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龙图腾网获悉江淮前沿技术协同创新中心申请的专利一种基于已知点云地图的动态场景定位方法及装置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：CN119845264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411863016.5，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于已知点云地图的动态场景定位方法及装置是由梁斌;刘厚德;刘金明;汪欢;兰斌;朱晓俊设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于已知点云地图的动态场景定位方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于已知点云地图的动态场景定位方法及装置，该方法包括：获取目标动态场景在不同时刻对应的激光点云数据以及惯性测量数据，生成若干帧点云数据以及若干帧惯性测量数据；针对任一当前帧点云数据：确定当前帧点云数据对应的当前帧惯性测量数据；基于当前帧惯性测量数据和当前帧点云数据，对机器人观测位姿进行估计，输出当前位姿估计值；基于当前位姿估计值调整当前帧点云数据对应的位姿，得到目标帧点云数据；对目标帧点云数据进行动态点云滤除处理，输出静态帧点云数据；基于静态帧点云数据和目标动态场景的历史点云数据，进行全局优化处理，输出机器人的当前最优观测位姿。由此，能够确保目标动态场景下重复定位的一致性。

本发明授权一种基于已知点云地图的动态场景定位方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于已知点云地图的动态场景定位方法，其特征在于，包括： 获取目标动态场景在不同时刻对应的激光点云数据以及惯性测量数据，生成若干帧点云数据以及若干帧惯性测量数据； 针对所述若干帧点云数据中任一当前帧点云数据：基于当前时刻，确定所述当前帧点云数据对应的当前帧惯性测量数据； 获取与所述当前帧点云数据相邻的上一帧点云数据对应的上一预测位姿；基于所述上一预测位姿以及所述当前帧惯性测量数据，对当前时刻机器人观测位姿进行预测，输出当前预测位姿；基于所述当前帧点云数据对应的观测值以及所述当前预测位姿对应的期望观测值之间的差值，对所述当前预测位姿进行修正，生成当前位姿估计值； 基于所述当前位姿估计值调整所述当前帧点云数据对应的位姿，得到目标帧点云数据；对所述目标帧点云数据进行栅格化处理，输出若干个相同大小的栅格单元；针对若干个栅格单元中任一当前栅格单元：确定位于所述当前栅格单元内的点数量；基于所述点数量、每个点的高度值，以及所有点的高度均值，确定所述当前栅格单元的当前高度方差；获取与所述当前帧点云数据相邻的上一帧点云数据中所述当前栅格单元对应的高度方差；若所述当前高度方差与上一高度方差之间的高度方差变化量大于第一预设阈值且所述点数量大于第二预设阈值，则确定所述当前栅格单元为动态栅格；从所述目标帧点云数据删除每个所述动态栅格，得到静态帧点云数据； 获取目标动态场景的SLAM地图；基于全局地图匹配算法将所述静态帧点云数据与所述SLAM地图进行数据对齐，得到全局地图配准残差；和，从历史帧点云数据中选取位于所述当前帧点云数据之前且与所述当前帧点云数据具有目标相关性的连续关键帧点云数据；通过ICP将所述静态帧点云数据与所述连续关键帧点云数据进行配准计算，生成关键帧配准残差；和，基于回环检测算法对所述当前帧点云数据和历史点云数据进行相似性识别处理，生成回环帧点云数据；通过ICP将所述静态帧点云数据与所述回环帧点云数据进行配准，生成回环检测配准残差； 将全局地图配准残差、关键帧配准残差以及回环检测配准残差进行加权处理后，得到加权残差；当加权残差最小时，根据目标优化函数确定机器人的当前最优观测位姿；联合非线性优化目标函数如式8所示；最终的联合优化目标是最小化所有约束的残差和： 式8； 其中，是各个约束项的权重系数，综合优化得出当前时刻机器人的当前最优观测位姿。

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江淮前沿技术协同创新中心，其通讯地址为：230034 安徽省合肥市蜀山区高新区望江西路920号中安创谷科技园二期H3、H4、H5、H6、H7、H8幢；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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