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龙图腾网获悉盐城中科高通量计算研究院有限公司申请的专利室内外一体无人驾驶导航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：CN115900709B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202211331044.3，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权室内外一体无人驾驶导航方法是由李明民;周晓宇;陈传飞;薛巨峰;范东睿设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本室内外一体无人驾驶导航方法在说明书摘要公布了：本发明提出了室内外一体无人驾驶导航方法，首先：进行多线激光雷达点云3D建图和深度摄像头点云3D建图，然后：需要对3D图进行融合，对多线激光雷达计算出的实际位置、深度摄像头计算出的实际位置、里程计推算出的实际位置进行融合，实现深度摄像头点云3D图和多线激光雷达点云3D图的融合，根据各种情况下的占比计算出无人驾驶车辆的实际位置；最后：无人驾驶车机器人获取到周边区域的详细地图时，即可开始导航；在无人车导航开始使用时，需要判断是否有RTK、GPS信号可以高精度定位，并根据不同的判断结果，计算出合适的导航路径，本发明有效解决了解决在建筑密集区域、卫星导航信号较弱区域、室内外交叉区域5G网联车无法定位导航的问题。

本发明授权室内外一体无人驾驶导航方法在权利要求书中公布了：1.室内外一体无人驾驶导航方法，其特征在于：包括如下步骤： S1：多线激光雷达点云3D建图： 无人驾驶车机器人内安装有SLAM、GIS或地图运行商提供的地图接口，所述SLAM与无人驾驶机器车机器人自身安装的多线激光雷达连接，扫描未知环境下的路况，并通过SLAM、GIS或地图运行商提供的地图接口，实现多线激光雷达点云3D建图； S2：深度摄像头点云3D建图： 无人驾驶车机器人内还安装有VSLAM、GIS或地图运行商提供的地图接口，所述VSLAM与无人驾驶车机器人自身安装的深度摄像头连接，扫描未知环境下的路况，并通过VSLAM、GIS或地图运行商提供的地图接口，实现深度摄像头点云3D建图； S3：3D图融合： 对多线激光雷达计算出的实际位置、深度摄像头的计算出的实际位置、里程计推算出的实际位置进行融合，实现深度摄像头点云3D图和多线激光雷达点云3D图的融合，根据各种情况下的占比计算出无人驾驶车辆的实际位置； S4：无人车导航开始： 无人驾驶车机器人获取到周边区域的详细地图时，并且在收到启动信号后，无人驾驶车机器人开始按照详细地图导航前进； S4：判断是否有RTK、GPS信号可以高精度定位： 在没有GPS、RTK的情况下，即没有高精度融合定位信号的情况下： 1无人驾驶车辆通过多线激光雷达扫描周边区域和地图进行对比判断车辆的当前位置； 2无人驾驶车辆通过深度摄像头点云数据比对地图数据判断识别车辆当前位置； 3编码器实时获取当前的轮速信息数据传输给边缘计算终端设备； 4陀螺仪输出当前的角度、速度信息数据传输给边缘计算终端设备； 5对编码器速度数据、陀螺仪角度数据进行积分计算车辆行驶的状态，推算出无人驾驶车辆当前位置； 6对多线激光雷达计算出的实际位置、深度摄像头的计算出的实际位置、里程计推算出的实际位置进行融合，根据各种情况下的占比计算出无人驾驶车辆的实际位置； 在有GPS、RTK的情况下，即有高精度融合定位信号的情况下并且建立了3D地图： 1无人驾驶车辆通过多线激光雷达扫描周边区域和地图进行对比判断车辆的当前位置； 2无人驾驶车辆通过深度摄像头点云数据比对地图数据判断识别车辆当前位置； 3编码器实时获取当前的轮速信息数据传输给边缘计算终端设备； 4陀螺仪输出当前的角度、速度信息数据传输给边缘计算终端设备； 5对编码器速度数据、陀螺仪角度数据进行积分计算车辆行驶的状态，推算出无人驾驶车辆当前位置； 6对多线激光雷达计算出的实际位置、深度摄像头的计算出的实际位置、里程计推算出的实际位置进行融合，根据各种情况下的占比计算出无人驾驶车辆的实际位置； 7通过GPS、RTK高精度定位通过GIS地图系统映射到通过VSLAM建图的地图上，实时对上述感知计算推导出的位置进行实时校准，此时的位置信息也是最准确的， 在有GPS、RTK的情况下，即有高精度融合定位信号的情况下但没有建立3D地图： 1在没有建立地图的区域，通过GPS、RTK，即高精度融合定位实施判断自己的位置； 2通过多线激光雷达、深度摄像头点云数据识别周边障碍物信息； 3里程计数据融合多线激光雷达、深度摄像头点云数据识实时计算无人驾驶车辆在地图行驶的相对位置； 4以GPS、RTK，即高精度融合定位的定位信息为主，里程计、多线激光雷达、深度摄像头数据为辅进行实时定位。

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