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龙图腾网获悉中国科学院上海微系统与信息技术研究所申请的专利一种基于视觉场景理解的机器人未知环境建图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：CN119779323B 。

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：202411876333.0，技术领域涉及：G01C21/32；该发明授权一种基于视觉场景理解的机器人未知环境建图方法是由李嘉茂;刘衍青;石文君;朱冬晨;王磊设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉场景理解的机器人未知环境建图方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于视觉场景理解的机器人未知环境建图方法，包括：获取多目视觉图像，并基于所述多目视觉图像生成深度图；基于所述多目视觉图像并利用视觉定位系统确定无人系统的位姿；采用语义分割模型对所述多目视觉图像进行语义分割；根据语义分割结果和深度图构建三维语义地图，并结合无人系统的位姿拼接连续帧的三维语义地图，并在语义信息的引导下构建出三维场景关联拓扑图；构建融合探索成本代价函数，并对所述融合探索成本代价函数进行求解，得到下一最优视点；根据语义分割结果生成障碍物分割地图，基于所述下一最优视点和障碍物分割地图进行局部路径规划。本发明实现了高效的未知环境自主探索。

本发明授权一种基于视觉场景理解的机器人未知环境建图方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉场景理解的机器人未知环境建图方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多目视觉图像，并基于所述多目视觉图像生成深度图； 基于所述多目视觉图像并利用视觉定位系统确定无人系统的位姿； 采用语义分割模型对所述多目视觉图像进行语义分割； 根据语义分割结果和深度图构建三维语义地图，并结合无人系统的位姿拼接连续帧的三维语义地图，并在语义信息的引导下构建出三维场景关联拓扑图； 构建融合探索成本代价函数，并对所述融合探索成本代价函数进行求解，得到下一最优视点；其中，所述融合探索成本代价函数表示为：Costxfp＝Navxfp+Covxfp+Infoxfp+Resxfp+Visxfp，其中，Costxfp为对于前沿点xfp的探索成本代价，Navxfp为目标抵近导航成本，其为无人系统到达识别到的探索目标的预期距离，Covxfp为场景覆盖导航成本，其为无人系统到达前沿点xfp的预期距离，Infoxfp为信息增益成本，当无人系统在自由探索模式下未检测到场景内存在感兴趣的语义对象时，信息增益成本为预计要探索的前沿点xfp周围用户定义半径内未知单元的数量，当无人系统在自由探索模式下检测到场景内存在感兴趣的语义对象时，信息增益成本为计算感兴趣的语义点周围用户定义半径内未知单元的数量；Resxfp为前沿点收益成本，其为前沿点xfp和当前无人系统位置之间的连线是否存在障碍物而选择性的进行路径规划；Visxfp为视觉特征丰富程度成本，其为场景中视觉特征占比的倒数； 根据语义分割结果生成障碍物分割地图，基于所述下一最优视点和障碍物分割地图进行局部路径规划。

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