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龙图腾网恭喜浙江中扬立库技术有限公司申请的专利一种基于激光SLAM的仓储特征学习方法及系统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：CN119672548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510193010.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于激光SLAM的仓储特征学习方法及系统是由陈新安;侯天兵;刘季晶;王开胜;黄庆光;吴贇哲;肖佳东;谢道鸿;胡小龙;汪巍蔷;陈丽丽设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于激光SLAM的仓储特征学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于激光SLAM的仓储特征学习方法及系统。涉及SLAM地图特征分析领域，通过激光与视觉采集技术，构建云点地图模型，并进行仓储区域划分与机器人定位。通过识别缺陷区域的地标特征，构建GAN特征学习模型，融合激光与视觉特征进行对抗生成训练，生成模拟地图数据。若损失函数收敛，则提取模拟地图数据的轮廓形状特征，并基于模拟点云数据更新地图，从而实现仓储环境的特征学习，提升仓储机器人的导航精度与环境适应能力，实现仓储地图的实时、高效构建。

本发明授权一种基于激光SLAM的仓储特征学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于激光SLAM的仓储特征学习方法，其特征在于，包括：在目标仓储机器人设备中，通过激光采集装置与视觉采集装置，对目标区域进行仓储环境特征采集，得到激光采集特征与视觉采集特征，基于激光采集特征进行地图实时构建，形成基于SLAM的云点地图模型；通过云点地图模型，基于预设空间间隔，从云点地图模型进行区域划分，形成多个仓储区域，结合视觉采集特征，对目标仓储机器人进行实时定位与移动分析，在每个仓储区域进行目标仓储机器人的周期性定位偏差计算，并筛选出存在移动偏差的缺陷区域；基于缺陷区域对应的激光采集特征，在云点地图模型中进行地标识别与地标特征提取，生成基于图像格式的第一地图特征集，基于地标定位，从视觉采集特征中进行地标特征提取，得到第二地图特征集；构建基于GAN的特征学习模型，将第一地图特征集基于自编码器进行主特征提取，得到主特征数据集，将主特征数据集与第二地图特征集进行特征融合并导入特征学习模型进行对抗生成训练，通过训练后的特征学习模型生成模拟地图数据，基于预设损失函数，判断模拟地图数据与主特征数据集的差异；若预设损失函数收敛于预设范围，则将模拟地图数据通过边缘检测算子进行边缘检测与轮廓、形状特征提取，得到轮廓形状特征，结合云点地图的坐标，对轮廓形状特征进行地图点云数据映射，生成模拟点云数据，将模拟点云数据导入云点地图模型进行地图更新。

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