买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜武汉科技大学申请的专利一种基于机器人平台的室内墙角二维语义地图构建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：CN112785643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202110143146.1，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权一种基于机器人平台的室内墙角二维语义地图构建方法是由蒋林;聂文康;向超;金胜昔;左建朋设计研发完成，并于2021-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器人平台的室内墙角二维语义地图构建方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于机器人平台的室内墙角二维语义地图构建方法。本发明通过激光雷达结合Gmapping算法处理得到环境栅格地图、机器人实时位姿；通过语义分割数据集、墙角目标检测数据训练深度学习模型，识别预测室内环境墙角、非墙角物体；同时结合深度相机进行环境中墙角、非墙角物体语义点云提取，并基于统计学方法进行滤波，将滤波后非墙角的三维点云坐标、滤波后墙角的三维点云坐标，结合机器人实时位姿分别进行点云坐标变换，得到其在环境栅格地图坐标系下的坐标，以构建物体栅格地图，合成得到室内墙角二维语义地图。本发明具有更高的稳定性，为机器人定位导航提供更为丰富可靠的特征，从而能完成更为高级复杂的任务。

本发明授权一种基于机器人平台的室内墙角二维语义地图构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器人平台的室内墙角二维语义地图构建方法，其特征在于： 所述机器人平台其特征在于，包括：机器人平台底盘、主控机、激光雷达传感器、深度相机； 所述的机器人平台底盘装载所述的主控机、激光雷达传感器、深度相机； 所述主控机分别与所述的机器人平台底盘、激光雷达传感器、深度相机通过有线方式依次连接； 所述室内墙角二维语义地图构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：所述主控机控制所述机器人平台在室内运动，所述激光雷达传感器实时采集室内物体与机器人平台的距离、室内物体与机器人平台的方向角，并传输至所述主控机，所述主控机将室内物体与机器人平台的距离、室内物体与机器人平台的方向角通过Gmapping算法处理得到环境栅格地图、机器人平台实时位姿； 步骤2：所述主控机上构建语义分割数据集，将语义分割数据集作为训练集，将语义分割数据集中每张非墙角样本图像输入至DeepLabv2网络进行预测得到预测的非墙角语义标签，进一步结合非墙角语义标签构建DeepLabv2网络损失函数，通过优化训练得到优化后DeepLabv2网络；构建墙角目标检测数据集，将墙角目标检测数据集作为训练集，将墙角目标检测数据集中每张墙角样本图像输入至SSD网络进行预测得到预测的外界矩形边框、以及预测的外界矩形边框中物体类型，进一步结合预测框、墙角标记框中物体类型构建SSD网络损失函数，通过优化训练得到优化后SSD网络； 步骤3：所述主控机利用所述深度相机获取机器人平台视角彩色图像，将视角彩色图像输入到优化后DeepLabv2网络预测，识别到视角彩色图像中非墙角的语义标签；将视角彩色图像通过优化后SSD目标检测网络，识别到视角彩色图像中墙角的预测外接矩形边框及墙角的预测外接矩形边框中物体类型；将视角彩色图像中非墙角的语义标签、视角彩色图像中墙角的预测外接矩形边框及墙角的预测外接矩形边框中物体类型进行坐标变换处理，依次得到非墙角的三维点云坐标、墙角的三维点云坐标，将非墙角的三维点云坐标、墙角的三维点云坐标分别通过基于统计方法的滤波器进行点云滤波处理，得到滤波后非墙角的三维点云坐标、滤波后墙角的三维点云坐标； 步骤4：所述主控机将滤波后非墙角的三维点云坐标、滤波后墙角的三维点云坐标，结合机器人平台实时位姿分别进行点云坐标变换，得到非墙角的物体在环境栅格地图坐标系下的坐标以及墙角的物体在环境栅格地图坐标系下的坐标，通过非墙角的物体在环境栅格地图坐标系下的坐标、墙角的物体在环境栅格地图坐标系下的坐标构建物体栅格地图； 步骤5：重复执行步骤3至步骤4，直至所述主控机控制所述机器人平台完成室内环境遍历，从而得到完整的环境栅格地图、完整的物体栅格地图，进一步将完整的环境栅格地图、完整的物体栅格地图进行合并，得到室内墙角二维语义地图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉科技大学，其通讯地址为：430081 湖北省武汉市青山区和平大道947号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。