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龙图腾网恭喜中国科学院空天信息创新研究院;西北工业大学申请的专利点云地图轻量化与匹配辅助定位方法、系统、设备及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：CN118229776B 。

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：202410169563.7，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权点云地图轻量化与匹配辅助定位方法、系统、设备及介质是由纪新春;巨柳荫;魏东岩;刘洋;袁洪;周德云设计研发完成，并于2024-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本点云地图轻量化与匹配辅助定位方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及导航定位技术领域，本发明提供了一种点云地图轻量化与匹配辅助定位方法、系统、设备及介质，能够获得稳健高精度的配准结果。本发明利用邻域几何关系及统计分析方法自适应计算各点特征，设计特征分量处理算法表示点特征强度，提取特征显著点重构轻量化地图。针对匹配迭代过程易陷入局部最优问题设计粗－精匹配方案，并对称化构造误差函数，改进匹配算法，将去除运动畸变的激光雷达特征点云与已构建的轻量化地图进行配准，实现复杂场景下的精准定位。

本发明授权点云地图轻量化与匹配辅助定位方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种点云地图轻量化与匹配辅助定位方法，其特征在于，计算点云地图中设定点对的三元组特征，构成中心点多维特征向量，计算点特征强度筛选特征显著点，组成轻量化点云地图；将去除运动畸变的激光雷达扫描点云与轻量化地图进行匹配，对扫描点云提取特征，进行初始粗配准，配准后点云再与轻量化地图粗配准进行二次精配准，输出匹配定位结果；其中，基于APFH特征的点云地图轻量化算法提取特征显著区域点云重构为轻量化地图；粗配准阶段利用APFH特征进行匹配：随机采样扫描点云及轻量化地图，基于APFH特征描述子对地图及点云帧中的采样点进行最近邻查询，利用点对距离误差构造优化目标函数，进行非线性求解，计算此时对应的误差，并重复进行采样匹配过程直到满足条件，将最小误差对应的旋转和位移作为最终结果；基于改进SAC-IA-SGICP的匹配定位算法将预处理后激光雷达扫描点云与轻量化点云地图进行匹配，获取全局一致性定位结果；其中，对去除运动畸变的激光雷达扫描点云提取APFH特征，使用SAC-IA算法匹配单帧点云和轻量化点云地图，对称化构造误差函数，利用Levenberg-Marquardt算法迭代求解最佳旋转参数，求得平移参数；定义第i点对ai、bi的去质心坐标为n为点云个数： R为待求解旋转矩阵，则点对距离误差可表示为： 利用鲁棒性较好的Huber罚函数构造非线性优化问题： 其中Huber罚函数公式如下，M为设定阈值： 利用Levenberg-Marquardt法进行求解，获取旋转矩阵R最优解，再求解平移矩阵： 计算此时对应的误差，并重复进行采样匹配过程直到满足条件，将最小误差对应的旋转和位移作为最终结果；假设点云中各点均服从高斯分布，点协方差矩阵为： 其中，为A点k邻域点，为邻域点均值，同理可得对称化构造误差： 则在最优解情况下， 依据极大似然估计思想，使di出现概率最大，构造优化目标函数， 其中pdi表示di出现概率，记可得 由于三维刚体变换中旋转矩阵行列式值为1，故 当时，退化为点到点的配准；当时，退化为点到平面的配准，其中P为正交投影矩阵；利用Levenberg-Marquardt算法迭代求解最佳旋转参数，求得平移参数；该结果即为所求解激光雷达扫描点云在点云地图中的位姿信息。

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