对比文件名称：2012-01-26_US2012020533A_发明申请_US20120020533A1 System And Method For Aligning Maps Using Polyline Matching
目标专利名称：350以地点情境识别符(LCI)处理及管理多个地图CN104755880B
本次调用模型名称：DeepSeek-R1
### 特征比对表格
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征A**：所述方法包括：获取呈第一格式的第一地图 <br> **《直接公开》** | [0021]段：“Two maps, Map 1, M1, and Map 2, M2, are obtained in real-time or retrieved from electronic storage (block 21)... M1 can be a prior known global map of the entire environment 10, such as determined through a building design, for example, a floor plan, manual surveying, or a partial map determined from mobile robot traversing a portion of the environment. M2 is a local map that is determined from robot traversal... Other sources of M1 and M2 are possible.” (两份地图M1和M2被实时获取或从电子存储中检索... M1可以是一个先前已知的整个环境的全局地图，例如通过建筑设计确定的，例如，楼层平面图、人工勘测，或者由移动机器人遍历部分环境确定的局部地图。M2是由机器人遍历确定的局部地图... M1和M2的其他来源是可能的。) | 对比文件明确描述了获取第一地图(M1)的步骤。M1可以是来自建筑设计的楼层平面图，这对应于获取地图的操作。因此，本领域技术人员能够毫无疑义地得出该方法包括获取第一地图的技术方案。该特征被直接公开。 |
| **技术特征B**：获取呈不同于所述第一格式的第二格式的第二地图， <br> **《隐含公开》** | [0021]段：“Two maps, Map 1, M1, and Map 2, M2, are obtained... M1 can be a prior known global map... M2 is a local map that is determined from robot traversal... Other sources of M1 and M2 are possible.” (获取两份地图M1和M2... M1可以是先前已知的全局地图... M2是由机器人遍历确定的局部地图... M1和M2的其他来源是可能的。) | 对比文件说明了M1和M2可以来自不同的来源（例如，已知的全局地图与机器人探索生成的局部地图），并且可能具有不同的特征或通过不同的技术获得（参见[0005]段）。本领域技术人员可以合理推断，来自不同来源、用于不同目的（如全局参考与局部感知）的地图很可能具有不同的数据格式或表示形式（例如，建筑设计图的矢量格式与传感器数据的特定表示格式）。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征C**：其中所述第一地图与所述第二地图相关于同一场馆 <br> **《直接公开》** | [0021]段：“M1 can be a prior known global map of the entire environment 10... M2 is a local map that is determined from robot traversal...” (M1可以是一个先前已知的整个环境10的全局地图... M2是由机器人遍历确定的局部地图...)[0005]段：“... a global, or large, map such as a floor plan from building design may be given as prior knowledge or obtained by manual surveying. Conversely, a local, or small, map can be obtained from mobile robot exploration and sensing. The global and one or more local maps often need to be aligned.” (...一个全局的，或大的地图，例如来自建筑设计的楼层平面图，可以作为先验知识给出或通过人工勘测获得。相反，一个局部的，或小的地图可以从移动机器人探索和传感中获得。全局地图和一个或多个局部地图通常需要被对齐。) | 对比文件明确说明，全局地图（M1）和局部地图（M2）都是针对同一物理环境（“the entire environment 10”、“the environment”）的。对齐操作的前提是它们代表同一区域。因此，本领域技术人员能够毫无疑义地得出第一地图与第二地图相关于同一场馆的结论。该特征被直接公开。 |
| **技术特征D**：基于所述第一地图中的潜在特征从所述第一地图确定外部墙壁边界且基于所述第二地图中的潜在特征从所述第二地图确定外部墙壁边界 <br> **《未公开》** | 未发现明确或隐含的对应描述。 | 目标专利中，确定外部墙壁边界是用于后续地图对齐（特别是对于室内/室外地图叠加）的关键步骤。对比文件描述的地图对齐方法是基于“折线匹配（polyline matching）”，其处理的是由线段（可能代表墙壁、走廊等）构成的地图表示（[0022]段）。然而，对比文件并未描述一个独立的、从地图中“确定外部墙壁边界”的步骤。其对齐过程直接处理地图的折线表示，这些折线可能包含了墙壁信息，但并未明确指出或提取“外部墙壁边界”这一特定特征。因此，对比文件未公开该技术特征。 |
