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龙图腾网恭喜浙江欣奕华智能科技有限公司申请的专利一种机器人地图的构建方法、机器人的定位方法及装置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：CN113701766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-20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：202010427965.4，技术领域涉及：G01C21/32；该发明授权一种机器人地图的构建方法、机器人的定位方法及装置是由张弥;韩松杉;王世汉;刘星;胡孟宇;赵家阳设计研发完成，并于2020-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人地图的构建方法、机器人的定位方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机器人地图的构建方法、机器人的定位方法及装置，通过对各图像进行特征匹配处理、状态增量信息的确定、以及滑窗优化处理，可以确定出关键帧数据，且根据关键帧数据，确定各关键帧对应的闭环关键帧、以及闭环特征点对，进而在关键帧与对应闭环关键帧满足闭环条件时，可以对所有关键帧对应的特征点数据、闭环特征点对、以及IMU数据进行BA优化处理后，得到更加符合实际情况、高精度且全局一致性的地图，为后期机器人的定位提供有效的全局地图。并且，通过确定闭环关键帧和闭环特征点对，也即执行闭环检测过程，通过闭环检测可以关联特征点，并构造闭环点的重投影误差，从而可以有效消除累积的误差，使得构建的地图更加精准。

本发明授权一种机器人地图的构建方法、机器人的定位方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种机器人地图的构建方法，其特征在于，包括：根据所述机器人实时同步采集到的图像数据和惯性测量单元IMU数据，按照预设的关键帧数据确定规则，确定关键帧数据；其中所述关键帧数据包括：关键帧的位姿信息、以及关键帧对应图像中的特征点数据，所述特征点为所在图像中的角点，且与相邻一帧图像中的角点相匹配的角点；根据所述关键帧数据，确定所述关键帧对应的闭环关键帧、以及闭环特征点对；其中所述闭环特征点对包括：位于该所述关键帧对应图像中的第一特征点、以及位于对应所述闭环关键帧对应图像中的第二特征点，所述第一特征点与所述第二特征点所描述的图像信息相匹配；在确定所述关键帧与对应所述闭环关键帧满足预设的闭环条件时，对所有所述关键帧对应的特征点数据、所述闭环特征点对、以及所述IMU数据对进行第一集束调整BA优化处理后，得到用于表示所述机器人所在环境的地图；其中，所述关键帧数据确定规则包括：在确定出采集到的每一帧图像包括的左目图像和右目图像中角点的匹配情况、以及采集到的连续两帧图像之间的状态增量信息时，且对每一帧图像进行滑窗优化处理后，根据所述滑窗优化处理的次数、以及所述特征点的重投影误差，确定出所述关键帧，并确定出所述关键帧的位姿信息、以及所述关键帧对应图像中所述特征点数据；所述状态增量信息包括：位置增量信息、角度增量信息和速度增量信息；根据所述关键帧数据，确定所述关键帧对应的闭环关键帧、以及闭环特征点对，具体包括：从所述关键帧中提取出特征点数据和描述符数据，并构建词袋数据集合；根据所述词袋数据集合，计算第一关键帧与每一个第二关键帧之间的相似度，并将所述相似度大于预设的第二阈值对应的所述第二关键帧，确定为所述第一关键帧对应的所述闭环关键帧；其中，所述第一关键帧为：任一所述关键帧，所述第二关键帧为：全部所述关键帧中除所述第一关键帧之外的所述关键帧；根据所述词袋数据集合，确定所述第一关键帧对应图像的特征点中与对应所述闭环关键帧对应图像的特征点中相匹配的特征点对，计算所述相匹配的特征点对之间的汉明距离，并将所述汉明距离小于预设的第三阈值对应的所述相匹配的特征点对，确定为所述闭环特征点对。

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