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龙图腾网获悉安徽清新互联信息科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的机器人定位方法及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：CN119322518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202411301255.1，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于深度学习的机器人定位方法及系统是由刘海磊;尼秀明;张卡;何佳设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的机器人定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的机器人定位方法及系统；涉及人工智能技术领域，将所获取的全局环境地图和全局环境地图下的局部环境地图送入已训练完成的深度神经网络模型中得到机器人的精准候选位姿；通过机器人运动对候选位姿进行精细校正，最后获取最佳的机器人位姿；所述深度神经网络模型包括卷积层conv0、最大值池化层maxpool、卷积层conv、交叉注意力层cross_attn和候选位姿获取层Maxop；最大值池化层maxpool、卷积层conv依次连接组成层组，多个层组依次连接，位于最上层的层组作为最浅尺度连接到卷积层conv0的输出，卷积层conv0和所有层组的输出依次连接到交叉注意力层cross_attn和候选位姿获取层Maxop，以输出机器人的最佳位姿；该机器人定位方法及系统，提高了机器人定位的准确度和鲁棒性。

本发明授权一种基于深度学习的机器人定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的机器人定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 将所获取的全局环境地图和全局环境地图下的局部环境地图送入已训练完成的深度神经网络模型中得到机器人的精准候选位姿； 通过机器人运动对候选位姿进行精细校正，最后获取最佳的机器人位姿； 所述深度神经网络模型包括卷积层conv0、最大值池化层maxpool、卷积层conv、交叉注意力层cross_attn和候选位姿获取层Maxop； 最大值池化层maxpool、卷积层conv依次连接组成层组，多个层组依次连接，位于最上层的层组作为最浅尺度连接到卷积层conv0的输出，卷积层conv0输入2D栅格全局环境地图和局部环境地图，卷积层conv0以及每个层组中的卷积层conv分别输出全局环境地图的多尺度特征向量以及局部环境地图的多尺度特征向量； 全局环境地图的多尺度特征向量以及局部环境地图的多尺度特征向量均依次输入到交叉注意力层cross_attn和候选位姿获取层Maxop，以输出机器人的最佳位姿； 其中所述局部环境地图的获取过程为：在2D栅格全局环境地图中，任意选择一个无障碍物的位姿，以该位姿为基准原点向四周发射射线，记录每一条射线和2D栅格全局环境地图中障碍物的首次交点位姿，集合所有射线的交点位姿信息；按照能包含95%的交点位姿的标准，获取所有交点位姿的最小外接矩形；按最小外接矩形裁剪2D栅格全局环境地图，所获取的局部地图作为机器人在当前位姿的局部环境地图；对局部环境地图进行5%的随机障碍物位姿的擦除和增加，得到2D栅格全局环境地图下的局部环境地图。

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