| **技术特征E**：相对于所述第二地图缩放、旋转及对准所述第一地图以基于所述第一和第二地图中的关键特征来对准或叠加所述第一地图的所述外部墙壁边界和所述第二地图的所述外部墙壁边界 <br> **《未公开》** | [0024]段：“The local map, M2, is used as a template, which can be matched against the global map, M1, both along the horizontal, or s-direction, corresponding to sliding of the template, and along the vertical, or ?-direction, corresponding to rotation of the template...” (局部地图M2被用作模板，可以与全局地图M1进行匹配，既可以沿水平方向或s方向滑动模板，也可以沿垂直方向或?方向旋转模板...)[0044]段描述了计算匹配误差以对齐地图。 | 对比文件确实公开了相对于另一地图（M1）缩放（通过arclength s调整）、旋转（通过角度θ调整）和对准（匹配）第一地图（M2）的方法。然而，该对准是基于地图的折线表示（线段和转角）的整体匹配，并未指定是基于“外部墙壁边界”这一特定特征进行的对准或叠加。如特征D所述，对比文件没有公开“确定外部墙壁边界”的步骤，因此也不可能基于此进行对准。目标专利中该特征限定了对准的具体对象和目的，对比文件未公开该限定。 |
| **技术特征F**：基于所述缩放、旋转及对准来形成经合并地图， <br> **《直接公开》** | [0022]段：“Map alignment facilitates localization, loop detection, and map merging for one or more mobile robots.” (地图对齐促进了一个或多个移动机器人的定位、环路检测和地图合并。)[0053]段：“Once the choice is determined by the greedy algorithm the two maps are aligned (block 53). Map alignment can be used for robot localization within a larger environment, combining local maps generated by multiple robots, and loop detection.” (一旦贪婪算法做出选择，两个地图就被对齐。地图对齐可用于机器人定位、合并多个机器人生成的局部地图以及环路检测。) | 对比文件明确指出，地图对齐（alignment）的目的之一就是地图合并（map merging）以及合并多个机器人生成的地图（combining local maps）。对齐操作（包括缩放、旋转）的结果就是产生一个对齐后的、可用于后续用途（如定位）的地图，这实质上就是形成了一个“经合并的地图”。因此，本领域技术人员能够毫无疑义地得出该技术方案。该特征被直接公开。 |
| **技术特征G**：其中所述第一地图与所述第二地图相关于所述同一场馆，相关之处在于：所述第一地图是包括建筑物的室外地图 <br> **《未公开》** | [0005]段：“... a global, or large, map such as a floor plan from building design...” (...一个全局的，或大的地图，例如来自建筑设计的楼层平面图...)[0021]段：“M1 can be a prior known global map of the entire environment 10...” (M1可以是一个先前已知的整个环境10的全局地图...) | 目标专利该特征明确限定了第一地图是“包括建筑物的室外地图”。对比文件描述的第一地图（M1，全局地图）是“楼层平面图（floor plan）”，这明确是室内地图。虽然“整个环境”可能包括建筑物及其周边，但对比文件的上下文（室内环境、走廊、房间）以及实施例（图1的室内环境）均指向室内地图。没有证据表明M1是室外地图。因此，对比文件未公开该限定。 |
| **技术特征H**：所述第二地图是所述建筑物的楼层平面图。 <br> **《未公开》** | [0021]段：“M2 is a local map that is determined from robot traversal...” (M2是由机器人遍历确定的局部地图...) | 目标专利该特征明确限定了第二地图是“建筑物的楼层平面图”。对比文件描述的第二地图（M2，局部地图）是由机器人探索和传感生成的局部地图。虽然M2可能描绘了建筑物内部结构（如墙壁），但它是由机器人实时探索生成的，并非一个预先存在的、完整的“楼层平面图”。因此，对比文件未公开该限定。 |
