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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种端到端无监督激光里程计与语义分割结合的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：CN116342883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310325830.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种端到端无监督激光里程计与语义分割结合的方法是由叶海峰;龚小谨设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种端到端无监督激光里程计与语义分割结合的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种端到端无监督激光里程计与语义分割结合的方法。本发明将端到端无监督激光里程计与激光语义分割这两种任务在网络结构、网络特征和损失函数三个方面进行结合，能够在一个网络下同时预测位姿和语义分割结果，在节省了网络资源的同时，达到了相互促进的目的。本发明根据位姿和语义结果的重要性的不同，可以灵活的选择两种任务的训练顺序，从而做到两种结果的精度的权衡。

本发明授权一种端到端无监督激光里程计与语义分割结合的方法在权利要求书中公布了：1.一种端到端无监督激光里程计与语义分割结合的方法，其特征在于，包含如下步骤： 步骤1：对采集的点云数据进行预处理后，获得训练集； 所述步骤1具体为： 将相邻两帧点云分别投影到球面坐标系下，获得对应的两帧顶点图；遍历剩余相邻两帧点云，均进行球面投影，最终获得所有组网络输入并组成训练集； 步骤2：搭建激光里程计与语义分割网络，构建网络损失函数，基于网络损失函数，利用训练集对激光里程计与语义分割网络进行训练，获得训练好的激光里程计与语义分割网络； 激光里程计与语义分割网络包括两个骨干网络、两个语义分割网络、特征聚合模块、不确定度预测模块和位姿预测网络； 第一骨干网络与第一语义分割网络相连，第二骨干网络与第二语义分割网络相连，第一骨干网络和第二骨干网络均与特征聚合模块相连，第一语义分割网络和第二语义分割网络均与特征聚合模块相连，特征聚合模块与不确定度预测模块和位姿预测网络相连，前一帧顶点图输入到第一语义分割网络中，第一语义分割网络输出前一帧的语义分割结果，后一帧顶点图输入到第二语义分割网络中，第二语义分割网络输出后一帧的语义分割结果，不确定度预测模块输出不确定度图，位姿预测网络输出预测帧间位姿； 所述网络损失函数由激光里程计的损失函数和语义分割的损失函数相加获得； 步骤3：将待预测的相邻两帧顶点图输入训练好的激光里程计与语义分割网络中，预测输出当前两帧的语义分割结果和对应的帧间位姿。

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