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龙图腾网获悉国汽朴津智能科技(合肥)有限公司申请的专利一种室内清扫AMR地图云端协同自动更新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：CN121594853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610108330.5，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权一种室内清扫AMR地图云端协同自动更新方法是由严刚设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种室内清扫AMR地图云端协同自动更新方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种室内清扫AMR地图云端协同自动更新方法，涉及室内清扫AMR地图领域，包括云端接收机器人端AMR上传的运行日志数据，并基于区域清扫轨迹、覆盖率变化率和重复清扫区域占比进行统计分析，标记为疑似变化区域；触发机器人端AMR在后续任务中对疑似变化区域进行重点扫描，采集激光雷达点云、IMU姿态、轮式里程计位姿及时间戳数据，并打包为增量感知数据包。本发明通过利用基于改进后的栅格差分算法识别障碍物变化区域，生成增量更新包下发至机器人端AMR的设置方式，有利于实现厘米级动态地图更新维护，解决了静态地图与现实环境脱节的问题，及时修正机器人地图变化部分，有效地解决AMR在场景环境变化后的导航和定位问题。

本发明授权一种室内清扫AMR地图云端协同自动更新方法在权利要求书中公布了：1.一种室内清扫AMR地图云端协同自动更新方法，其特征在于：包括： 步骤一：云端接收机器人端AMR上传的运行日志数据，并基于区域清扫轨迹、覆盖率变化率和重复清扫区域占比进行统计分析，基于统计分析和设定规则条件进行环境变化检测，若满足设定规则条件，则标记为疑似变化区域； 步骤二：触发机器人端AMR在后续任务中对步骤一中的疑似变化区域进行重点扫描，采集激光雷达点云、IMU姿态、轮式里程计位姿及时间戳数据，并打包为增量感知数据包； 步骤三：完成当前子图清扫任务后，将步骤二中的增量感知数据包压缩加密后，通过DTLS通道上传至云端； 步骤四：云端基于CartographerSLAM引擎重建局部高精度2D栅格地图； 步骤五：将步骤四中重建新地图与全局地图进行差分比对，并采用障碍物置信度矩阵差分与形态学闭操作识别变化区域并更新全局地图，然后生成增量更新包，所述采用障碍物置信度矩阵差分与形态学闭操作识别变化区域并更新全局地图包括以下步骤： SSS1：坐标精确对齐，将局部子图M-new转换至全局坐标系下； SSS2：采用改进的Hausdorff距离算法对比新旧栅格地图的障碍物矩阵Mnewx，y与Motdx，y，其值表示各栅格被占据的概率，且概率范围为[0,1]，所述改进的Hausdorff距离算法对两幅地图中的障碍物轮廓集合进行相似性度量，初步评估空间结构差异程度，所述改进的Hausdorff距离算法引入加权机制与异常点剔除策略； SSS3：执行栅格差分运算，对齐后的Mnew与Motd执行逐像素差分运算： 其中，阈值为预设常量，用于筛选发生显著状态变化的候选区域，为二值化的变化初筛图； SSS4：对差分矩阵执行形态学闭操作以增强连通性； 对应用形态学闭运算，消除因传感器噪声、配准误差或动态物体干扰导致的孤立像素点，同时连接相邻但断裂的变化区域； SSS5：基于障碍物置信度变化趋势，进一步分类识别变化类型： 新增障碍物区域：满足Mnewx，y0.7且Motdx，y0.3，则表示原为空闲区域，现被高置信度判定为被占据； 已清除障碍物区域：满足Mnewx，y0.3且Motdx，y0.7，表示原为高置信度障碍物，现已变为自由空间； SSS6：通过地图掩码运算将变化区域叠加到全局静态地图，将识别出的新增障碍物区域和已清除障碍物区域分别构建成增量更新掩码，并叠加至全局静态地图对应位置，实现地图的局部修正，更新后的地图作为新的全局基准，用于后续导航与任务规划； 步骤六：将仅包含变化区域坐标、尺寸与栅格值的更新包通过MQTT协议下发至机器人端AMR； 步骤七：机器人端通过原子操作实现地图无锁更新，无需重启导航系统。

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