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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利一种基于激光与视觉融合的语义地图构建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：CN115187737B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210744160.1，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种基于激光与视觉融合的语义地图构建方法是由耿可可;成小龙;殷国栋;庄伟超;王金湘;张宁设计研发完成，并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于激光与视觉融合的语义地图构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于激光与视觉融合的语义地图构建方法，涉及无人驾驶SLAM技术领域，解决了无人驾驶技术中大规模闭环检测鲁棒性差和构建点云地图缺失语义信息的技术问题，其技术方案要点是利用环视摄像头模组采集周围环境的图片数据，再将图片传入到DeepLabv3+网络进行语义分割，再利用相机和激光雷达之间的投影关系，将图片中的语义信息投影到点云上构建语义点云地图，运用语义信息改进LeGO‑LOAM算法达到优化定位建图的目的，还能够利用图片数据进行运用CALC无监督学习网络进行闭环检测来优化矫正位姿，提高SLAM系统的鲁棒性。该方法所构建的地图能够实现大规模建图，语义信息丰富，有较强的鲁棒性。

本发明授权一种基于激光与视觉融合的语义地图构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光与视觉融合的语义地图构建方法，其特征在于，包括：S1：对车辆传感器进行联合标定，得到各传感器的内参矩阵和外参矩阵；所述传感器包括4个环视安装的相机、一个16线激光雷达和一个IMU；S2：所述相机获取图片数据后，对所述图片数据的重合部分进行裁剪得到裁剪后图片，然后将时间戳相同的4张裁剪后图片输入到DeepLabv3+网络进行语义分割，得到语义分割后的图片；S3：所述激光雷达对点云数据进行采集，根据相机和激光雷达的外参矩阵将语义分割后的图片投影到同时间戳的点云数据上进行数据融合，得到具有语义信息的语义点云；S4：对所述语义点云进行预处理，然后对每帧点云的特征点进行提取，激光里程计根据相邻帧的特征点之间的关系计算相机和激光雷达的位姿；S5：通过松耦合的LIO模型结合IMU的位姿运动对相机和激光雷达的位姿进行矫正；S6：通过LeGO-LOAM算法结合矫正后的相机和激光雷达的位姿对所述语义点云进行建图，得到语义点云地图。

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