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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于海底地形关键特征提取的水下同步定位与构图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：CN116147626B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202211739311.0，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于海底地形关键特征提取的水下同步定位与构图方法是由常帅;张大龙;万程程;李慧;刘嘉雯;闫令;王凯旋设计研发完成，并于2022-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于海底地形关键特征提取的水下同步定位与构图方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于海底地形关键特征提取的水下同步定位与构图方法，包括以下方法：步骤一、确定航行器运动模型，建立运动约束因子，使用运动信息去除掉SLAM前端的低质量因子；步骤二、在实际航行过程中，航行器对环境特征进行实时观测和数据关联，同时实时检测是否存在闭环，获得地形约束因子；步骤三、依据上述约束因子进行图优化，不断对特征地图和运动信息进行更新，从而得到实时的定位导航结果。本方法在定位精度上有一定提高，减弱了环境噪声对SLAM系统的影响，使其在没有先验测绘图的情况之下实现较高精度的定位导航。

本发明授权基于海底地形关键特征提取的水下同步定位与构图方法在权利要求书中公布了：1.一种基于海底地形关键特征提取的水下同步定位与构图方法，其特征在于：包括以下步骤： 1建立自适应子图 将多个波束ping组合形成子图，当子图特征或者长度达到自适应阈值时，储存当前子图，开始下一子图的数据收集； 为增大重叠率和匹配精度，子图长度可选为条带宽度的0.5～1倍，以保证至少有25％的重叠率； 2网格划分 根据子图的点云密度建立适当大小的网格，将水深点分布到各个网格范围中； 点云密度可以通过下式计算： 其中bi是点云中的第i个水深点，bi′是它的最近邻点，n是点云中的点数； 3特征度量 对网格区域gij内的水深点进行特征度量，假设在网格区域内存在n个水深点bi,i＝1,2,…,n，其特征fij可计算为： 水深均值 水深标准差σ： 地形法向量 地形坡度： 地形坡向： 地形曲率： 4建立特征矢量 依次取相邻的3*3的网格Gi,j＝gi:i+2,j:j+2的特征值建立特征矢量: 5粗配准 使用马氏距离度量每两个特征矢量的相似度，选出高相似度特征矢量对应的3*3网格区域Gs1,t1和Gs2,t2，计算两个区域之间的变换T，将此变换应用于其他3*3网格区域，使用变换的一致性对变换进行评分，选取最大评分的变换作为粗配准变换； 计算特征矢量F的均值以及其协方差矩阵两个特征矢量之间的相似度可表示为： 求取变换 T＝Gs2,s2-Gs1,s1 求取变换得分 ek＝Gsi,sj-Gsi,sj-T score＝Σδk 求取最佳变换 Tbest＝Tscore＝maxscire 6特征子图提取 将每一网格的特征值fij与周围网格的特征值fi′j′进行比较，将特征差值d较大的网格记为特征网格，依次判断每个网格的是否为特征网格，所有特征网格内水深点的集合构成特征子图Bf， 计算相邻网格特征差值： dij＝maxfij-fi′j′ i′＝[i-1,i,i+1],j′＝[j-1,j,j+1],[i′,j′]≠[j,j] 特征网格判定： 提取特征点 7精配准 对于源点云和目标点云在粗配准的基础上进行去质心变换，使用剪裁ICP对子图数据进行精配准； 为防止计算过程中矩阵奇异，将目标点云和源点云都减去目标点云的质心： 计算点集和点击的欧式距离，取距离最近的两点记为对应点 将欧式距离大于阈值∈的点去除，剪裁后的点云为： 计算目标点云法线nj＝njx,njy,njz,0T； 求取两点云之间的最优变换： 8一致性验证 精配准的结果应满足点云最近邻点之间的距离、法线夹角在一定范围内，平移、旋转变换的幅度应不超过导航的不确定度； 距离、法线约束： ||b′k-b′j||∈d n′k,n′j∈a 旋转矩阵R对应的绕z轴的旋转角α小于航向不确定度，平移向量t小于位置不确定度： R→α,αuh tup 满足一致性检验条件的为正确的数据关联； 9建立闭环 使用匹配子图之间的位置关系建立闭环约束； 10构建因子图 用PSLAM＝[PSLAM1,PSLAM2,…,PSLAM]表示预设的待优化的N个位姿节点，建立推位约束因子来保证轨迹的形状，建立地形约束因子对轨迹误差进行修正； 推位约束构建： 地形约束因子构建： 11因子图优化 求图优化SLAM最优轨迹被转换为求解最优节点位置的问题，设计优化目标函数如下： 式中，Ωij为权重系数，表示误差项ePSLAM,PSLAMj,Zij在所有有效约束因子对应的误差项中所占的权重，由第i-j组约束因子对应的子图间的特征匹配相关性判定参数决定； 优化函数 使用LM优化求解。

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