对于第一帧的相对位姿，根据相对位姿进行点云叠加得到全局点云地图；根据语义分割模型获得图像中的道路区域，利用所述内参矩阵和所述转换矩阵将每一帧点云投影到图像中，通过语义分割模型预测的图像掩膜筛选出位于道路的点云并进行降采样，得到单帧道路点云；利用所述相对位姿将所述单帧道路点云变换到全局地图坐标系下，将变换到全局坐标系的道路点云按帧叠加获得全局道路点云地图；将全局道路点云地图转换为全局二值化栅格地图； 训练深度学习模型时，按照录制的时间顺序，进行等间隔标注，标注方式为框选道路区域的轮廓多边形，并将标注过的样本划分为训练集和验证集分别用于模型训练和模型选择；采用ResNet作为骨架网络的卷积神经网络进行训练样本； 利用激光SLAM算法时，所述激光SLAM算法为LOAM算法，选择训练的深度卷积神经网络作为单目视觉的道路检测器；利用激光里程计粗匹配得到的相邻帧的刚性变换矩阵进行当前帧的点云运动畸变矫正；通过将当前帧点云与局部点云地图进行局部重匹配得到相对位姿矩阵。

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