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龙图腾网获悉泉州装备制造研究所申请的专利一种适用于狭窄巷道的三维重建方法和系统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：CN115984463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211650892.0，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种适用于狭窄巷道的三维重建方法和系统是由聂闻;张昊晟设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于狭窄巷道的三维重建方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种适用于狭窄巷道的三维重建方法和系统，其中，方法包括：利用机械激光雷达和固态激光雷达进行点云累积，得到机械激光点云数据和固态激光点云数据；利用IMU进行前向传播，预测机器人的姿态，得到IMU估计的位姿变换；利用机械激光雷达从机械激光点云数据中筛选出特征点，根据IMU估计的位姿变换对机械激光点云数据和固态激光点云数据进行投影，形成点云帧；对点云帧和IMU估计的位姿变换进行滤波优化，得到最优位姿估计；利用最优位姿估计更新机械激光局部地图，生成并更新固态激光全局地图，形成巷道三维重建模型。本发明以固态激光雷达为主体辅以机械激光雷达和IMU作为约束，可以获得更多的巷道细节。

本发明授权一种适用于狭窄巷道的三维重建方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种适用于狭窄巷道的三维重建方法，其特征在于，方法包括： S1、分别利用机械激光雷达和固态激光雷达进行点云累积，得到机械激光点云数据和固态激光点云数据； S2、利用IMU进行前向传播，预测机器人的姿态，得到IMU估计的位姿变换； S3、利用所述机械激光雷达从所述机械激光点云数据中筛选出平面特征点和边缘特征点，根据所述IMU估计的位姿变换对所述机械激光点云数据和所述固态激光点云数据进行投影，形成点云帧； S4、对所述点云帧和所述IMU估计的位姿变换进行滤波优化，得到最优位姿估计； S5、利用所述最优位姿估计更新机械激光局部地图，生成并更新固态激光全局地图，最终形成稠密的巷道三维重建模型； 进行滤波优化的过程具体包括： 采用扩展卡尔曼滤波器优化位姿估计方程，包括预测模型和矫正模型； 预测模型具体包括：先验估计，公式为：；先验误差的协方差矩阵，公式为：；其中，为预测出来的机器人姿态，为状态方程，为上一时刻确定的机器人状态，为输入，0表示把过程噪声仍然看做0，Q为符合高斯分布的噪声协方差，，W； 矫正模型包括：卡尔曼增益，公式为：；后验估计，公式为：，预测误差的协方差矩阵，公式为：；其中，，,为输出方程。

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