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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于多传感器融合的母羊妊娠检测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：CN120088490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510558779.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于多传感器融合的母羊妊娠检测方法及系统是由汪开英;高铭;王彦超设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器融合的母羊妊娠检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多传感器融合的母羊妊娠检测方法及系统，涉及妊娠检测以及智能机器人技术领域，该方法包括：获取母羊所在区域的高精度点云地图；根据高精度点云地图，基于NDT和ICP，对所述高精度点云地图中的母羊妊娠检测机器人进行定位；基于母羊妊娠检测机器人在所述区域的位置，采用RRT算法，确定母羊妊娠检测机器人至母羊的路径；当到达指定位置后，基于母羊妊娠检测机器人，对母羊进行妊娠检测。本申请能够实现对母羊妊娠状态的高效自动检测。

本发明授权一种基于多传感器融合的母羊妊娠检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器融合的母羊妊娠检测方法，其特征在于，包括： 获取母羊所在区域的高精度点云地图； 根据高精度点云地图，基于NDT和ICP，对所述高精度点云地图中的母羊妊娠检测机器人进行定位； 基于母羊妊娠检测机器人在所述区域的位置，采用RRT算法，确定母羊妊娠检测机器人至母羊的路径； 当到达指定位置后，基于母羊妊娠检测机器人，对母羊进行妊娠检测； 在获取母羊所在区域的高精度点云地图之前，还包括： 基于激光雷达模块和深度相机，分别获取母羊所在区域的点云数据和图像数据； 对所述点云数据进行去畸变处理，得到处理后的点云数据； 基于训练好的语义分割网络模型，对所述图像数据进行物体识别，得到所述图像数据中各物体的识别结果； 去除所述识别结果中的动态点云信息，提取平面点和角点，并将首帧激光点云设为关键帧； 根据当前帧与关键帧间的位置和时间，选择设定帧，并基于设定帧建立局部角点与平面点云地图； 通过计算前一帧激光点云与当前帧激光点云之间的IMU预积分和前一帧的状态，对当前帧的初始状态进行估计，实时发布激光里程计，并通过根据时空关系来实时选择与当前帧相邻的关键帧，生成回环因子； 采用基于5G网络的高精度时间同步方法，对激光雷达模块、IMU数据处理子模块、GPS里程计子模块和RFID检测子模块的数据进行时间同步； 建立无迹卡尔曼滤波观测方程，利用UKF算法对传感器输出的数据信息进行滤波，融合各传感器的估计确定全局最优估计； 所述无迹卡尔曼滤波观测方程具体为： xk＝fxk‑1,k‑1+Gk‑1wk‑1； zk＝hkxk+θk； 其中，f为过程模型，xk为状态向量，xk＝pn,vn,θ,ba,bg,g，pn为平移向量，vn为速度向量，θ为旋转向量，ba为加速度计零偏，bg为陀螺仪零偏，g为重力，Gk为系统噪声矩阵，wk为系统噪声，zk为观测值向量，θk为观测误差，下脚标k为第k时刻，k‑1为第k‑1时刻，hk为非线性观测模型函数； 将各关键帧点云信息融合成全局点云地图； 结合GPS信息、激光里程计、闭环和RFID检测因子，对全局点云地图进行优化，得到高精度点云地图； 根据高精度点云地图，基于NDT和ICP，对所述高精度点云地图中的母羊妊娠检测机器人进行定位，具体包括： 将采集的点云数据分割为多个大小相同的体素；对于每个体素内的点集，计算点云数据的均值和协方差矩阵；将每个点的概率分布进行正态分布建模，得到高斯概率函数Px； 所述高斯概率函数Px的公式表达式为： 其中，x为体素内的点集x＝{X1,X2…Xn}，n为体素内点的总数，c为常数，为q点云的均值，C为协方差矩阵，T为转置矩阵； 采用初始变换参数将采集的点云数据映射到目标点云，并在目标点云中寻找与采集点云数据最相邻的设定数量个最近邻点，将其拟合成平面；建立与最近邻点构成的平面之间的误差函数ei； 所述误差函数的公式表达式为：ei＝NTRqi+t+d；其中，R为旋转变换矩阵，t为平移变换向量，d为截距，N为单位长度法线的列向量； 建立点云数据、旋转变换矩阵和平移变换向量的最小二乘问题方程； 所述最小二乘问题方程的表达式为： 其中，qi为点云数据； 求解所述最小二乘问题方程，得到最优的旋转变换矩阵R和平移变换向量t； 根据最优的旋转变换矩阵R和平移变换向量t，对母羊妊娠检测机器人进行定位； 当到达指定位置后，基于母羊妊娠检测机器人，对母羊进行妊娠检测，具体包括： 到达指定位置后，在接收到母羊进入妊娠检测机器人的指令时，控制深度相机检测母羊四肢的位置； 基于母羊四肢的位置，控制机械爪对母羊进行四肢的固定，并控制弹性绷带装置对母羊的腹部进行柔性固定； 基于机械臂携带B超探头对母羊进行扫描，获取其子宫内部的B超图像； 基于采集的B超图像，利用图像预处理技术，对图像进行预处理； 采用Unet语义分割算法，对预处理后的图像进行训练，得到母羊妊娠诊断模型；所述母羊妊娠诊断模型用于检测母羊是否怀孕以及识别出胚胎数量、大小及形态信息。

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