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龙图腾网获悉苏州乐创环保科技有限公司申请的专利基于激光和双目摄像头的位置定位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：CN121275001B 。

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：202511834411.5，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于激光和双目摄像头的位置定位系统是由陆飞;陶峰设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于激光和双目摄像头的位置定位系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于激光和双目摄像头的位置定位系统，该系统包括：获取单元、处理单元、融合单元、异常判定单元、调整单元以及修正单元。本发明通过将激光点云匹配结果、双目视觉里程计输出以及特征点数量等多源信息在扩展卡尔曼滤波器中进行联合建模，使AGV在不同环境下获得稳定的位姿估计，通过在调整后的监测窗口内分析位姿协方差的变化趋势，对密度阈值、信息熵阈值和动态比例阈值进行自动修正，使阈值能够长期适配真实工况，避免固定阈值带来的性能退化，有效解决了由于传感器信息质量波动无法被识别和处理导致定位精度下降、累积误差增大以及在复杂环境中易发生定位丢失的问题。

本发明授权基于激光和双目摄像头的位置定位系统在权利要求书中公布了：1.一种基于激光和双目摄像头的位置定位系统，其特征在于，包括： 获取单元，其用以实时获取基于预设行驶速度运行的AGV搭载的激光雷达生成的环境点云数据和双目摄像头生成的立体图像序列； 处理单元，其用以对所述环境点云数据和预设先验栅格地图进行匹配，以计算得到所述AGV的激光定位坐标和匹配置信度，以及，根据所述立体图像序列，通过视觉里程计算法计算AGV的视觉位移增量，以及，统计所述立体图像序列的特征点数量； 融合单元，其用以根据扩展卡尔曼滤波器的状态转移方程，预测所述AGV的下一时刻的位姿状态，并将位姿状态、所述激光定位坐标以及所述视觉位移增量进行融合，并根据所述匹配置信度和所述特征点数量调整所述扩展卡尔曼滤波器的预设观测噪声矩阵，以更新得到当前帧的最优位姿和位姿协方差； 异常判定单元，其用以根据所述匹配置信度和所述位姿协方差进行定位异常判定，以及，基于异常判定结果，根据所述环境点云数据、所述立体图像序列以及预设因素阈值组确定异常因素； 调整单元，其用以根据所述异常因素调整所述预设行驶速度和所述视觉位移增量在所述扩展卡尔曼滤波器中的融合权重，或切换所述扩展卡尔曼滤波器的工作模式； 修正单元，其用以根据调整所述预设行驶速度和所述融合权重，或切换所述工作模式后的预设监测时长内的所述位姿协方差的变化趋势修正所述预设因素阈值组； 所述异常因素包括几何特征缺失、视觉纹理缺失和动态干扰过高； 所述异常判定单元包括： 异常触发模块，其用以在所述匹配置信度小于预设置信阈值、或所述位姿协方差大于预设协方差阈值时，判定发生定位异常； 因素分析模块，其与所述异常触发模块连接，用以在判定发生所述定位异常时，计算所述环境点云数据在预设空间范围内的点云密度，以及，根据点云密度和所述预设因素阈值组中的预设密度阈值的对比结果计算所述立体图像序列在灰度空间上的平均纹理信息熵或在所述点云密度小于所述预设密度阈值时确定所述异常因素为几何特征缺失，以及，根据平均纹理信息熵和预设因素阈值组中的预设信息熵阈值的对比结果计算立体图像序列中运动物体在相邻帧之间对应的动态特征点比例或在所述平均纹理信息熵小于预设信息熵阈值时确定所述异常因素为视觉纹理缺失，以及，在动态特征点比例大于预设比例阈值时确定所述异常因素为动态干扰过高； 所述调整单元包括： 第一调整模块，其用以在所述异常因素为所述几何特征缺失或所述视觉纹理缺失时，减小所述预设行驶速度，以及，增大所述视觉位移增量在所述扩展卡尔曼滤波器中的融合权重； 第二调整模块，其用以在所述异常因素为所述动态干扰过高时，控制所述扩展卡尔曼滤波器切换至以轮速计里程信息为主导的航迹推算模式； 所述修正单元包括： 梯度计算模块，其用以在所述预设监测时长内，计算所述位姿协方差的下降梯度； 历史获取模块，其与所述梯度计算模块连接，用以在所述下降梯度小于预设梯度阈值时，获取预设历史修正时长内所述位姿协方差持续小于所述预设协方差阈值的时段内的所述点云密度、所述平均纹理信息熵以及所述动态特征点比例，以得到历史有效定位数据； 修正模块，其与所述历史获取模块连接，用以分别计算所述历史有效定位数据中所述点云密度的平均值和标准差，以得到第一均值和第一标准差，并将所述预设密度阈值修正为第一均值和预设第一倍数的第一标准差的差值，以及，分别计算历史有效定位数据中所述平均纹理信息熵的平均值和标准差，以得到第二均值和第二标准差，并将所述预设信息熵阈值修正为第二均值与预设第二倍数的第二标准差的差值，以及，分别计算历史有效定位数据中所述动态特征点比例平均值和标准差，以得到第三均值和第三标准差，并将所述预设比例阈值修正为所述第三均值与预设第三倍数的所述第三标准差的和值。

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