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龍圖騰網獲悉北京理工大學申請的專利基于高斯混合模型和深度-彩色圖像的空間障礙判別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116486395B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211149808.7，技術領域涉及：G06V20/64；該發明授權基于高斯混合模型和深度-彩色圖像的空間障礙判別方法是由方麗萍;胡權;李金健;曹凌云;賀子軒設計研發完成，并于2022-09-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于高斯混合模型和深度-彩色圖像的空間障礙判別方法在說明書摘要公布了：本發明公開的基于高斯混合模型和深度?彩色圖像的空間障礙判別方法，屬于航空航天技術領域。本發明實現方法為：根據空間環境深度圖像與彩色圖像，生成空間環境的三維點云模型；采用統計濾波對點云模型進行噪聲去除；使用高斯混合模型對空間環境的點云三維坐標進行聚類分析，得到用于判別是否為空間障礙的空間環境點云高斯概率密度分布函數；使用迭代方法選取設定空間障礙判別閾值；將機械臂運動過程中待判定的路徑空間三維點坐標輸入點云高斯概率密度分布函數中，得到對應的高斯概率密度值，根據待判定的路徑空間三維點對應的高斯概率密度值和空間障礙判別閾值對比，對待判定的路徑空間點判別，實現空間障礙區域與機械臂可操作區域的估計與劃分。

本發明授權基于高斯混合模型和深度-彩色圖像的空間障礙判別方法在權利要求書中公布了：1.基于高斯混合模型和深度-彩色圖像的空間障礙判別方法，其特征在于：包括如下步驟， 步驟一：根據相機測量得到的空間環境的深度圖像與彩色圖像，利用所述深度圖像與彩色圖像生成空間環境的三維點云模型； 步驟二：采用統計濾波對步驟一構建的空間環境三維點云模型進行噪聲去除，并采用體素柵格濾波對噪聲去除后的點云模型進行數量精簡，以便提高后續構建點云高斯概率密度分布函數的效率； 步驟三：使用高斯混合模型對步驟二去噪精簡后的空間環境的點云三維坐標進行聚類分析，得到用于判別是否為空間障礙的空間環境點云高斯概率密度分布函數； 步驟四：根據步驟三得到的空間環境點云高斯概率密度分布函數使用迭代方法選取設定空間障礙判別閾值； 步驟五：將機械臂運動過程中待判定的路徑空間三維點坐標輸入步驟三得到的點云高斯概率密度分布函數中，得到對應的高斯概率密度值，根據待判定的路徑空間三維點對應的高斯概率密度值和步驟四得到的空間障礙判別閾值對比，對待判定的路徑空間點判別后實現空間障礙區域與機械臂可操作區域的估計與劃分； 步驟六：根據步驟五判別得到的屬于空間障礙區域的點云三維坐標，進一步使用高斯聚類橢球模型對屬于空間障礙區域的點云進行包絡，得到相應的用于避障路徑規劃的高斯聚類橢球外包絡表面方程；根據所述空間障礙高斯聚類橢球外包絡表面方程解析表達式，得到障礙物外包絡的擴展切平面的法向量，根據所述法向量進行機械臂實時避障路徑的規劃，在保證路徑規劃精度的基礎上提高避障路徑規劃效率。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京理工大學，其通訊地址為：100081 北京市海淀區中關村南大街5號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。