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龙图腾网获悉重庆理工大学申请的专利一种基于多传感器和极化注意力的去动态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：CN119579902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202411759872.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于多传感器和极化注意力的去动态SLAM方法是由代嘉惠;辛洪国;肖汉光;蒋鑫;闫河;朱秘;廖宁生;郑治;叶翔宇;张豪设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器和极化注意力的去动态SLAM方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多传感器和极化注意力的去动态SLAM方法，属于计算机视觉技术领域。该方法采用PSA‑Det分割模块，利用极化自注意力机制对图像数据进行实例分割，高效地检测并去除动态物体；同时利用多传感器融合技术，用于数据互补，提高精度，增强鲁棒性和实现实时性，从而显著提升SLAM系统在各种环境下的性能和适应性。

本发明授权一种基于多传感器和极化注意力的去动态SLAM方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器和极化注意力的去动态SLAM方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤： S1：数据输入：系统从相机获取图像数据，从激光雷达获取点云信息，并结合IMU数据，提供多维度的传感器信息输入； S2：分割与融合：利用PSA-Det分割模块对图像进行语义分割，识别并生成动态物体的分割结果；随后，系统将分割结果与点云数据进行投影融合，并对带有语义信息的点云数据进行聚类，确保动态物体的特征被正确识别与移除；所述PSA-Det分割模块具体包括主干网络、PAFPN和Head部分，其中，PSA-Det表示引入极化自注意力机制PSA的实时分割模型，PAFPN表示增强型特征金字塔网络；所述主干网络是具有大内核深度卷积的CSPNeXtPSA的主干网络，用于提取出不同尺度的多层特征；其中，CSPNeXtPSA表示集成极化自注意力机制的主干块，由3x3卷积BNSiLU、5x5深度卷积BNSiLU和PSA组成； S3：位姿估计与优化：利用IMU进行姿态初始化和积分，结合分割后的语义信息生成语义子图；通过角点预测头进行目标物体的边界框估计，并对动态物体进行跟踪； 在跟踪轨迹的过程中，系统不断优化子图，确保建图的精度和鲁棒性；语义信息在此过程中辅助剔除动态物体，并更新语义子图； S4：回环检测与全局优化：系统引入回环检测和闭环校正机制，确保在长时间的运动过程中，地图保持全局一致性；通过IMU数据的全局位姿优化，联合优化闭环校正后的子图，最终生成全局稠密地图。

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