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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京理工大學(xué)重慶創(chuàng)新中心申請(qǐng)的專利一種SLAM與UWB的實(shí)時(shí)融合與建圖方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114646937B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-20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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210338417.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01S7/48；該發(fā)明授權(quán)一種SLAM與UWB的實(shí)時(shí)融合與建圖方法是由封蘊(yùn)籍;俞成浦;許爾霈;邱凡朔;郭云龍?jiān)O(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-01向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種SLAM與UWB的實(shí)時(shí)融合與建圖方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種SLAM與UWB的實(shí)時(shí)融合與建圖方法，包括：步驟1、在攜帶激光雷達(dá)的智能體的移動(dòng)過(guò)程中，根據(jù)分布式算法，得到當(dāng)前時(shí)刻智能體與各超寬帶節(jié)點(diǎn)的定位信息；步驟2、基于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法，對(duì)當(dāng)前時(shí)刻的定位信息進(jìn)行修正；步驟3、基于高斯?牛頓方法求取當(dāng)前時(shí)刻智能體的最優(yōu)位姿，采用最優(yōu)位姿矯正智能體當(dāng)前時(shí)刻的位姿估計(jì)以及各超寬帶節(jié)點(diǎn)的位置，同時(shí)更新激光雷達(dá)地圖以及UWB地圖；將步驟3輸出的當(dāng)前時(shí)刻的智能體的位姿估計(jì)以及各超寬帶節(jié)點(diǎn)的位置作為步驟2的輸入。本發(fā)明將LiDAR傳感器與UWB傳感器融合在一起，融合UWB和LiDAR以提高基于UWB的定位和映射的準(zhǔn)確性和魯棒性，并提供超寬帶節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)以及周圍環(huán)境的詳細(xì)地圖信息。

本發(fā)明授權(quán)一種SLAM與UWB的實(shí)時(shí)融合與建圖方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種SLAM與UWB的實(shí)時(shí)融合與建圖方法，其特征在于，包括：步驟1、在攜帶激光雷達(dá)的智能體的移動(dòng)過(guò)程中，根據(jù)分布式算法，得到當(dāng)前時(shí)刻所述智能體與各超寬帶節(jié)點(diǎn)的定位信息；步驟2、基于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法，對(duì)當(dāng)前時(shí)刻的所述定位信息進(jìn)行修正；步驟3、基于高斯-牛頓方法求取當(dāng)前時(shí)刻所述智能體的最優(yōu)位姿，采用所述最優(yōu)位姿矯正所述智能體當(dāng)前時(shí)刻的位姿估計(jì)以及各超寬帶節(jié)點(diǎn)的位置，同時(shí)更新激光雷達(dá)地圖以及UWB地圖；將步驟3輸出的當(dāng)前時(shí)刻的所述智能體的位姿估計(jì)以及各超寬帶節(jié)點(diǎn)的位置作為步驟2的輸入；步驟4、當(dāng)所述智能體移動(dòng)到下一時(shí)刻時(shí)，令下一時(shí)刻等于當(dāng)前時(shí)刻，重復(fù)執(zhí)行步驟1至步驟3，直至所述智能體完成預(yù)設(shè)的任務(wù)；在一個(gè)人類無(wú)法進(jìn)入且GPS信號(hào)弱，無(wú)其他可參考信號(hào)的區(qū)域，派遣智能體進(jìn)行區(qū)域探測(cè)，并建立本地區(qū)的地圖；智能體均攜帶超寬帶模塊，且無(wú)定位的先驗(yàn)信息；智能體進(jìn)入未知區(qū)域后，拋投位置已知的超寬帶節(jié)點(diǎn)和位置未知的超寬帶節(jié)點(diǎn)，并與各節(jié)點(diǎn)建立通訊，測(cè)得相互之間的距離；智能體在區(qū)域中不斷移動(dòng)，收集各個(gè)位置的雷達(dá)反饋數(shù)據(jù)；在遠(yuǎn)離初始位置的區(qū)域再次拋投UWB定位節(jié)點(diǎn)進(jìn)行協(xié)同定位；基于擴(kuò)展卡爾曼濾波方法，將UWB融合信息進(jìn)行濾波處理，得到當(dāng)前智能體的相關(guān)信息，相關(guān)信息包括位置、速度和朝向；以此位置為先驗(yàn)信息，利用高斯-牛頓方法對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，得到當(dāng)前位置的準(zhǔn)確信息，并建立地圖；所述步驟2包括：根據(jù)步驟1輸出的所述智能體和各超寬帶節(jié)點(diǎn)的定位信息構(gòu)建動(dòng)態(tài)觀測(cè)模型；采用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法對(duì)所述動(dòng)態(tài)觀測(cè)模型進(jìn)行更新，得到更新的狀態(tài)估計(jì)和更新的協(xié)方差估計(jì)，即完成對(duì)對(duì)所述定位信息的修正；所述動(dòng)態(tài)觀測(cè)模型包括狀態(tài)噪聲；所述定位信息包括位姿及速度；利用基于高斯-牛頓方法的掃描匹配過(guò)程，將當(dāng)前時(shí)刻觀測(cè)到的光束端點(diǎn)與當(dāng)前時(shí)刻的激光雷達(dá)地圖進(jìn)行匹配，以找到最佳的變換從而更好地匹配；所述掃描匹配過(guò)程在一個(gè)多分辨率網(wǎng)格中進(jìn)行，從低分辨率的網(wǎng)格映射到高分辨率的網(wǎng)格映射，從而更有可能找到全局解而不是被困在局部解中；在建立所述激光雷達(dá)地圖時(shí)，通過(guò)變換和旋轉(zhuǎn)，設(shè)定一個(gè)超寬帶節(jié)點(diǎn)固定在原點(diǎn)，設(shè)定另一個(gè)超寬帶節(jié)點(diǎn)始終位于正x軸上；兩個(gè)設(shè)定的超寬帶節(jié)點(diǎn)的速度為零；在以兩個(gè)設(shè)定的超寬帶節(jié)點(diǎn)建立的局部框架下構(gòu)建和更新激光雷達(dá)地圖。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人北京理工大學(xué)重慶創(chuàng)新中心，其通訊地址為：401120 重慶市渝北區(qū)龍興鎮(zhèn)曙光路9號(hào)9幢；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)”。