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龙图腾网获悉西安科技大学申请的专利一种煤矿井下多源传感器数据动态加权融合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：CN117333406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310964676.1，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种煤矿井下多源传感器数据动态加权融合SLAM方法是由蔺小虎;杨鑫;姚顽强;马宏伟;马柏林;郑俊良;马雄伟设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种煤矿井下多源传感器数据动态加权融合SLAM方法在说明书摘要公布了：本发明属于煤矿智能化技术领域，具体涉及一种煤矿井下多源传感器数据动态加权融合SLAM方法。在视觉图像预处理部分增加了一种在HSV空间下结合单参数同态滤波和直方图均衡化的图像增强算法，以增强井下图像的亮度和对比度；基于马氏距离的一致性检测方法来评估传感器数据质量，进而检测传感器数据的退化情况，并自适应的选择适合当前环境的传感器数据进行有效融合；在充分考虑各传感器关键参数的基础上，构建LiDARIMUCamera因子图模型，并根据数据质量构建多源传感器数据权重动态组合模型，动态地调整各传感器数据融合因子的权重。相较于LVI‑SAM具有更高位姿估计精度和鲁棒性，其轨迹均方根误差为0.19m。与架站式三维激光扫描拼接的点云地图之间的平均点云直接比较距离小于0.13m，满足矿井机器人定位与建图的精度要求，为煤矿智能开采与安全巡检提供理论参考和技术支持。

本发明授权一种煤矿井下多源传感器数据动态加权融合SLAM方法在权利要求书中公布了：1.一种煤矿井下多源传感器数据动态加权融合SLAM方法，其特征在于，包括如下步骤： 1数据预处理：IMU预积分位姿用于去除点云运动畸变，从原始点云中分割出非地面点，并提取线和平面特征；在视觉部分，采用图像增强算法来增强井下图像的视觉效果，再进行角点提取与跟踪； 2前端里程计：点云线、面特征匹配和图像特征匹配后，基于马氏距离的一致性检测方法来评估传感器数据质量，并将质量差的数据舍弃，不参与后续的数据融合； 3后端优化：构建LiDARIMUCamera因子图模型，根据传感器数据质量设计多源传感器数据权重动态组合模型，动态调整各传感器因子的权重，基于滑动窗口实现多源传感器数据联合非线性优化； 步骤3中的后端优化方法具体包括：构建多源传感器数据权重动态组合模型： 式中，和是LiDAR、IMU和相机的权重；λ是精度系数； 将传感器的测量信息和机器人的状态χ结合起来，并引入多重约束来估计状态；在高斯噪声模型的假设下，将这种MAP问题转化为非线性最小二乘问题： 式中，{rp-Hpχ}是在边缘化操作之后获得的先验信息，作为滑动窗口优化的先验约束；是点云匹配残差，i是LiDAR点云，s是系统维护的局部地图；是滑动窗口内关键帧之间的IMU预积分残差；是视觉重投影残差，f是连续跟踪三次以上的视觉特征。

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