一种生产车间三维动态不确定性语义SLAM方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明提出一种生产车间场景的三维不确定性动态语义SLAM系统。首先，将轻量化语义分割网络(PWnet)集成到ORB_SLAM3的前端，为整个系统实时地提供场景语义信息；然后，融合利用语义信息建立的语义约束、利用特征点运动信息建立的运动约束以及朴素贝叶斯网络构建动态特征分类器对从生产车间场景提取的特征点进行分类，并剔除掉动态特征点；其次，建立了带有语义信息的车间八叉树地图，并对地图中的动态目标进行了剔除，获得静态的车间语义的八叉树地图。本发明在定位和建图过程中对动态目标的处理，能够大幅度提高机器人的定位精度并且能够建立不包含动态目标的静态地图，该地图可直接用于车间移动机器人导航等高级任务。

《一种生产车间三维动态不确定性语义SLAM方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022105084099，当前法律状态为已下证，由成都理工大学提出申请，发明人为陈光柱;苟荣松;严成良;蒲鑫，申请日期为2022-05-11，公开（公告）日期为2024-08-16，国际专利分类号（IPC）为 G06T 17/00 (2006.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提出一种生产车间场景的三维不确定性动态语义SLAM系统。首先，将轻量化语义分割网络(PWnet)集成到ORB_SLAM3的前端，为整个系统实时地提供场景语义信息；然后，融合利用语义信息建立的语义约束、利用特征点运动信息建立的运动约束以及朴素贝叶斯网络构建动态特征分类器对从生产车间场景提取的特征点进行分类，并剔除掉动态特征点；其次，建立了带有语义信息的车间八叉树地图，并对地图中的动态目标进行了剔除，获得静态的车间语义的八叉树地图。本发明在定位和建图过程中对动态目标的处理，能够大幅度提高机器人的定位精度并且能够建立不包含动态目标的静态地图，该地图可直接用于车间移动机器人导航等高级任务。

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