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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种面向动态环境的相机与固态激光雷达融合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：CN115718303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202211040009.6，技术领域涉及：G01S17/86；该发明授权一种面向动态环境的相机与固态激光雷达融合重定位方法是由禹鑫燚;郑万财;张震;胡佳南;欧林林;蔡传烩设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向动态环境的相机与固态激光雷达融合重定位方法在说明书摘要公布了：一种面向动态环境的相机与固态激光雷达融合重定位方法，包括：通过深度学习YOLOv5的目标检测得到先验动态物体；对图像进行特征点的提取，结合对极几何和贝叶斯公式用概率的形式计算每个特征点的动态概率，剔除动态特征点，保留静态的特征点；用DBOW算法进行表示更新词袋，每张图像都会携带由固态激光雷达计算出的位姿通过外参标定得到相机的位姿，并且会记录这帧静态部分的点云信息；设计二段配准的方式提高系统的鲁棒性，当在重定位的时候会先将当前帧的特征点与之前的存储的特征点进行相似度计算，如果出现特征点匹配过少的时候，还会将候选帧中的点云反投影进行ICP配准进一步提高系统的鲁棒性。本发明结合了视觉和激光改善了在动态环境下的重定位的弊端。

本发明授权一种面向动态环境的相机与固态激光雷达融合重定位方法在权利要求书中公布了：1.一种面向动态环境的相机与固态激光雷达融合重定位方法，其特征在于，该方法包括： S1：固态激光雷达和相机的外参标定得到相机到雷达的坐标变换矩阵，其中c代表相机坐标系，L代表雷达坐标系，标定相机，相机和雷达时间同步，去除图像畸变，获取去畸变后的图像； S2：使用剪枝后的YOLOv5对图像中的动态目标识别，并且分别将得到的动态物体的目标框送入到视觉辅助模块中； S3：视觉辅助模块提取图像的特征点后需要对特征点进行动态概率的计算，将概率值较大的视为干扰点并且将他剔除；为了减少动态物体对激光SLAM的定位建图产生影响，为此将当前帧的点云投影到图像上并且将S2中得到的目标框内的动态物体点云进行聚类，在建图的过程中将他剔除； S4：固态激光雷达用传统的SLAM方法构建环境地图并计算出机器人位姿，根据外参推算出世界坐标系下相机的位姿=； S5：相机在运动的过程中不断采集图像并且筛选出其中的关键帧，然后用DBow算法对已经剔除动态特征点的关键帧进行记录并且更新词袋，同时融入位姿信息，还会将投影到图像上的动态框外的点云进行存储； S6：机器人开始重定位时，首先进行S3的特征点提取，利用已构建的词袋与S5中采集的关键帧进行相似度计算，如果匹配上的特征点少于阈值但是大于阈值，则会在前一步匹配出的候选帧中进行点云配准；将候选帧中存储的点云反投影成三维空间点与当前的点云进行ICP配对计算得分，最终得到总分最高的就是机器人的粗位姿； S7：经过S6的匹配会得到一个机器人的粗位姿，然后这个粗位姿会被送入到固态激光雷达预处理模块中进行局部点云匹配得到精确的机器人位姿。

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