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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于状态空间模型与窗口注意力的激光雷达里程计方法及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：CN121708099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610217188.8，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于状态空间模型与窗口注意力的激光雷达里程计方法及系统是由常灯祥;萧易;孙超;聂建博设计研发完成，并于2026-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于状态空间模型与窗口注意力的激光雷达里程计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于状态空间模型与窗口注意力的激光雷达里程计方法及系统，包括对原始点云数据进行投影并构建无效点掩码过滤无效点，执行降采样与区域聚合降低计算量，设计CNN‑SSM模块提取兼顾全局与局部信息的多尺度特征，基于状态空间窗口注意力融合编码器逐步建立跨帧关联，最终将关联特征转化为相邻点云帧之间的位姿关系。本发明解决了传统基于深度学习的雷达里程计对全局信息建模丢失细节、点云跨帧关联置信度下降以及依赖于注意力计算导致的计算成本高昂的问题，实现了高效、高实时性、高精度位姿估计的激光雷达里程计。

本发明授权一种基于状态空间模型与窗口注意力的激光雷达里程计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于状态空间模型与窗口注意力的激光雷达里程计方法，其特征在于，包括： 将原始点云数据中连续的点云帧投影为二维图像，构建无效点掩码过滤无效点，获得二维过滤图像； 对二维过滤图像依固定步幅进行降采样选取采样点，以各采样点为中心划分领域并进行领域特征聚合，获得各点云帧的领域聚合特征； 将来自相邻点云帧的领域聚合特征送入共享参数的CNN-SSM模块，分别提取多尺度特征； 所述CNN-SSM模块，将输入的领域聚合特征进行通道拆分，生成两个领域聚合子特征，分别送入上下两个分支，上分支构建SS2D模块，基于状态空间模型获取全局信息生成全局特征，下分支基于卷积神经网络提取局部信息生成局部特征，最后将两分支的提取结果进行通道拼接与通道打乱，并与输入的领域聚合特征进行拼接操作，输出兼顾全局和局部信息的多尺度特征； 将来自相邻点云帧的多尺度特征送入状态空间窗口注意力融合编码器建立跨帧关联，输出关联特征；所述状态空间窗口注意力融合编码器包括状态空间模型与窗口交叉注意力机制； 基于全连接层将关联特征转化为相邻点云帧之间的位姿关系，所述位姿关系包括旋转四元数与平移向量。

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