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龙图腾网获悉南通河海大学海洋与近海工程研究院;河海大学常州校区申请的专利一种面向复杂环境的机器人半自主控制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：CN115223039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202210518806.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种面向复杂环境的机器人半自主控制方法及系统是由顾文斌;徐文煜;徐孝彬;苑明海;裴凤雀设计研发完成，并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向复杂环境的机器人半自主控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向复杂环境的机器人半自主控制方法及系统，方法包括：获取机器人的位姿信息、三维点云数据与深度图像数据；根据位姿信息，将所述深度图像与所述激光雷达数据融合，得到融合后的激光雷达数据，并根据融合后的激光雷达数据，得到全局三维占据稠密地图；基于所述三维点云数据进行点云分割，并与图像进行融合得到障碍物高度估计；基于深度卷积神经网络对前视彩色图像进行语义分割，结合像素对应的点云数据，对语义分割得到区域高度数据进行阈值判别，以实现地面道路的识别；根据当前位置信息、构建的带有语义信息的三维地图形成一条无碰撞的导航路径，用于全局路径规划；在此基础上进行局部路径规划，局部路径规划用于在导航过程中的动态避障。

本发明授权一种面向复杂环境的机器人半自主控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向复杂环境的机器人半自主控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取机器人的位姿信息、三维点云数据与深度图像数据，并对三维点云数据与深度图像数据进行标定； 根据位姿信息，将所述深度图像与所述三维点云数据融合，得到融合后的激光雷达数据，并根据融合后的激光雷达数据，使用RTABMAP算法，得到全局三维占据稠密地图； 基于所述三维点云数据进行点云分割，并与所述深度图像进行融合得到障碍物高度估计，得到三维测量数据； 基于深度卷积神经网络对前视彩色图像进行语义分割，结合像素对应的点云数据，对语义分割得到区域高度数据进行阈值判别，以实现地面道路的识别，得到场景识别数据； 将所述三维测量数据和所述场景识别数据添加到所述全局三维占据稠密地图中，得到带有语义信息的全局三维占据稠密地图； 基于带有语义信息的全局三维占据稠密地图，进行基于已知地图的自主导航； 基于所述三维点云数据进行点云分割，并与所述深度图像进行融合得到障碍物高度估计，得到三维测量数据的方法包括： 采取区域生长法来分割点云，完成环境点云的静态障碍物识别，得到障碍物区域； 根据点云数据分割出的障碍物区域，寻找深度图像上的对应区域并进行ROI区域的提取； 将ROI区域进行放大处理，在深度图像上找到的障碍物区域对应的点云数据，通过相机内参矩阵的反变换，计算相机坐标下障碍物最低处与最高处的坐标，以获取障碍物的高度信息； 基于深度卷积神经网络对前视彩色图像进行语义分割，结合像素对应的点云数据，对语义分割得到区域高度数据进行阈值判别，得到场景识别数据的方法包括： 基于深度卷积神经网络对深度图像数据进行语义分割，结合像素点对应的激光雷达三维点云数据，对语义分割得到的区域高度数据进行阈值判别，以实现地面道路的识别； 以地面道路作为初选的安全行进区域，对安全行进区域同距离截面上的其他区域进行识别，结合测试情况，建立筛选模型，将各类区域从安全行进区域中剔除或作出危险预警。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南通河海大学海洋与近海工程研究院;河海大学常州校区，其通讯地址为：226000 江苏省南通市崇川路58号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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