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龙图腾网获悉北方工业大学申请的专利一种基于神经辐射场的仿生偏振语义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：CN119444857B 。

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：202411548793.0，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于神经辐射场的仿生偏振语义SLAM方法是由杜涛;单德瑞;朱金鹏;宁可庆;王晶设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经辐射场的仿生偏振语义SLAM方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于神经辐射场的仿生偏振语义SLAM方法，系统包括三部分：基于因子图优化的仿生偏振位姿估计模块、基于神经辐射场的稠密建图模块和基于仿生偏振红外的语义信息定位模块。系统首先采集多传感器数据，建立状态方程和量测方程，使用因子图优化估计位姿。其次，使用估计的位姿与激光雷达数据，采用激光雷达里程计和地图构建的神经隐式表示NeRF‑LOAM模型通过生成体素嵌入地图和网格重建进行稠密建图。最后，通过Yolov8与SegNeXt处理偏振红外融合图像，结合激光雷达特征实现语义定位。该系统显著增强了抗干扰性和环境适应性，缩短了建图训练时间，可以应用于自动驾驶、智能交通、智慧物流等多个领域。

本发明授权一种基于神经辐射场的仿生偏振语义SLAM方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经辐射场的仿生偏振语义SLAM方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：选择载体姿态、速度、位置和惯性测量单元偏置作为系统状态，建立状态模型，采集激光雷达、惯性测量单元、地磁传感器、仿生偏振相机以及红外相机数据，建立激光雷达里程计、惯性量测模型、地磁量测模型、仿生偏振红外视觉里程计，并将仿生偏振位姿估计模块、稠密建图模块、语义信息定位模块初始化； 步骤2：将所述激光雷达、惯性测量单元、地磁传感器、仿生偏振相机以及红外相机数据输入至基于因子图优化的仿生偏振位姿估计模块，在前端部分利用惯性测量单元和地磁传感器为激光雷达校正运动畸变，在后端部分利用激光雷达、惯性测量单元、地磁传感器、仿生偏振相机以及红外相机数据和基于仿生偏振红外的语义信息定位模块获得的特征图像，设计激光雷达里程计因子、仿生偏振红外视觉惯性里程计因子、惯性测量单元预积分因子、地磁航向因子以及闭环检测因子与误差函数，建立仿生偏振导航因子图，利用iSAM2优化获得最优估计载体姿态、速度、位置和惯性测量单元偏置； 步骤3：将所述获得的最优估计载体姿态、位置与步骤1中采集的激光雷达数据，输入到基于神经辐射场的稠密建图模块，所述稠密建图模块基于激光雷达里程计和地图构建的神经隐式表示NeRF-LOAM模型建立，包括神经映射子模块与网格重建子模块，所述神经映射子模块利用所述采集的激光雷达数据与最优估计载体位置、姿态训练神经隐式距离函数，建立体素嵌入地图并保存关键帧；所述网格重建子模块利用关键帧与训练好的神经隐式距离函数优化体素嵌入地图，通过移动立方体方法完成稠密地图的重建； 步骤4：将步骤1中采集的仿生偏振相机以及红外相机数据输入至基于仿生偏振红外的语义信息定位模块获得三维场景中的语义信息定位，其中，所述语义信息定位模块包括基于Yolov8的物体识别子模块和基于SegNeXt的图像分割子模块，所述物体识别子模块用于识别图像中的目标名称与标注颜色，所述图像分割子模块用于分割图像中目标边界，结合目标名称与标注颜色、目标边界以及仿生偏振位姿估计模块中仿生偏振红外视觉惯性里程计因子建立过程中的视觉深度图，获得语义信息定位；包括，利用斯托克斯矢量计算偏振度与偏振角，根据偏振度与偏振角分别计算灰度图、偏振度图、偏振角图，将灰度图、偏振度图、偏振角图合成偏振RGB图，将偏振RGB图和红外图分别输入基于Yolov8的物体识别子模块中，识别物体名称与标注颜色； 将偏振RGB图和红外图分别输入基于SegNeXt的语义分割子模块，提取ORB特征，关联偏振RGB图与红外图提取出来的特征点，输出偏振和红外融合图像的目标边界；融合所述最优估计载体姿态、位置，视觉深度图提供的载体和目标的距离、目标的边界，以及物体识别子模块识别的物体名称与标注颜色，获得三维场景中的语义信息定位； 步骤5：将所述最优估计载体姿态与位置作为载体的位姿，将所述重建的稠密地图作为整体三维地图的框架，基于所述获得的三维场景中的语义信息定位，将二维图像投影到三维地图中，获得二维图像中各个物体类别与颜色，生成仿生偏振稠密语义地图。

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