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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基于多模态大模型与图RAG的机器人语义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：CN120162394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510314219.7，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权基于多模态大模型与图RAG的机器人语义地图构建方法是由张伟民;刘祎畅;王新洋;何晓海;谈新彦;左正清;樊事成设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态大模型与图RAG的机器人语义地图构建方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多模态大模型与图RAG的机器人语义地图构建方法。方法包括两个主要环节：构建先验语义数据库和构建语义地图。首先，通过多模态大模型筛选与机器人任务相关的互联网图片，提取物体的语义信息并构建先验语义数据库。然后，在处理当前环境数据时，利用图RAG技术生成增强提示词，引导多模态大模型分析当前环境的语义信息，并构建包含详细语义信息的语义地图。本发明通过引入先验语义数据库和多模态图RAG技术，有效提升了语义地图的准确性和可靠性，同时提供了更丰富的语义信息，能够适应多种复杂环境和任务需求。

本发明授权基于多模态大模型与图RAG的机器人语义地图构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型与图RAG的机器人语义地图构建方法，其特征在于，所述方法包括构建先验语义数据库和构建语义地图，其中： 所述构建先验语义数据库具体包括： 基于任务描述生成搜索关键词，采集互联网图片，通过特征相似度去重，并利用多模态大模型验证图片是否符合环境需求，对符合环境需求的图片进行预处理，通过多个模型进行处理图片得到语义信息；其中，所述多个模型至少包括语义分割模型、深度估计模型、物体检测模型； 使用多模态大模型提取所述语义信息生成详细语义描述，验证分割区域与详细语义描述的一致性，在一致性验证通过后，将语义信息向量化，构建以物体为中心的语义子图，最终合并同类子图并存入数据库，形成带环境关联的先验语义数据库； 所述构建语义地图具体包括： 基于SLAM生成稠密点云地图，按预设尺寸分割为块，并关联对应图像数据，对每块地图的图片进行语义分割、深度点云配准及物体检测，结合多模态大模型生成初步语义描述，通过向量相似度检索先验语义数据库，结合物体共现子图和当前检测结果，生成包含备选物体列表的增强提示词，利用增强提示词提取并验证语义信息，将结果向量化后构建带环境坐标的物体子图，最终整合所有地图块形成机器人语义地图。

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