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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利一种基于特征传播器的水下机器人环境感知方法及装置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：CN119625042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202411444296.6，技术领域涉及：G06T7/593；该发明授权一种基于特征传播器的水下机器人环境感知方法及装置是由王宇;曹耀中;王硕;谭民设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征传播器的水下机器人环境感知方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于特征传播器的水下机器人环境感知方法及装置。该方法包括：获取水下机器人采集的双目图像和预先建立的深度神经网络；对双目图像进行矫正，将矫正后的双目图像分别输入网络的特征提取器中，得到不同尺度下的特征图并组成特征金字塔。使用代价聚合器基于各特征金字塔进行代价体构建、代价体聚合和视差回归。由特征传播器基于原始代价体和聚合代价体初始化迭代优化器中的多级卷积门控循环单元。基于由特征传播器初始化的多级卷积门控循环单元优化视差预测，直至视差预测值达到收敛条件，得到最终视差图。获取双目相机的内外参数，基于内外参数和视差图计算水下环境的场景深度图和三维点云，实现了鲁棒高效的水下环境感知。

本发明授权一种基于特征传播器的水下机器人环境感知方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于特征传播器的水下机器人环境感知方法，其特征在于，包括： 获取水下机器人采集的双目图像和预先建立的深度神经网络；其中，所述深度神经网络包括特征提取器、代价聚合器、特征传播器和迭代优化器； 对所述双目图像进行矫正，将矫正后的双目图像分别输入所述特征提取器中，得到不同尺度下的特征图并组成特征金字塔； 使用代价聚合器基于各所述特征金字塔进行代价体构建、代价体聚合和视差回归，分别得到原始代价体、聚合代价体和初始视差； 由特征传播器基于所述原始代价体和所述聚合代价体初始化迭代优化器中的多级卷积门控循环单元；所述特征传播器包括多个并行的残差模块，所述双目图像包括左目图像和右目图像；所述由特征传播器基于所述原始代价体和所述聚合代价体初始化迭代优化器中的多级卷积门控循环单元，包括：对于多级卷积门控循环单元中的顶层循环单元，将左目图像最大尺度下的特征图、原始代价体与聚合后代价体进行拼接，并输入到顶层的残差模块中提取聚合特征，并以聚合特征初始化顶层循环单元的隐含层；以及，对于多级卷积门控循环单元中除顶层外的其他层循环单元，在对应尺度下将左目图像的特征图输入到对应层数的残差模块中提取图像上下文特征，并以图像上下文特征初始化对应循环单元的隐含层； 基于由特征传播器初始化的多级卷积门控循环单元和初始视差优化视差预测，直至视差预测值达到收敛条件，得到最终视差图； 获取水下机器人的双目相机的内外参数，基于内外参数和所述最终视差图计算水下环境的场景深度图和三维点云。

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