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龙图腾网恭喜北京理工大学重庆创新中心申请的专利一种SLAM与UWB的实时融合与建图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：CN114646937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20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：202210338417.3，技术领域涉及：G01S7/48；该发明授权一种SLAM与UWB的实时融合与建图方法是由封蕴籍;俞成浦;许尔霈;邱凡朔;郭云龙设计研发完成，并于2022-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种SLAM与UWB的实时融合与建图方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种SLAM与UWB的实时融合与建图方法，包括：步骤1、在携带激光雷达的智能体的移动过程中，根据分布式算法，得到当前时刻智能体与各超宽带节点的定位信息；步骤2、基于扩展卡尔曼滤波算法，对当前时刻的定位信息进行修正；步骤3、基于高斯‑牛顿方法求取当前时刻智能体的最优位姿，采用最优位姿矫正智能体当前时刻的位姿估计以及各超宽带节点的位置，同时更新激光雷达地图以及UWB地图；将步骤3输出的当前时刻的智能体的位姿估计以及各超宽带节点的位置作为步骤2的输入。本发明将LiDAR传感器与UWB传感器融合在一起，融合UWB和LiDAR以提高基于UWB的定位和映射的准确性和鲁棒性，并提供超宽带节点坐标以及周围环境的详细地图信息。

本发明授权一种SLAM与UWB的实时融合与建图方法在权利要求书中公布了：1.一种SLAM与UWB的实时融合与建图方法，其特征在于，包括：步骤1、在携带激光雷达的智能体的移动过程中，根据分布式算法，得到当前时刻所述智能体与各超宽带节点的定位信息；步骤2、基于扩展卡尔曼滤波算法，对当前时刻的所述定位信息进行修正；步骤3、基于高斯-牛顿方法求取当前时刻所述智能体的最优位姿，采用所述最优位姿矫正所述智能体当前时刻的位姿估计以及各超宽带节点的位置，同时更新激光雷达地图以及UWB地图；将步骤3输出的当前时刻的所述智能体的位姿估计以及各超宽带节点的位置作为步骤2的输入；步骤4、当所述智能体移动到下一时刻时，令下一时刻等于当前时刻，重复执行步骤1至步骤3，直至所述智能体完成预设的任务；在一个人类无法进入且GPS信号弱，无其他可参考信号的区域，派遣智能体进行区域探测，并建立本地区的地图；智能体均携带超宽带模块，且无定位的先验信息；智能体进入未知区域后，抛投位置已知的超宽带节点和位置未知的超宽带节点，并与各节点建立通讯，测得相互之间的距离；智能体在区域中不断移动，收集各个位置的雷达反馈数据；在远离初始位置的区域再次抛投UWB定位节点进行协同定位；基于扩展卡尔曼滤波方法，将UWB融合信息进行滤波处理，得到当前智能体的相关信息，相关信息包括位置、速度和朝向；以此位置为先验信息，利用高斯-牛顿方法对雷达数据进行匹配，得到当前位置的准确信息，并建立地图；所述步骤2包括：根据步骤1输出的所述智能体和各超宽带节点的定位信息构建动态观测模型；采用扩展卡尔曼滤波算法对所述动态观测模型进行更新，得到更新的状态估计和更新的协方差估计，即完成对对所述定位信息的修正；所述动态观测模型包括状态噪声；所述定位信息包括位姿及速度；利用基于高斯-牛顿方法的扫描匹配过程，将当前时刻观测到的光束端点与当前时刻的激光雷达地图进行匹配，以找到最佳的变换从而更好地匹配；所述扫描匹配过程在一个多分辨率网格中进行，从低分辨率的网格映射到高分辨率的网格映射，从而更有可能找到全局解而不是被困在局部解中；在建立所述激光雷达地图时，通过变换和旋转，设定一个超宽带节点固定在原点，设定另一个超宽带节点始终位于正x轴上；两个设定的超宽带节点的速度为零；在以两个设定的超宽带节点建立的局部框架下构建和更新激光雷达地图。

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