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龙图腾网获悉领湖智能(深圳)有限公司申请的专利具身机器人控制系统的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：CN121639958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610133904.4，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权具身机器人控制系统的地图构建方法是由程至强;石舜;马全同;刘宏伟设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本具身机器人控制系统的地图构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了具身机器人控制系统的地图构建方法，具体涉及智能机器人技术领域；获取低分辨率图像序列与稀疏点云数据，提取具有时间一致性的稳定候选特征；结合图像响应稳定性与空间投影关联构建特征稳定性权重图；基于该权重图重筛选特征，生成初始静态稀疏地图；通过帧间重定位效果评估与误差建模，剔除异常特征，并增量融合新识别的高置信特征，优化生成更新地图；最终将优化后的地图作为路径规划与姿态调节的控制输入，本发明提升了地图的可重定位性与长期稳定性，增强具身机器人在动态、弱感知环境中的自主导航与控制能力。

本发明授权具身机器人控制系统的地图构建方法在权利要求书中公布了：1.具身机器人控制系统的地图构建方法，其特征在于：包括： S100，获取具身机器人在目标环境中以弱感知能力采集的多模态传感数据，包括低分辨率图像序列I和稀疏点云数据P； S200，对所述低分辨率图像序列I进行局部结构一致性分析，提取与当前帧相关联的稳定候选特征集合F0，其中稳定候选特征满足多个时间窗口内显著区域响应值变化率低于设定阈值； S300，基于所述稳定候选特征集合F0在稀疏点云数据P中对应的投影分布，构建特征稳定性权重图W，包括： 对每一图像帧中的特征点集合F0进行像素坐标到雷达坐标系的外参转换，建立图像特征与点云数据P的空间映射关系； 在完成坐标映射后，统计每个特征点在多帧点云中对应的投影命中次数，计算其在三维空间中的空间关联强度； 根据每个特征点的空间关联强度及其在图像序列中的响应稳定性，构建二维加权函数，生成特征稳定性权重图W； S400，基于所述特征稳定性权重图W对稳定候选特征集合F0进行重筛选，得到最终静态环境地图特征集F1，并将其注册至初始地图坐标系M0中，得到初始局部稀疏地图M1； S500，基于所述初始局部稀疏地图M1的帧间重定位成功率和误差分布，对静态环境地图特征集F1进行增量优化，更新地图为M2，构建具身机器人控制系统所依赖的可重定位高置信地图； 其中，所述对静态环境地图特征集F1进行增量优化，更新地图为M2，包括： 在机器人执行任务过程中，在每一帧图像中检测F1中已注册特征的可重定位数量，并计算帧间重定位成功率； 通过最小二乘法估计特征匹配误差分布，标记重定位误差大于重定位标准阈值的异常特征点作为待剔除对象； 在当前帧图像中识别新的稳定特征点，基于图像响应稳定性与空间一致性原则，筛选新增高置信特征并入F1，构建更新后的特征集F2； 将剔除异常点后剩余的特征点与新增高置信特征统一注册至地图坐标系，更新为地图M2； 其中，所述基于图像响应稳定性与空间一致性原则，筛选新增高置信特征并入F1，包括： 在连续帧图像中检测尚未包含于地图特征集F1的候选特征点，并记录其多帧响应强度变化； 计算每个候选特征点的图像响应变化率，若在设定时间窗口内变化率低于第一阈值，则标记为响应稳定特征； 将响应稳定特征在相邻帧间进行几何一致性验证，筛除相对位置变化超过设定误差阈值的特征点； 对通过图像响应与空间一致性双重筛选的特征点计算加权可信度评分，若评分高于设定阈值，则将其并入静态环境地图特征集F1； S600，将地图M2作为具身机器人控制系统的控制参考输入，供路径规划与姿态调节。

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