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龙图腾网获悉北京能创科技有限公司;中国科学院自动化研究所申请的专利一种机器人激光雷达里程计方法、系统、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：CN120686277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510970158.X，技术领域涉及：G01S17/08；该发明授权一种机器人激光雷达里程计方法、系统、装置是由李忠辉;曹志强;李建杰;管培育;公续荣;王硕;亢晋立设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人激光雷达里程计方法、系统、装置在说明书摘要公布了：本发明属于机器人技术领域，具体涉及一种机器人激光雷达里程计方法、系统、装置，旨在解决现有技术使用线或面形式的局部邻域表征导致不精确的距离优化约束，影响位姿估计精度的问题。本发明方法包括：获取三维点云数据，估计出激光雷达传感器当前帧坐标系在世界坐标系下的第一位姿；根据第一位姿，将当前帧提取到的特征点投影到目标特征点地图中寻找对应的局部邻域点集，获得局部邻域表征，构建概率距离优化约束，以此构建位姿优化函数，实现激光雷达传感器当前帧坐标系在世界坐标系下的位姿估计；根据当前帧的位姿估计结果，将当前帧特征点集合中的特征点投影到对应的特征点地图中，完成目标特征点地图的更新。本发明提高了位姿估计的精度。

本发明授权一种机器人激光雷达里程计方法、系统、装置在权利要求书中公布了：1.一种机器人激光雷达里程计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S10，机器人通过激光雷达传感器感知环境，获取周围环境在激光雷达传感器当前帧坐标系下的三维点云数据；基于所述三维点云数据，提取特征点，进而估计出所述激光雷达传感器当前帧坐标系在世界坐标系下的第一位姿； 步骤S20，根据所述激光雷达传感器当前帧坐标系在世界坐标系下的第一位姿，将当前帧提取到的特征点投影到目标特征点地图中寻找对应的局部邻域点集；基于各特征点对应的局部邻域点集，获得相应的局部邻域表征，进而构建概率距离优化约束，以此构建位姿优化函数，实现所述激光雷达传感器当前帧坐标系在世界坐标系下的第二位姿的估计，将估计的第二位姿作为当前帧的位姿估计结果；所述概率距离优化约束包括点-概率线距离优化约束和点-概率面距离优化约束： 所述点-概率线距离优化约束： ； 将约束添加到第一约束集合中； 所述点-概率面距离优化约束： ； 将约束添加到第二约束集合中； 其中，是3行3列的单位矩阵，为转置操作符，、分别表示特征点集合中边缘特征点、平面特征点分别投影到世界坐标系中得到投影点，为三维点云数据使用LOAM方法提取特征点，形成特征点集合，、分别表示、的均值，、分别表示在边缘特征点地图进行KD-Tree搜索得到的局部邻域点集、在平面特征点地图中进行KD-Tree搜索得到的局部邻域点集；所述的协方差矩阵经特征值分解获得特征值、、，及相应的特征向量、、，；当满足时，构建所述对应的概率线表征，为设定的线性结构判定阈值，的参数记为，，；所述的协方差矩阵经特征值分解获得特征值、、，及相应的特征向量、、，其中，；当满足时，构建所述对应的概率面表征，为设定的平面结构判定阈值，的参数记为，，； 构建位姿优化函数，实现所述激光雷达传感器当前帧坐标系在世界坐标系下的第二位姿的估计，将估计的第二位姿作为当前帧的位姿估计结果，其方法为： 基于所述第一约束集合和所述第二约束集合，构建优化第帧第二位姿的目标函数： ； 其中，为第一约束集合中的第个点-概率线距离优化约束，是第一约束集合包含的点-概率线距离优化约束的数量，为第二约束集合中的第个点-概率面距离优化约束，是第二约束集合包含的点-概率面距离优化约束的数量；指的是取绝对值操作，是Huber核函数； 最小化所述目标函数，并利用Ceres库中的Solve函数求解，得到当前帧的位姿估计结果，和分别为当前帧的位姿估计结果的旋转矩阵和平移向量； 步骤S30，根据所述当前帧的位姿估计结果，将当前帧特征点集合中的特征点投影到对应的特征点地图中，完成所述目标特征点地图的更新。

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能创科技有限公司;中国科学院自动化研究所，其通讯地址为：101318 北京市顺义区天竺空港工业区B区安祥路1号7幢1至2层内2层206室；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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