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龙图腾网恭喜山东科技大学申请的专利基于NeRF的面向室内办公环境的视觉主导多模态SLAM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：CN119206118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411696731.4，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权基于NeRF的面向室内办公环境的视觉主导多模态SLAM方法是由刘丹;张宇;张盈盈;孙慧;任传祥;韩志凤;邢磊设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于NeRF的面向室内办公环境的视觉主导多模态SLAM方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于NeRF的面向室内办公环境的视觉主导多模态SLAM方法，属于同时定位与地图构建领域。该方法保留现有SLAM方法在位姿估计精度上的优势，有效地提升地图纹理和材质连续性，从而在位姿估计精度、实时性和重建质量方面实现实质提升。包括下述步骤：步骤1、通过LIO配准每次输入LiDAR扫描的点云测量值以构建辐射地图的几何结构；步骤2）、通过VIO恢复地图的亮度信息；步骤3、将LIO和VIO在非歧管误差状态迭代卡尔曼滤波框架ESIKF内进行耦合以更新辐射点云地图；步骤4）、将辐射点云地图通过NeRF体渲染以重建地图，将辐射地图划分为若干个稠密点云子地图；步骤5）、为每个子地图动态分配八叉树体素网格，指导NeRF对光线进行采样并对整个场景进行渲染。

本发明授权基于NeRF的面向室内办公环境的视觉主导多模态SLAM方法在权利要求书中公布了：1.一种基于NeRF的面向室内办公环境的视觉主导多模态SLAM方法，其特征在于：包括下述步骤，步骤1、通过LIO配准每次输入LiDAR扫描的点云测量值，以构建辐射地图的几何结构；步骤1.1、对于输入的LiDAR扫描点云数据，使用IMU反向传播来补偿帧内运动，采用运动补偿和去畸变对激光雷达所输入的点云数据进行预处理；步骤1.2、使用预处理的点云数据进行点到面LIO更新，使用广义迭代封闭点GICP方法最小化扫描中每个点云到地图中相应点拟合的平面的距离，迭代估计LiDAR姿态，然后使用估计的状态估计值将新点附加到地图；步骤1.3、使用激光雷达感应来对无纹理的物体进行几何测量，通过添加深度损失来施加基于激光雷达的深度正则化；添加在激光雷达的深度损失定义为激光雷达深度测量D周围的正态分布与NeRF模型中渲染的光线分布ht之间的分歧，表达式如下： 其中，为LDepth1添加在激光雷达的深度损失；为激光雷达深度测量D周围的正态分布；是分布的标准差；ht为光线分布；步骤1.4、随着辐射地图的不断更新，反向检索点云数据的状态估计值，不断优化点云输入；步骤2、通过VIO恢复地图的亮度信息；在LIO重建环境的几何结构时，VIO从输入的彩色图像中恢复辐射信息；VIO从全局地图向当前图像投影，然后通过投影的辐射误差来迭代估计相机姿态；帧间VIO更新通过最小化帧间PnP重投影误差来估计系统状态，帧到地图VIO更新则最小化地图点与当前图像之间的亮度误差；步骤3、将LIO和VIO在非歧管误差状态迭代卡尔曼滤波框架ESIKF内进行耦合，更新整个室内工作场景的辐射点云地图；步骤4、将上述整个室内工作场景的辐射点云地图，通过NeRF体渲染以重建地图，将辐射地图划分为若干个稠密点云子地图；步骤5、随着子地图的不断更新，为每个子地图动态分配八叉树体素网格，指导NeRF对光线进行采样并对整个场景进行渲染。

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