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龙图腾网获悉北京理工大学;北理工郑州智能科技研究院申请的专利一种基于三维高斯泼溅的语义导航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：CN119915292B 。

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：202510004278.4，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于三维高斯泼溅的语义导航方法及系统是由张伟民;何昊橦;姜洲;李方兴设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维高斯泼溅的语义导航方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于三维高斯泼溅的语义导航方法及系统。旨在提高室内环境中机器人的导航精度和效率。方法通过数据采集与预处理，利用高精度RGB‑D摄像头获取室内环境图像，随后通过三维高斯泼溅模型训练，构建起包含几何、纹理及外观信息的三维场景。进一步，采用深度学习模型进行语义分割，为场景中的各个部分赋予准确的语义标签。最终，在语义导航实现阶段，系统根据用户输入的目标，快速定位目标物体，并规划出最优路径，实现精准导航。本发明能够实时更新三维语义场以适应室内环境的动态变化，提高了导航的实时性和可靠性。

本发明授权一种基于三维高斯泼溅的语义导航方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于三维高斯泼溅的语义导航方法，其特征在于，所述方法包括： 使用具备高精度RGB-D摄像头的移动设备按照预定路径以稳定帧率采集RGB图像与深度图像，并确保覆盖整个室内空间，并对采集的RGB图像与深度图像进行预处理； 确认三维高斯泼溅模型架构，初始化模型参数，将预处理后的图像数据输入模型，利用随机梯度下降法优化模型参数，计算预测场景与实际场景的均方误差，并依此反向传播更新参数；其中，模型参数至少包括初始化高斯分布的均值、协方差矩阵和颜色；三维高斯泼溅模型架构为LangSplat； 确认语义分割模型架构，收集大量室内场景标注图像，以交叉熵损失函数训练模型，将训练好的语义分割模型应用于三维高斯泼溅重建的三维场景，为每个像素或三维高斯分布赋予准确语义标签；其中，语义分割模型包括U-Net或DeepLab； 用户通过语音指令或图形界面输入导航目标，根据训练好的语义分割模型解析导航目标，确定目标语义类别及所在区域，依据目标语义标签与位置信息定位目标物体三维坐标；基于定位的三维坐标进行路径规划以及导航执行与实施更新。

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北京理工大学;北理工郑州智能科技研究院，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5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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