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龙图腾网获悉重庆大学;重庆书山文海机器人有限责任公司申请的专利基于单目视觉和LiDAR融合的动态环境语义SLAM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：CN119863578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411769014.X，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权基于单目视觉和LiDAR融合的动态环境语义SLAM方法是由傅春耘;李飞亚;孙冬野设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单目视觉和LiDAR融合的动态环境语义SLAM方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于单目视觉和LiDAR融合的动态环境语义SLAM方法，属于机器人技术领域。该方法包括：1对点云进行实例分割，分出未知运动状态、纯静态路标和地面属性点云，通过位姿初步估计和卡尔曼滤波来识别半静态和动态路标点云，继而进行位姿精确估计；2对图像实例分割和增强，并提取SuperPoint特征点，通过投影动态路标至分割图像，进而区分静态与非静态点，采用多种跟踪策略跟踪静态特征，并利用局部地图优化位姿；3进行异构传感器姿态融合；4结合两种回环检测结果，输出优化轨迹；5构建全局纯静态语义地图。本发明考虑了动态环境影响，提升了系统在动态复杂环境下定位精度和建图质量。

本发明授权基于单目视觉和LiDAR融合的动态环境语义SLAM方法在权利要求书中公布了：1.一种基于单目视觉和LiDAR融合的动态环境语义SLAM方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤： S1：LiDAR里程计：获取时间同步的全景图像，对全景图像进行语义分割，通过LiDAR和图像的外参标定参数，将全景图像中的像素坐标映射到对应时间戳的3D点云坐标系中，进而对3D点云进行实例分割，分出未知运动状态、纯静态路标点云和地面属性点云；通过位姿初步估计和卡尔曼滤波来识别半静态路标点云和动态路标点云，继而进行位姿精确估计； S2：视觉里程计：对2D图像进行实例分割和数据增强，并对原始图像和增强图像提取SuperPoint特征点；通过LiDAR和图像之间的标定参数，将LiDAR点云中识别出的动态路标投影到对应的图像平面上，并利用图像的实例分割结果，确定投影点所属的实例类别，进而区分出静态与非静态特征点；采用多种跟踪策略跟踪静态特征，并利用局部地图优化位姿； S3：融合策略：将视觉里程计估计的姿态转换到LiDAR坐标系下，使得视觉里程计和LiDAR里程计的姿态估计处于同一坐标系中；然后，在里程计层面采用决策层级融合算法对姿态进行融合； S4：回环检测：整合LiDARSLAM和视觉SLAM的回环检测结果，输出经回环矫正后优化的轨迹估计； S5：建图：筛选纯静态语义点云信息，结合优化的姿态信息，构建全局一致的纯静态语义地图。

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重庆大学;重庆书山文海机器人有限责任公司，其通讯地址为：400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174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”。

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