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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利用于机器人精准位姿获取的基于多因子图的后端优化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：CN116758153B 。

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：202310632057.2，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权用于机器人精准位姿获取的基于多因子图的后端优化方法是由沈志熙;胡琴;韦佳汛;向军;李涛;付鹏设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于机器人精准位姿获取的基于多因子图的后端优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于机器人精准位姿获取的基于多因子图的后端优化方法，构建改进的多因子图模型，首先对IMU数据进行预积分得到IMU传感器的观测模型误差并构建IMU因子，同时利用前端激光里程计输出的位姿变化关系计算激光雷达传感器的观测模型误差，构建激光里程计因子，并在检测回环成功时构建闭环因子，然后将这三种约束因子与相关联的状态变量用边相连，添加到因子图基本模型中。该方法提高了回环检测的准确率和效率，成功检测到回环后计算形成回环的两帧点云之间的位姿变换，并构建闭环因子加入到多因子图模型中进行优化，进而提高了后端优化中位姿估计的精度。

本发明授权用于机器人精准位姿获取的基于多因子图的后端优化方法在权利要求书中公布了：1.一种用于机器人精准位姿获取的基于多因子图的后端优化方法，其特征在于：包括如下步骤：S100：构建改进的多因子图模型FX： 式中fi,jXi,Xj代表第i帧位姿节点与第j帧位姿节点间的关系因子，实线方框Ci，虚线方框Fi，黑色节点分为IMU因子fIMU、激光里程计因子fLidar和闭环因子fLoop，fIMU＝fIMUXi,Xi+1、fLidar＝fLidarXi,Xi+1，fLoop＝fLoopXc,Xi+1，E表示FX中与节点相关联的全部边；后端优化的目标函数转换为求解最小二乘问题，表示为： 式中与分别表示IMU因子、激光里程计因子与闭环因子观测模型的误差，与分别为对应的测量噪声协方差，其中，误差项可以统一表示为： 式中Ti与Tj分别为机器人第i个和第j个关键帧在世界坐标系下的位姿，△Ti,j表示由三种因子计算的两个变量节点之间的相对位姿变换关系，△Ti,j包括和S200：将上述内容输出的fIMU和fLidar增量式地添加到FX中，当移动机器人在运动过程中访问到相同地方，即回环检测成功后在FX中加入fLoop，然后相关变量节点根据因子节点的更新进行位姿优化，并基于优化后的状态集X*，将前端里程计时所建立的投影图Mk中的相应点云，重新投影至世界坐标系实现机器人精准位姿的更新。

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