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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于激光雷达的移动机器人高效鲁棒全局定位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：CN115932868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211461320.8，技术领域涉及：G01S17/06；该发明授权基于激光雷达的移动机器人高效鲁棒全局定位方法是由王越;芦莎;许学成;熊蓉设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于激光雷达的移动机器人高效鲁棒全局定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于激光雷达的移动机器人高效鲁棒全局定位方法。本发明利用拉东变换将旋转和平移变化转换到正弦图的两个轴的平移变化，使用平移等变的特征提取网络进行特征提取，保证旋转和平移的等变性，利用傅里叶变换得到频谱的幅度谱实现平移不变性，通过互相关操作实现旋转平移不变的相似度计算，同时监督网络提取适用于地点识别任务的特征，以提高对激光点云中旋转平移不变特征的表征能力。此外，本发明利用互相关操作估计相对旋转和平移给点云配准算法提供良好的初值，进一步求解精确的6自由度相对位姿。

本发明授权基于激光雷达的移动机器人高效鲁棒全局定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达的移动机器人高效鲁棒全局定位方法，其特征在于，包括： S1、移动机器人通过激光雷达实时采集行进过程中的激光点云数据，并根据移动机器人的里程计信息，每行进设定的距离将激光点云数据投影得到鸟瞰图； S2、利用拉东变换将S1中得到的鸟瞰图沿着直线进行积分，得到纵轴为、横轴为的正弦图；拉东变换过程中，鸟瞰图的旋转和平移变化分别被转换成正弦图中纵轴和横轴的平移； S3、使用平移等变的特征提取网络在S2得到的正弦图上进行特征提取，得到与正弦图相同大小的特征图； S4、对特征图的每行进行一维傅里叶变换，得到的频谱取幅度谱作为平移不变表征； S5、在移动机器人行进过程中，当前位置激光点云数据对应的幅度谱为，遍历地图数据库中所有存储的候选地点，对当前位置激光点云数据对应的幅度谱和每个候选地点的激光点云数据对应的幅度谱分别进行互相关操作，从而衡量当前位置与各候选地点的激光点云数据相似度，进而从地图数据库中检索出与当前位置激光点云数据相似度最大的候选地点索引，实现地点识别；同时估计当前位置激光点云数据与检索到索引对应的激光点云数据之间的相对旋转； 其中、和的计算公式分别如下： 式中：表示地图数据库中存储的第i个候选地点激光点云数据对应的幅度谱；表示对应的纵轴为且一维傅里叶变换时的离散频率为； 且通过相关性学习监督旋转平移不变特征的提取； S6、将S5中估计得到的相对旋转补偿到当前位置的鸟瞰图上，得到旋转补偿后的鸟瞰图，所述旋转补偿后的鸟瞰图和候选地点索引对应的鸟瞰图之间只存在平移变换；再利用互相关操作求解鸟瞰图和鸟瞰图之间的相对平移： S7、将S5中求解的相对旋转和S6中求解得到的相对平移作为初值输入点云配准算法中，实现6自由度相对位姿求解，从而实现位姿估计。

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