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龙图腾网恭喜江苏大学申请的专利基于激光雷达的语义面元地图的制作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：CN116310180B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202310310355.X，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权基于激光雷达的语义面元地图的制作方法是由李祎承;柯昌靖;蔡英凤;王海;刘泽;张成设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于激光雷达的语义面元地图的制作方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于激光雷达的语义面元地图的制作方法，该方法通过语义面元地图的数据采集、制作语义面元地图各个层级、用面元表征点云地图，结合语义信息构成语义面元地图；三个步骤完成语义面元地图的构建，并且在制作语义面元地图各个层级时通过过滤不必要的噪声数据，将语义特征参数化，实现了该语义面元地图在运行过程中的鲁棒性更加优异；同时优化了运行方式，缩短程序运算时间，进一步降低延迟。

本发明授权基于激光雷达的语义面元地图的制作方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达的语义面元地图的制作方法，其特征在于，包括：S1：语义面元地图的数据采集；S1.1：在城市环境中利用激光雷达采取激光点云信息，点云数据内容包括城市环境中所扫描到物体的每个点的三维坐标和激光反射强度；S1.2：利用RTK实时动态定位技术实时采取车辆的真实坐标信息；S1.3：对采集到的激光点云信息进行预处理，整理获得的激光点云数据与各自对应的轨迹信息，完成原始数据集；S2：按层级制作语义面元地图；S2.1：将三维空间中的点投影到二维深度图上获取二维深度图VD；S2.2：将深度图VD中的每一个点计算其法向量，所有的点的法向量构成向量图ND；S2.3：使用深度学习的方法进行语义分割，采用激光点云语义分割的方法对深度图像进行2D图像完全卷积语义分割接着从原始点云中恢复所有点的从2D到3D的语义转换；基于有效深度图像重建点云，并且基于KNN最邻近分类法搜索，消除不希望的离散化何推理的伪影，在处理完点云数据后，对结果进行分类；S2.4：对分类结果进行过滤，并且将过滤后的语义特征参数化；S2.5：记录车辆在世界坐标系下的真实坐标值，以4×4的的矩阵表达车辆轨迹的真实坐标；S3：用面元表征点云地图，结合语义信息构成语义面元地图；S3.1：基于上述步骤获取的语义面元地图的基本元素，利用RTK实时动态定位技术实时采取车辆的真实坐标信息，得到每一帧的位姿后，接着把当前帧融合到地图中；S3.2：对每一个点都计算出相应的面元，然后判别该面元是否与某个已有面元足够接近，若足够接近，则融合到已有面元中，否则，保留该面元作为新建面元。

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