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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京理工大學(xué)申請的專利一種輕量級SLAM方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN118603115B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202410883355.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01C21/32；該發(fā)明授權(quán)一種輕量級SLAM方法是由張延軍;王卓;周禹彤;盧繼華設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-07-03向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種輕量級SLAM方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種輕量級SLAM方法，屬于SLAM、機(jī)器人運動控制技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取激光雷達(dá)點云；從激光雷達(dá)點云中根據(jù)曲率提取特征；計算特征的地圖坐標(biāo)、特征方向、哈希值、鄰近哈希值和鄰近距離共5個特征參數(shù)；根據(jù)特征參數(shù)采用局部敏感哈希表匹配最鄰近特征；根據(jù)匹配結(jié)果采用牛頓迭代法優(yōu)化位姿；根據(jù)位姿和特征參數(shù)更新地圖；所述方法實現(xiàn)了在微處理器等低成本、算力受限的嵌入式設(shè)備上部署SLAM算法。

本發(fā)明授權(quán)一種輕量級SLAM方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種輕量級SLAM方法，依托于獲取的二維點云；其特征在于，包括： Step1、根據(jù)曲率提取特征并計算每個特征的特征參數(shù)，具體為： Step11、計算二維點云每個數(shù)據(jù)點的近似曲率； Step12、對所有數(shù)據(jù)點近似曲率取絕對值再進(jìn)行非極大值抑制，篩選出極大和極小值作為備選數(shù)據(jù)點； Step13、依據(jù)設(shè)定的線特征識別閾值、角特征識別閾值和異常點識別閾值從備選數(shù)據(jù)點中提取特征； Step14、計算每個特征的特征參數(shù)； 所述特征參數(shù)，包括哈希值、鄰近哈希值和鄰近距離； Step2、將特征與地圖特征進(jìn)行匹配，得到匹配好的特征對； 所述特征即為Step1提取的特征稱為掃描特征；所述地圖特征為特征地圖中的特征； 對于每個掃描特征，遍歷其哈希值對應(yīng)哈希桶中的所有地圖特征計算并得到該哈希桶的最小特征距離，記為第一距離；判斷該遍歷操作是否滿足如下條件：1鄰近哈希值等于哈希值；2第一距離小于鄰近距離；3鄰近距離大于搜索半徑；若滿足1或2或3者中之一，則找出第一距離對應(yīng)的地圖特征與該掃描特征一起即為匹配好的特征對；若123均不滿足，則遍歷鄰近哈希值對應(yīng)哈希桶中的所有地圖特征并得到該哈希桶的最小特征距離，記為第二距離；找出第一距離和第二距離的較小值對應(yīng)的地圖特征與該掃描特征一起即為匹配好的特征對； Step3、計算每個特征對的誤差函數(shù)并求和，得到構(gòu)造好的優(yōu)化函數(shù)，再依據(jù)該優(yōu)化函數(shù)通過牛頓迭代法更新位姿； Step4、收斂判斷：判斷優(yōu)化函數(shù)的雅可比矩陣的L2范數(shù)是否小于設(shè)定的收斂閾值，若小于跳至Step5，否則跳至Step14； Step5、更新失配掃描特征、更新特征對以及更新失配地圖特征。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人北京理工大學(xué)，其通訊地址為：100081 北京市海淀區(qū)中關(guān)村南大街5號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。