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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利高精度低漂移大范围的三维点云地图构建及重定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116399354B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310302232.1，技术领域涉及：G01C21/32；该发明授权高精度低漂移大范围的三维点云地图构建及重定位方法是由李静;郭柯岩;王军政;汪首坤;赵江波;马立玲;沈伟设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本高精度低漂移大范围的三维点云地图构建及重定位方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种高精度低漂移大范围的三维点云地图构建及重定位方法，该方法中基于三维激光雷达采集的点云信息、IMU信息进行帧间点云配准，获得关键帧之间的相对位姿；考虑机器人GPS信息约束、闭环检测约束、激光雷达里程计约束，基于获关键帧间的相对位姿并进行优化，完成机器人的三维点云地图构建；同时考虑关键帧间点云特征信息构建关键帧描述子，从而进行帧间相似性判断，完成机器人在三维地图中的重定位；本发明在构建三维点云地图构建命题时充分考虑了点云帧间配准时造成的累积误差，通过采用GPS信息约束以及闭环检测约束非线性优化激光雷达里程计造成的误差，构建全局一致性的地图，可大大提升移动机器人由三维点云地图构建的质量。

本发明授权高精度低漂移大范围的三维点云地图构建及重定位方法在权利要求书中公布了：1.一种高精度低漂移大范围的三维点云地图构建及重定位方法，其特征在于，包括： 步骤1：基于三维激光雷达采集的点云信息、惯性测量单元IMU信息进行帧间点云配准，获得关键帧之间的相对位姿； 步骤2：通过对机器人GPS信息、闭环检测信息进行约束，实现关键帧位姿节点之间的相对位姿的优化，完成机器人的三维点云地图构建； 步骤3：根据激光雷达点云信息设计的描述子进行当前帧与历史帧相似度查询，完成机器人在三维点云地图下重定位； 所述步骤1中包括： 步骤1.1、利用所述惯性测量单元IMU信息获取运动信息，对激光雷达获取的点云信息进行畸变校正；其中，所述运动信息包括角速度、线速度，根据激光雷达扫描的激光点的坐标计算该激光点相对于采集初始时刻的时间差，然后计算位姿转换矩阵，根据转换矩阵转换激光点； 步骤1.2、对关键帧点云之间进行匹配获得相对位姿，具体包括：将关键帧点云进行体素化，计算各体素的均值和协方差，构建高斯分布，根据GPS初始化的位姿，将当前帧点云变换到地图坐标系中，并计算所有点的联合概率，当所有点的联合概率最大时即可认为两帧点云匹配成功，此时输出两帧点云之间的相对位姿； 所述步骤2包括通过构建位姿图来进行地图优化，位姿图由节点和边组成，节点表示关键帧位姿，边表示两个位姿节点的相对位姿约束，所述位姿约束包括激光雷达里程计约束、回环检测约束、GPS位置观测约束；地图优化时将所有观测和状态量放在一起优化，构建残差函数；将各个残差分配一个权重，形成信息矩阵，进行非线性优化；修正里程计误差，校正轨迹形状，从而得到全局一致性的地图； 所述步骤3具体包括： 步骤3.1、点云切割生成描述子：将三维激光雷达扫描的一帧点云划分为相互独立的点云，在点云切割之后，使用每个分割单元中的点云为每个分割单元分配一个实数值，把切割后的点云生成到一个Nr*Ns大小的矩阵中； 步骤3.2、根据机器人在三维地图中扫描到的当前帧点云信息描述子以及地图构建时存储的描述子信息进行相似度匹配，输出位姿信息，完成重定位。

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