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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种轻量化隐式神经地图的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：CN118913251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411156421.3，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权一种轻量化隐式神经地图的重定位方法是由潘树国;刘宏;高旺;赵恒;黄飞璇;赵庆;王向设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量化隐式神经地图的重定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种轻量化隐式神经地图的重定位方法，包括：首先对当前点云进行运动补偿校正，并体素降采样，训练构建轻量化及高分辨率的隐式神经地图；利用神经点特征进行闭环检测和校正，确保地图的一致性和准确性；引入惯性导航系统的预积分估计，用于为隐式配准提供先验初值，同时利用点到隐式神经模型的配准方法，实现基于轻量化隐式神经地图的状态估计；激光重定位提供的环境约束和惯性导航系统的动态估计有效结合，利用基于因子图框架融合重定位因子和预积分因子，实现实时鲁棒的定位定姿。本发明通过一种新颖的轻量化隐式神经地图存储模型，能够解决传统点云数据存储量大，重定位性能受地图分辨率影响的问题，同时能够实现定位精度的提升。

本发明授权一种轻量化隐式神经地图的重定位方法在权利要求书中公布了：1.一种轻量化隐式神经地图的重定位方法，其特征在于，具体方法如下：步骤1、对当前点云进行运动补偿校正，并体素降采样，训练构建轻量化及高分辨率的隐式神经地图；步骤2、利用神经点特征进行闭环检测和校正，闭环的校正结果用于修正神经点的位姿状态，确保地图的一致性和准确性；闭环检测判断公式如下:pc-ph＜dth1pc和ph分别表示当前帧和历史帧的位置，当有位置距离小于一定阈值dth，则判定为闭环；采用的扫描上下文及其搜索算法使闭环不受视点变化的影响，具有平移和旋转的不变性，能够实现反向等大角度变换的闭环检测；同时闭环模块计算出来的相对位姿，用于更新隐式神经场图的神经点状态，使轻量化地图能够保持全局的一致性，神经点的位置更新校正公式如下：xi←δTxi,qi←δqqi2xi和qi为神经点的位置和姿态，闭环的位置修正量δT和旋转修正量δq用于对神经点依次更新；在全局优化后，更新神经点存储结构中的结果，同时在地图的每个体素中保留稳定性高的神经点；步骤3、引入惯性导航系统的预积分估计，用于为隐式配准提供先验初值，同时利用点到隐式神经模型的配准方法，实现基于轻量化隐式神经地图的状态估计；惯性单元的测量方程如下： 其中和分别表示陀螺仪和加速度计在t时刻的测量值，ωBt和aWt表示载体系下的陀螺真值和世界系下的加速度真值；gw为世界系下的重力向量；为当前载体在世界系下的姿态矩阵；bωt和bat分别为陀螺仪和加速度计的偏置；ηωt和ηat分别为陀螺仪和加速度计的过程噪声；惯性导航系统递推公式如下： 和为当前时刻和下一时刻惯导的状态量，为惯性测量单元的输入，为过程噪声，Δt为时间变化量；为广义加法，在惯性导航系统递推得到初始估计后，采用当前帧的每个点在地图模型中预测得到有向距离值，优化求解使得有向距离场的值最小，求解过程如下式： 式中SDF表示有效距离场；针对当前帧的所有点逐点p计算有向距离，得到最优位姿T*；步骤4、激光重定位提供的环境约束和惯性导航系统的动态估计有效结合，利用基于因子图框架融合重定位因子和预积分因子，实现实时鲁棒的定位定姿。

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