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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种用于激光雷达同步定位与建图的动态点云剔除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：CN119649041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202411702342.8，技术领域涉及：G06V10/30；该发明授权一种用于激光雷达同步定位与建图的动态点云剔除方法是由赵治国;申传福;凌禹濒;颜丹姝;朱兴一设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于激光雷达同步定位与建图的动态点云剔除方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于激光雷达同步定位与建图的动态点云剔除方法，包括：步骤1：点云语义分割网络设计；步骤2：点云语义分割网络训练；步骤3：点云语义分割；步骤4：动态点云剔除；步骤5：前端里程计；步骤6：后端优化及地图构建。与现有技术相比，本发明通过引入语义分割技术，实现了对激光点云数据中动态点云的有效剔除，并由此提高了点云配准的精度和点云地图构建的准确性。

本发明授权一种用于激光雷达同步定位与建图的动态点云剔除方法在权利要求书中公布了：1.一种用于激光雷达同步定位与建图的动态点云剔除方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：点云语义分割网络设计：选择SalsaNext神经网络作为激光雷达点云数据语义分割的基础模型，基于SalsaNext神经网络，设计激光雷达点云数据语义分割网络SalsaNext++，并在SalsaNext++网络中引入了菱形上下文模块DCB； 步骤2：点云语义分割网络训练：利用点云数据集Semantic-KITTI训练语义分割网络，对输入的点云数据进行特征提取和分类，将点云分配给预定义的语义类别； 步骤3：点云语义分割：将训练完成的SalsaNext++语义分割网络集成到激光雷达同步定位与建图前端系统中，以实时处理激光雷达点云数据，通过语义分割识别出动态点云和静态点云； 步骤4：动态点云剔除：对于识别出的动态点云，依据分配给预定义的语义类别时所添加的语义标签，通过点云剔除算法与程序进行剔除，仅保留静态点云用于后续的位姿估计和地图构建； 步骤5：前端里程计：在激光雷达同步定位与建图系统的前端里程计模块中，利用剔除动态点云后的所述静态点云数据，基于曲率从所述静态点云中提取边缘点和平面点，将当前帧的边缘点和平面点与上一帧中相应的特征点进行匹配以估计帧间位姿变换，估计激光雷达的运动用以点云去畸变，为激光雷达同步定位与建图后端优化提供帧间位姿变换和去畸变后的静态点云； 步骤6：后端优化及地图构建：后端优化及地图构建模块接收前端里程计提供的所述去畸变后的静态点云和帧间位姿变换，对多帧点云做全局配准，将点云数据融合到世界地图中进行地图更新，并将得到的全局位姿变换与帧间位姿变换相融合，估计激光雷达相对于地图的运动状态。

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