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龙图腾网获悉北京信息科技大学;北京衡云智创科技有限公司申请的专利机器人定位方法、机器人路径规划方法、装置和机器人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：CN120489123B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510519649.2，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权机器人定位方法、机器人路径规划方法、装置和机器人是由张双彪;崔晓荣;黄景;孟申设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器人定位方法、机器人路径规划方法、装置和机器人在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及机器人技术领域，公开了一种机器人定位方法、机器人路径规划方法、装置和机器人，定位方法包括：获取机器人在物理空间上的第一定位数据；确定机器人在基于所处环境实时构建的三维全景成像的虚拟空间上的第二定位数据；根据第二定位数据对第一定位数据进行修正，得到机器人在物理空间上的目标定位数据。本申请通过引入基于所处环境实时构建的三维全景成像虚拟空间上的第二定位数据，三维全景成像虚拟空间能够实时反映环境变化，第二定位数据可及时捕捉这些动态信息，对第一定位数据进行修正，使机器人能够准确适应环境变化，提高定位的准确性和稳定性。

本发明授权机器人定位方法、机器人路径规划方法、装置和机器人在权利要求书中公布了：1.一种机器人定位方法，其特征在于，包括： 获取机器人在物理空间上的第一定位数据； 确定所述机器人在基于所处环境实时构建的三维全景成像的虚拟空间上的第二定位数据； 根据所述第二定位数据对所述第一定位数据进行修正，得到所述机器人在物理空间上的目标定位数据； 所述获取机器人在物理空间上的第一定位数据，包括： 获取利用无线定位装置对所述机器人进行定位得到的无线定位数据； 获取利用惯性导航定位装置对所述机器人进行定位得到的惯性定位数据； 将所述无线定位数据与所述惯性定位数据进行融合，得到所述第一定位数据； 所述将所述无线定位数据与所述惯性定位数据进行融合，得到所述第一定位数据的数据，包括： 基于所述无线定位数据中的位置数据和速度数据，以及所述惯性定位数据中的位置数据和速度数据，建立位置和速度的第一卡尔曼滤波模型，其中，在所述第一卡尔曼滤波模型中，由所述惯性导航定位装置提供下一时刻的位置和速度的预测数据，当所述无线定位数据到达时，将所述无线定位数据作为观测值； 通过卡尔曼增益动态调整所述无线定位数据与所述惯性定位数据的权重以对所述无线定位数据进行修正，得到所述第一定位数据； 所述确定所述机器人在基于所处环境实时构建的三维全景成像的虚拟空间上的第二定位数据，包括： 基于所述虚拟空间中各结构的方位信息，确定所述机器人在所处环境的中的位置信息； 当所述机器人移动时，根据连续变化的所述位置信息及对应的时间戳，计算得到所述机器人在所述虚拟空间中的速度信息； 基于所述位置信息和所述速度信息，得到所述第二定位数据； 所述根据所述第二定位数据对所述第一定位数据进行修正，得到所述机器人在物理空间上的目标定位数据，包括： 基于所述第二定位数据和所述第一定位数据，建立第二卡尔曼滤波模型，其中，在所述第二卡尔曼滤波模型中，所述第二定位数据被作为观测值，所述第一定位数据被作为预测值； 通过卡尔曼增益动态调整所述第一定位数据与所述第二定位数据的权重以对所述第一定位数据进行修正，使得物理传感器的短期高频数据与虚拟空间的长期稳定约束形成互补，得到所述目标定位数据； 其中，所述三维全景成像的虚拟空间构建方法包括：利用全景采集装置中的工业摄像头阵列拼接形成的全景视频画面实时获取机器人周围环境的方位信息，在实时全景视频监控的基础上，利用相邻摄像头的双目视觉原理获得所拍摄重叠区域内物体的距离信息，以直接构造机器人周围三维全景画面，实现环境感知与立体重建；对于相邻摄像头未重叠区域的画面，结合视觉采集装置中的激光雷达获取周围环境目标的距离信息，以补全深度信息，生成三维全景画面；对于无光线或者光线较弱的情形，所述视觉采集装置中的激光雷达模组获取的深度信息结合红外传感器模块获取的热成像生成三维全景画面，以在光线不足，全景视频画面获取失效的条件下感知环境。

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