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龍圖騰網獲悉北京理工大學申請的專利基于激光SLAM和單目視覺的道路柵格地圖構建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：CN115128628B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202210616697.X，技術領域涉及：G01S17/86；該發明授權基于激光SLAM和單目視覺的道路柵格地圖構建方法是由王軍政;歐倪;張欣茹;楊嘉文設計研發完成，并于2022-06-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于激光SLAM和單目視覺的道路柵格地圖構建方法在說明書摘要公布了：本發明提出了一種基于激光SLAM和單目視覺的道路柵格地圖構建方法，能夠在建圖的同時采集道路區域信息，并在建圖完成后自動完成柵格地圖的構建，建圖流程占用的計算資源少，建圖精度較高。本發明利用激光SLAM在多幀點云采集時的局部重匹配技術，極大削減了相對位姿計算的累計誤差，提高了柵格地圖的建圖精度；使用單目視覺進行道路檢測，對道路邊界較為平整或細粒度較高的情形檢測精度遠高于激光雷達。

本發明授權基于激光SLAM和單目視覺的道路柵格地圖構建方法在權利要求書中公布了：1.一種基于激光SLAM和單目視覺的道路柵格地圖構建方法，其特征在于，具體步驟如下：安裝3D激光雷達和單目相機；對單目相機和3D激光雷達進行聯合標定，獲得相機的內參矩陣和激光雷達坐標系到單目相機坐標系的轉換矩陣；采集需要建圖的路段的圖像和激光點云，并記錄下采集時刻的時間戳，再對采集的圖像和點云進行時間同步獲得最終圖像以及最終點云數據對；標定所述最終圖像中道路區域作為深度學習的樣本標簽，并用其訓練深度學習模型，獲得待檢測路段的語義分割模型；對所述最終點云數據對中的激光點云利用激光SLAM算法獲得當前幀點云相對于第一幀的相對位姿，根據相對位姿進行點云疊加得到全局點云地圖；根據語義分割模型獲得圖像中的道路區域，利用所述內參矩陣和所述轉換矩陣將每一幀點云投影到圖像中，通過語義分割模型預測的圖像掩膜篩選出位于道路的點云并進行降采樣，得到單幀道路點云；利用所述相對位姿將所述單幀道路點云變換到全局地圖坐標系下，將變換到全局坐標系的道路點云按幀疊加獲得全局道路點云地圖；將全局道路點云地圖轉換為全局二值化柵格地圖； 訓練深度學習模型時，按照錄制的時間順序，進行等間隔標注，標注方式為框選道路區域的輪廓多邊形，并將標注過的樣本劃分為訓練集和驗證集分別用于模型訓練和模型選擇；采用ResNet作為骨架網絡的卷積神經網絡進行訓練樣本； 利用激光SLAM算法時，所述激光SLAM算法為LOAM算法，選擇訓練的深度卷積神經網絡作為單目視覺的道路檢測器；利用激光里程計粗匹配得到的相鄰幀的剛性變換矩陣進行當前幀的點云運動畸變矯正；通過將當前幀點云與局部點云地圖進行局部重匹配得到相對位姿矩陣。

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”。