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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京信息工程大學(xué)申請的專利一種基于點云流形分析的建圖與定位方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)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：CN119756337B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09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：202510252390.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01C21/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于點云流形分析的建圖與定位方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)是由殷旭鵬;孫偉設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于點云流形分析的建圖與定位方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于點云流形分析的建圖與定位方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，通過激光雷達(dá)獲取環(huán)境的點云數(shù)據(jù)，將點云數(shù)據(jù)進行坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換，得到車輛坐標(biāo)系下的點云數(shù)據(jù)；利用車輛坐標(biāo)系下的點云數(shù)據(jù)構(gòu)建因子優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，求解因子優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，刪除由于動態(tài)物體和高亮度鏡面反射物體干擾造成的異常點云，得到更新優(yōu)化后的點云數(shù)據(jù)；利用刪除異常點后的點云數(shù)據(jù)構(gòu)建地面分割二分類模型，求解二分類模型，得到地面分割后的地面點集合以及非地面點集合；利用分割后的地面點集合以及非地面點集合，估計車輛當(dāng)前位置并最終生成環(huán)境地圖。本發(fā)明方法通過分析點云流形特征，優(yōu)化地圖構(gòu)建，提高建圖系統(tǒng)的精度和魯棒性，更好地適應(yīng)復(fù)雜場景。

本發(fā)明授權(quán)一種基于點云流形分析的建圖與定位方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于點云流形分析的建圖與定位方法，其特征在于：具體包括：獲取環(huán)境的點云數(shù)據(jù)，將點云數(shù)據(jù)進行坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換，得到車輛坐標(biāo)系下的點云數(shù)據(jù)；利用車輛坐標(biāo)系下的點云數(shù)據(jù)構(gòu)建因子優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，求解因子優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，刪除由于動態(tài)物體和高亮度鏡面反射物體干擾造成的異常點云，得到刪除異常點后的點云數(shù)據(jù)；利用刪除異常點后的點云數(shù)據(jù)構(gòu)建地面分割二分類模型，求解地面分割二分類模型，得到優(yōu)化后的地面點集合以及非地面點集合；利用優(yōu)化后的地面點集合以及非地面點集合，估計車輛當(dāng)前位置以及生成地圖；所述因子優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式如下： 其中，表示因子優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，∝表示成比例于，∏表示乘積，Pzdynamic∣X,L表示動態(tài)因子，PIk∣M,Ienv表示反射強度因子，X表示所建圖像中車輛各時刻的所在位置，L表示待求的刪除異常點后的點云數(shù)據(jù)，Z表示配準(zhǔn)后的點云數(shù)據(jù)，zdynamic表示觀測到的某動態(tài)點云位置數(shù)據(jù)，Ik表示觀測到的激光反射強度，M表示環(huán)境中物體的材質(zhì)反射特性矩陣，Ienv表示環(huán)境光亮度；所述求解因子優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，刪除由于動態(tài)物體和高亮度鏡面反射物體干擾造成的異常點云，得到刪除異常點后的點云數(shù)據(jù)，具體包括：將因子優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)最大化轉(zhuǎn)化為能量函數(shù)EX,L最小化；采用非線性優(yōu)化算法最小化能量函數(shù)EX,L，在最小化過程中：如果某個點在連續(xù)幀中存在動態(tài)因子殘差rdynamic大于動態(tài)因子閾值，則將點視作動態(tài)點并從點云中去除；如果某個點的反射強度殘差大于反射強度因子閾值，則將點視作高亮度反射噪點并從點云中去除；迭代優(yōu)化過程中，不斷剔除動態(tài)點和高亮度反射噪點，直到能量函數(shù)E收斂或達(dá)到預(yù)定的迭代次數(shù)；將迭代優(yōu)化的最后一組車輛位置X和靜態(tài)點云位置L視為最優(yōu)的點云數(shù)據(jù)集。

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)人南京信息工程大學(xué)，其通訊地址為：210044 江蘇省南京市江北新區(qū)寧六路219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)”。