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龙图腾网获悉人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)申请的专利一种基于双重阈值检测与自适应补偿的激光SLAM退化处理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：CN120991843B 。

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：202511516224.2，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种基于双重阈值检测与自适应补偿的激光SLAM退化处理方法是由杜煜;黄少强设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双重阈值检测与自适应补偿的激光SLAM退化处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双重阈值检测与自适应补偿的激光SLAM退化处理方法，应用于退化检测技术领域。包括以下步骤：构建双重检测机制，静态阈值确保常规场景下的检测稳定性，动态阈值调整判断标准，实现对渐进式和瞬时性退化的快速识别；设计退化偏差驱动的自适应两级补偿策略：一级补偿基于向量投影原理；二级补偿按退化偏差程度动态削弱不可靠激光约束的影响。本发明基于场景特征实时感知的双重阈值检测机制，实时量化退化偏差的严重程度，并驱动补偿策略的启动与强度调整，将双重检测机制与两级补偿策略进行联动设计，既能提升场景适应能力与检测全面性，又能动态调节补偿强度，显著提升系统的位姿估计精度与鲁棒性。

本发明授权一种基于双重阈值检测与自适应补偿的激光SLAM退化处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双重阈值检测与自适应补偿的激光SLAM退化处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对Hessian矩阵进行特征分解，得到特征值和特征向量，将特征值大小作为各自由度约束强度的量化指标，特征向量方向作为退化方向的判别依据； S2、设计基于场景特征实时感知的双重阈值检测机制，对Hessian矩阵特征值集合进行统计分析，计算静态阈值；采用滑动窗口存储特征值序列，对滑动窗口内的特征值序列进行统计分析，计算动态阈值； S3、基于场景特征实时感知的双重阈值检测机制，实时量化退化偏差的严重程度，综合静态阈值和动态阈值计算偏差率，基于静态阈值和动态阈值检测激光SLAM退化方向，基于偏差率判断退化程度； S4、基于双重阈值检测机制驱动补偿策略的启动与强度调整，根据S3检测到的退化方向和退化程度，根据偏差率确定退化程度，启动两级递进式补偿策略，将双重检测机制与两级补偿策略进行联动，包括： 当偏差率δ0.2时，判定为轻微退化，启动基于向量投影原理的一级补偿； 当偏差率δ≥0.2时，判定为中度及以上退化，启动基于IMU自适应加权融合的二级补偿； S2中的静态阈值检测具体为： 对Hessian矩阵特征值集合进行统计分析，取正常特征值最小值乘以安全系数，得到静态阈值： ； 由于不同运动自由度对约束的敏感程度不同，需为每一自由度独立设定静态阈值，将当前帧优化得到的特征值与进行比较，如果，则系统初步判定该方向存在退化； S2中的动态阈值检测具体为： 采用固定大小为SIZE的滑动窗口存储近期特征值序列，窗口更新规则为：当窗口内数据量未达SIZE时，新特征值直接入窗，历史数据全部保留；当窗口内数据量达到SIZE时，新特征值入窗的同时，最早入窗的特征值出窗，维持窗口数据量恒定； 对滑动窗口内的特征值序列进行统计分析，计算其第一四分位数和第三四分位数，设定动态阈值，作为特征值正常范围的下界，公式为： ； 式中，超参数控制检测灵敏度，如果当前帧特征值满足，则判定该方向存在动态退化。

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