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龍圖騰網獲悉北京科技大學申請的專利一種基于語義信息的激光SLAM回環檢測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：CN115345932B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202210734017.4，技術領域涉及：G06T7/73；該發明授權一種基于語義信息的激光SLAM回環檢測方法是由丁大偉;李健;安翠娟;王恒;任瑩瑩;孫新苗;爨朝陽;程樂設計研發完成，并于2022-06-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于語義信息的激光SLAM回環檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于語義信息的激光SLAM回環檢測方法，包括：對當前環境下的激光點云進行球面投影，并獲取投影后所生成的二維圖像中每個點的深度信息；通過全卷積神經網絡進行語義分割，并利用獲得的語義標簽生成權重矩陣；通過滑動窗口將權重矩陣聚集及旋轉，生成具有旋轉不變性的全局描述符；構建Kd?Tree對歷史幀進行搜索，根據時間閾值及距離閾值獲取候選幀；利用全局描述符獲取兩幀點云的角度差，并通過具有初始角度的ICP算法進行幾何驗證，確定最終的回環幀，得到閉環位置。本發明解決了現有技術利用純激光進行回環檢測時，沒有充分利用環境語義信息，導致算法效率偏低的問題。

本發明授權一種基于語義信息的激光SLAM回環檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于語義信息的激光SLAM回環檢測方法，其特征在于，包括： 對當前環境下的激光點云中的激光點進行球面投影，得到投影后所生成的二維圖像，并獲取投影后所生成的二維圖像中的每個點的深度信息； 通過預設的全卷積神經網絡對所述二維圖像進行語義分割，得到所述二維圖像中每個點的語義標簽，并利用獲得的語義標簽生成權重矩陣； 通過滑動窗口將權重矩陣聚集及旋轉，生成具有旋轉不變性的全局描述符； 構建Kd-Tree對歷史幀進行搜索，通過度量當前幀和歷史幀的全局描述符之間的距離及當前幀和歷史幀的間隔時間，根據時間閾值及距離閾值獲取候選幀； 利用全局描述符獲取兩幀點云的角度差，并通過具有初始角度的ICP算法進行幾何驗證，從所述候選幀中確定最終的回環幀，得到閉環位置； 所述通過預設的全卷積神經網絡對所述二維圖像進行語義分割，得到所述二維圖像中每個點的語義標簽，并利用獲得的語義標簽生成權重矩陣，包括： 通過預設的全卷積神經網絡對所述二維圖像進行語義分割，得到所述二維圖像中每個點的語義標簽；按照標簽概率以及標簽類別進行加權處理，生成權重矩陣；其中，權重生成公式為： 式中，w表示權重值，為預先設置的類別權重，pc表示點類別的概率值； 所述通過滑動窗口將權重矩陣聚集及旋轉，生成具有旋轉不變性的全局描述符，包括： 對所述權重矩陣每列權重進行疊加，將行數降維為一； 對降維后的權重矩陣，采用滑動窗口，再次進行降維，并進行規范化處理，生成描述符每一維的值，得到特征描述符； 將得到的特征描述符進行旋轉處理，將最大權值旋轉到矩陣初始位置，并記錄旋轉維數；生成具有旋轉不變性的全局描述符； 所述生成描述符每一維的值的計算公式為： 式中，j表示當前計算維度，wj表示降維后權重矩陣第j維的值，n為窗口大小，descmax為生成描述符最大維度的值。

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