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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利应用于医疗移动机器人的即时定位与地图构建方法和系统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：CN119229044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411243692.2，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权应用于医疗移动机器人的即时定位与地图构建方法和系统是由欧阳波;严玉峰;杨善林设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于医疗移动机器人的即时定位与地图构建方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种应用于医疗移动机器人的即时定位与地图构建方法、系统、存储介质和电子设备，涉及SLAM技术领域。本发明中，首先选用适合复杂环境且成本更低的单目RGB摄像头采集真实世界场景的视频流，并通过卷积门控循环单元利用不同关键帧图像间的光流，估计每一关键帧图像对应的深度信息及相机位姿。接着，融合神经辐射场的体渲染能力与分层体素网格的捕捉全局和局部场景信息的能力，并使用存储空间小且容易搜索采样点对应网格的哈希编码方式，实现在有限资源的情况下，快速渲染出更大场景。不仅可以提高定位和建图精度，也使得医疗移动机器人可以针对地况的不同采用相应的策略，提高了医疗移动机器人的安全性和复杂地形的适应性。

本发明授权应用于医疗移动机器人的即时定位与地图构建方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于医疗移动机器人的即时定位与地图构建方法，其特征在于，包括： 通过所述医疗移动机器人内置的单目RGB摄像头，采集真实世界场景的视频流，并利用COLMAP从所述视频流中提取若干个关键帧图像，构建关键帧列表； 遍历所述关键帧列表中的关键帧图像，通过卷积门控循环单元利用不同所述关键帧图像间的光流，估计每一所述关键帧图像对应的深度图像、相机位姿以及逆深度边缘协方差； 基于每一所述关键帧图像的深度图像、相机位姿以及颜色信息，预构建所述真实世界场景的粗糙3D地图，并将所述粗糙3D地图按三种不同大小的分辨率划分体素网格，获取分层的粗粒度、中粒度和细粒度场景图；其中每一所述体素网格内采用哈希编码存储网格的八个顶点特征； 基于当前关键帧图像对应的相机位姿及其图像上的各个像素，采用基于兴趣点为中心的扩张掩码的方式采样，并通过哈希编码搜索每一采样点在不同粒度场景图上所处的体素网格； 基于每一层所述体素网格对应的多层感知机，获取每一所述采样点的占用值和颜色，并体渲染生成RGB图像和深度图像； 基于每一所述关键帧图像及其对应的深度图像、相机位姿、渲染RGB图像、渲染深度图像，添加基于所述逆深度边缘协方差计算得到的深度不确定度，构建损失函数； 最小化所述损失函数，确定每一层所述多层感知机的最优参数，以渲染出实时3D地图； 其中，所述基于兴趣点为中心的扩张掩码的方式采样是指： 判断当前关键帧图像的颜色和亮度分布，找到图像中颜色最突出的区域或亮度变化最显著的区域，将该区域的中心点作为兴趣点，并将区间范围设定为固定数量像素的正方形，以作为兴趣区域进行迭代式采样； 逆深度边缘协方差的获取方式包括： 基于所述相机位姿以及深度图像，分别计算得到当前关键帧图像对应的逆深度边缘协方差和相机位姿边缘协方差； 边缘协方差的公式如下所示： ∑T＝LLT-1 其中，L表示三角矩阵；表示逆深度边缘协方差，∑T表示相机位姿边缘协方差；A表示逆深度的对角矩阵；E表示单位矩阵，上标T表示转置。

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