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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利用于机器人的着色LiDAR点云物体检测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：CN115937842B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211629536.0，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权用于机器人的着色LiDAR点云物体检测方法及系统是由张伟民;姜洲;梁凯文;刘永辉;黄强设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于机器人的着色LiDAR点云物体检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于机器人的着色LiDAR点云物体检测方法及系统，属于物体检测领域，方法包括：对多个相机进和雷达行外参标定，得到多个相机之间的坐标关系和多个相机与雷达之间的坐标关系；对多个视觉惯性里程计和激光惯性里程计进行融合得到多传感融合里程计数据以及最优里程估计轨迹；根据最优里程估计轨迹确定点云地图；利用多个相机对点云地图进行上色，得到具有RGB颜色信息的点云地图；利用卷积神经网络对具有RGB颜色信息的点云地图进行物体检测，得到物体的大小和三维坐标。本发明能够得到具有真实尺度大小和三维坐标的物体，为后续机器人的导航和物体抓取提供极大的便利。

本发明授权用于机器人的着色LiDAR点云物体检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于机器人的着色LiDAR点云物体检测方法，其特征在于，包括： 对机器人上的多个相机进行外参标定，得到所述多个相机之间的坐标关系； 对机器人上的多个相机与激光雷达进行外参标定，得到所述多个相机与激光雷达之间的坐标关系； 根据所述多个相机之间的坐标关系以及多个相机与激光雷达之间的坐标关系对多个视觉惯性里程计和激光惯性里程计进行融合，得到多传感融合里程计数据； 对所述多传感融合里程计数据进行非线性联合优化，得到最优里程估计轨迹； 根据所述最优里程估计轨迹确定点云地图； 利用所述多个相机对所述点云地图进行上色，得到具有RGB颜色信息的点云地图； 利用所述多个相机对所述点云地图进行上色，具体包括： 利用体素网格对所述点云地图进行处理，得到处理后的点云地图； 利用多个相机拼接组成机器人一周的环境图像； 根据所述机器人一周的环境图像与处理后的点云地图的对应关系将同一个体素网格中的点云附着为同一个颜色； 利用卷积神经网络对所述具有RGB颜色信息的点云地图进行物体检测，得到物体的大小和三维坐标； 利用卷积神经网络对所述具有RGB颜色信息的点云地图进行物体检测，具体包括： 对所述具有RGB颜色信息的点云地图使用点云重投影法得到4通道的图像； 将所述4通道的图像输入骨干网络提取3个尺度的特征图； 对所述3个尺度的特征图经过中部网络进行特征融合； 将经过融合的特征图输入区域建议网络，得到物体的3D框预测值， 将所述物体的3D框预测值与3个尺度的特征图输入头部网络，得到物体的大小和三维坐标。

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