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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國礦業(yè)大學(xué)申請的專利一種場景內(nèi)激光雷達(dá)的全局定位方法、系統(tǒng)及設(shè)備獲國家發(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：CN116859400B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29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：202310833796.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01S17/06；該發(fā)明授權(quán)一種場景內(nèi)激光雷達(dá)的全局定位方法、系統(tǒng)及設(shè)備是由張正華;陳國良;束明聰設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-07-07向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種場景內(nèi)激光雷達(dá)的全局定位方法、系統(tǒng)及設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種場景內(nèi)激光雷達(dá)的全局定位方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及激光雷達(dá)定位導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括：將場景內(nèi)不同位置處的局部點云信息分別輸入到局部特征確定模型中，得到場景內(nèi)不同位置處的局部特征；根據(jù)場景內(nèi)不同位置處的局部特征，構(gòu)建場景特征數(shù)據(jù)庫；獲取當(dāng)前時刻當(dāng)前位置處激光雷達(dá)收集的實時局部點云信息；將所述實時局部點云信息輸入到局部特征確定模型中，得到實時局部特征；確定場景特征數(shù)據(jù)庫中與實時局部特征相似度最大的局部特征對應(yīng)的位置為當(dāng)前時刻激光雷達(dá)的當(dāng)前位置。本發(fā)明通過構(gòu)建局部特征確定模型、場景點云基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫和場景特征數(shù)據(jù)庫，能夠提高場景中激光雷達(dá)定位的精度和效率。

本發(fā)明授權(quán)一種場景內(nèi)激光雷達(dá)的全局定位方法、系統(tǒng)及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種場景內(nèi)激光雷達(dá)的全局定位方法，其特征在于，包括：構(gòu)建局部特征確定模型；構(gòu)建場景點云基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫；所述場景點云基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫包括場景內(nèi)不同位置處的局部點云信息；將場景內(nèi)不同位置處的局部點云信息分別輸入到局部特征確定模型中，得到場景內(nèi)不同位置處的局部特征；所述局部特征確定模型包括：依次連接的采樣與聚類層、基礎(chǔ)特征感知層、局部殘差編碼層、注意力交互層、全局殘差編碼層、廣義平均池化層；局部殘差編碼層包括：依次連接的第二2D卷積層、第二批標(biāo)準(zhǔn)化層、第二ReLU激活層、第三2D卷積層、第三批標(biāo)準(zhǔn)化層后、第三ReLU激活層和第一最大池化層；其中，所述第三ReLU激活層的輸入端還與所述基礎(chǔ)特征感知層的輸出端連接；所述全局殘差編碼層包括：依次連接的第一1D卷積層、第四批標(biāo)準(zhǔn)化層、第四ReLU激活層、第二1D卷積層、第五批標(biāo)準(zhǔn)化層后、第五ReLU激活層和第二最大池化層；其中，所述第五ReLU激活層的輸入端還與所述注意力交互層的輸出端連接；根據(jù)場景內(nèi)不同位置處的局部特征，構(gòu)建場景特征數(shù)據(jù)庫；獲取當(dāng)前時刻當(dāng)前位置處激光雷達(dá)收集的實時局部點云信息；將所述實時局部點云信息輸入到局部特征確定模型中，得到實時局部特征；確定場景特征數(shù)據(jù)庫中與實時局部特征相似度最大的局部特征對應(yīng)的位置為當(dāng)前時刻激光雷達(dá)的當(dāng)前位置。

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)人中國礦業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：221008 江蘇省徐州市大學(xué)路1號中國礦業(yè)大學(xué)南湖校區(qū)；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)”。