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龙图腾网获悉西安工业大学申请的专利融合语言-视觉多模态感知的IMU辅助深度SLAM方法及系统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：CN120628058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510745338.8，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权融合语言-视觉多模态感知的IMU辅助深度SLAM方法及系统是由苏小会;徐淑萍;杨定哲;王会峰;杨虎祥;房嘉祥;寇飞艳设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合语言-视觉多模态感知的IMU辅助深度SLAM方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合语言‑视觉多模态感知的IMU辅助深度SLAM方法及系统，包括初始校准与语义地图初始化、预积分预测与关键帧判定、稠密点云重建与相对位姿估计、语义嵌入提取、语义引导回环检测及语义三维地图增量更新等功能模块，通过图优化框架将IMU运动先验、深度几何约束与语言模型语义因子联合建模，实现复杂动态环境下的高精度定位与带标签地图构建。相较于仅依赖几何或惯性信息的现有技术，本发明降低了回环误匹配率，提升了闭环收敛效率和长时重定位鲁棒性，并为自然语言导航、目标检索等上层任务提供语义接口。本发明可广泛应用于服务机器人、安防巡检、智能驾驶及灾后搜索救援等领域。

本发明授权融合语言-视觉多模态感知的IMU辅助深度SLAM方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合语言-视觉多模态感知的IMU辅助深度SLAM方法，其特征在于，包括： S1、初始校准与语义地图初始化：对IMU传感器进行初始偏置估计，完成深度相机与IMU的外参标定；通过多帧深度图构建初始点云，完成初始位姿估计；提取关键帧语义特征并输入语言模型，生成语义嵌入，初始化语义地图； S2、预积分预测与关键帧判定：利用IMU高频输出的角速度与加速度数据，通过预积分技术预测机器人在两帧间的位姿变化，同时结合时间同步机制维持IMU与深度相机之间的数据对齐；当累计位移或旋转超出设定阈值时，自动判定当前帧为关键帧，并记录对应时间戳； S3、稠密点云重建与相对位姿估计：在关键帧触发后，利用深度相机采集的RGB-D图像重建稠密点云，通过点云配准方法估计当前帧与上一关键帧之间的相对位姿；同时引入IMU预积分提供的运动先验作为配准初值，以提高配准收敛效率与精度，并对配准残差进行约束修正； S4、关键帧语义嵌入提取：将关键帧图像输入预训练并冻结参数的大语言模型图像编码器CLIP，提取语义嵌入向量，用于描述当前帧的语义特征并参与后续回环检测与地图标注； S5、回环候选筛选与验证：在新关键帧生成后，将其语义嵌入与历史关键帧的语义向量进行相似度计算，筛选出潜在的回环候选帧；随后结合几何一致性检验，对候选帧执行点云配准验证回环关系，若匹配成功，则构建语义-几何联合约束边，提升系统在大范围运动或长期运行中的重定位能力与闭环检测稳定性； S6、语义引导回环检测：基于语义嵌入向量之间的相似性计算，采用语义引导方式进行回环检测，快速筛选历史关键帧中的潜在闭环帧对，匹配成功后构建语义因子并添加至优化图中，同时结合深度点云进行几何验证，提升重定位鲁棒性与系统长期一致性； S7、语义三维地图增量更新：利用优化后得到的关键帧位姿对全局地图进行增量式更新，将对应深度图重建的稠密点云进行配准融合，同时叠加语义嵌入信息，构建具有语义标签的三维地图，实现高精度地图构建与语义感知的同步维护。

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