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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种基于点云流形分析的建图与定位方法、电子设备及存储介质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：CN119756337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510252390.X，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权一种基于点云流形分析的建图与定位方法、电子设备及存储介质是由殷旭鹏;孙伟设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点云流形分析的建图与定位方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于点云流形分析的建图与定位方法、电子设备及存储介质，通过激光雷达获取环境的点云数据，将点云数据进行坐标系转换，得到车辆坐标系下的点云数据；利用车辆坐标系下的点云数据构建因子优化目标函数，求解因子优化目标函数，删除由于动态物体和高亮度镜面反射物体干扰造成的异常点云，得到更新优化后的点云数据；利用删除异常点后的点云数据构建地面分割二分类模型，求解二分类模型，得到地面分割后的地面点集合以及非地面点集合；利用分割后的地面点集合以及非地面点集合，估计车辆当前位置并最终生成环境地图。本发明方法通过分析点云流形特征，优化地图构建，提高建图系统的精度和鲁棒性，更好地适应复杂场景。

本发明授权一种基于点云流形分析的建图与定位方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于点云流形分析的建图与定位方法，其特征在于：具体包括：获取环境的点云数据，将点云数据进行坐标系转换，得到车辆坐标系下的点云数据；利用车辆坐标系下的点云数据构建因子优化目标函数，求解因子优化目标函数，删除由于动态物体和高亮度镜面反射物体干扰造成的异常点云，得到删除异常点后的点云数据；利用删除异常点后的点云数据构建地面分割二分类模型，求解地面分割二分类模型，得到优化后的地面点集合以及非地面点集合；利用优化后的地面点集合以及非地面点集合，估计车辆当前位置以及生成地图；所述因子优化目标函数表达式如下： 其中，表示因子优化目标函数，∝表示成比例于，∏表示乘积，Pzdynamic∣X,L表示动态因子，PIk∣M,Ienv表示反射强度因子，X表示所建图像中车辆各时刻的所在位置，L表示待求的删除异常点后的点云数据，Z表示配准后的点云数据，zdynamic表示观测到的某动态点云位置数据，Ik表示观测到的激光反射强度，M表示环境中物体的材质反射特性矩阵，Ienv表示环境光亮度；所述求解因子优化目标函数，删除由于动态物体和高亮度镜面反射物体干扰造成的异常点云，得到删除异常点后的点云数据，具体包括：将因子优化目标函数最大化转化为能量函数EX,L最小化；采用非线性优化算法最小化能量函数EX,L，在最小化过程中：如果某个点在连续帧中存在动态因子残差rdynamic大于动态因子阈值，则将点视作动态点并从点云中去除；如果某个点的反射强度残差大于反射强度因子阈值，则将点视作高亮度反射噪点并从点云中去除；迭代优化过程中，不断剔除动态点和高亮度反射噪点，直到能量函数E收敛或达到预定的迭代次数；将迭代优化的最后一组车辆位置X和静态点云位置L视为最优的点云数据集。

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