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龙图腾网恭喜西安工业大学申请的专利深度相机融合激光雷达的三维稠密点云建图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：CN119048600B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202411228826.3，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权深度相机融合激光雷达的三维稠密点云建图方法及系统是由徐淑萍;杨定哲;王会峰;刘智平;房嘉翔;苏小会;李映龙;陈佩强设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度相机融合激光雷达的三维稠密点云建图方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种深度相机融合激光雷达的三维稠密点云建图方法及系统，该方法在构建三维稠密点云地图的同时生成二维栅格地图，提升环境和障碍物信息的获取精度；包括以下步骤：首先，通过传感器时间戳对齐和空间校准，实现激光雷达与深度相机的精确同步；然后，对深度相机采集的深度图像进行处理，计算三维稠密点云，并通过高斯滤波算法优化数据质量；接着，采用光流方法估计图像序列中像素点的光流向量，标记动态物体；结合激光雷达数据生成二维栅格地图，识别并分割障碍物；进一步，通过特征点匹配进行回环检测，精准匹配特征点，检测到闭环后进行图优化以增强地图一致性；最后，通过增量更新和全局优化，构建更加完善、鲁棒的稠密点云地图。

本发明授权深度相机融合激光雷达的三维稠密点云建图方法及系统在权利要求书中公布了：1.深度相机融合激光雷达的三维稠密点云建图方法，其特征在于，包括：时间同步与空间校准：确保激光雷达与深度相机的数据时间一致性，通过网络时间协议同步传感器时钟，获取原始时间戳并标记每帧数据的捕捉时间，同时通过校准工具调整传感器的空间参数，确保传感器的相对位置和姿态的一致性；点云处理与优化：处理深度相机采集的深度图像，提取三维稠密点云及其对应的坐标信息，并通过高斯滤波算法去除噪声和冗余点，提高点云数据的精度；动态物体识别：采用光流方法识别图像序列中的动态物体，计算每个像素点的运动矢量，并通过设定速度阈值来标记动态区域；障碍物融合与定位：将激光雷达识别的障碍物信息与深度相机的数据进行融合，生成二维栅格地图，实现障碍物和动态物体的精确定位和分割；数据融合优化：使用扩展卡尔曼滤波方法优化多传感器数据融合，减少噪声和误差，提升最终地图的质量和精度；特征匹配与回环检测：通过特征点匹配进行回环检测，在图优化过程中修正漂移并提升地图的一致性；地图更新与维护：对已构建的三维稠密点云地图进行增量更新和维护，确保地图持续反映真实环境的变化。

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