| **技术特征I**：其中所述第一地图及所述第二地图各自包括内部墙壁。 <br> **《隐含公开》** | [0003]段：“... identification of corners or intersections of hallways within an indoor environment...” (识别室内环境中的角落或走廊交叉口...)[0016]段：“The physical environment can include one or more rooms 12 and hallways 13 separated by walls.” (物理环境可以包括一个或多个房间12和由墙壁分隔的走廊13。)[0022]段描述将地图表示为包括线段（可能代表墙壁）的折线地图。 | 对比文件的整个发明背景和应用场景都是针对室内环境（indoor environment）的映射和对齐。其地图（无论是全局的楼层平面图还是机器人探索的局部地图）所表示的环境包含由墙壁分隔的房间和走廊。本领域技术人员在阅读对比文件后，能够合理推断出这些用于表示室内环境的地图必然包含代表内部墙壁的结构信息（即线段）。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征J**：其中所述第一地图及所述第二地图包括涵盖共同建筑物的共同楼层平面图的室内地图。 <br> **《直接公开》** | [0005]段：“... a global, or large, map such as a floor plan from building design may be given as prior knowledge... Conversely, a local, or small, map can be obtained from mobile robot exploration and sensing. The global and one or more local maps often need to be aligned.” (...一个全局的，或大的地图，例如来自建筑设计的楼层平面图，可以作为先验知识...相反，一个局部的，或小的地图可以从移动机器人探索和传感中获得。全局地图和一个或多个局部地图通常需要被对齐。)[0021]段：M1可以是整个环境（例如建筑物）的全局地图（如楼层平面图），M2是同一环境的局部地图。 | 对比文件明确公开了第一地图（M1，全局地图）可以是来自建筑设计的“楼层平面图（floor plan）”，第二地图（M2，局部地图）是通过机器人探索获得的同一环境（即共同建筑物）的地图。两者都是针对同一室内环境（共同建筑物）的地图。因此，本领域技术人员能够毫无疑义地得出该技术方案。该特征被直接公开。 |
| **技术特征K**：其中所述第一地图及所述第二地图包括涵盖共同建筑物的邻近楼层平面图的室内地图。 <br> **《未公开》** | 未发现明确或隐含的对应描述。 | 目标专利该特征限定了地图涵盖的是“共同建筑物的邻近楼层平面图”。对比文件描述的地图对齐是针对同一环境（例如同一楼层）的全局地图和局部地图，或者多个机器人探索的同一区域的局部地图的合并（[0022]段，[0053]段）。没有提及或暗示地图涉及不同楼层（邻近楼层）的平面图。因此，对比文件未公开该限定。 |
| **技术特征L**：其中所述第一地图与所述第二地图来自两个不同来源。 <br> **《直接公开》** | [0005]段：“... a global, or large, map such as a floor plan from building design may be given as prior knowledge or obtained by manual surveying. Conversely, a local, or small, map can be obtained from mobile robot exploration and sensing.” (...一个全局的，或大的地图，例如来自建筑设计的楼层平面图，可以作为先验知识或通过人工勘测获得。相反，一个局部的，或小的地图可以从移动机器人探索和传感中获得。)[0021]段也区分了M1（如建筑设计图）和M2（机器人遍历获得）的不同来源。 | 对比文件明确区分了全局地图（如建筑设计图、人工勘测）和局部地图（移动机器人探索）的来源是不同的。因此，本领域技术人员能够毫无疑义地得出第一地图与第二地图来自两个不同来源的结论。该特征被直接公开。 |
| **技术特征M**：其中所述第一格式为光栅图像，且所述第二格式为向量地图。 <br> **《未公开》** | 未发现明确或隐含的对应描述。 | 对比文件描述的地图表示方法是“折线地图（polyline map）”（[0022]段），这是一种基于线段（向量）的表示方法。它没有提及或暗示地图的原始格式是光栅图像（raster image）。虽然在实际应用中，建筑设计图可能以光栅或矢量格式存在，但对比文件的技术方案聚焦于将地图处理为折线表示后进行匹配，并未限定原始输入地图的特定格式（光栅或矢量）。因此，对比文件未公开“第一格式为光栅图像，第二格式为向量地图”这一具体组合限定。 |
| **技术特征N**：其进一步包括在形成所述经合并地图之前去除所述第一地图中的注释且去除所述第二地图中的注释。 <br> **《未公开》** | 未发现明确或隐含的对应描述。 | 目标专利说明书中提到在融合地图时去除注释（例如，[0030]段，[0053]段）。对比文件的地图对齐方法直接处理地图的几何结构（折线表示），并未提及地图中是否包含注释（如文字标签、图标），也未描述去除注释的步骤。其关注点在于线段的匹配，而非数据清理。因此，对比文件未公开该技术特征。 |
| **技术特征O**：其中所述缩放、旋转及对准包括使所述第一地图与所述第二地图中的类似特征对准。 <br> **《直接公开》** | [0022]段：“... each represented as a polyline map...” (每个被表示为折线地图...)[0023]段：“The two maps are initially compared to identify approximate matches (block 23)...” (两个地图被初步比较以识别近似匹配...)[0024]段：通过滑动和旋转模板（M2）来匹配全局地图（M1）。[0044]段：通过计算两个地图函数之间的误差来寻找匹配。 | 对比文件的核心就是通过匹配两个折线地图中的特征（线段的方向、长度、转角）来实现对齐。识别“近似匹配（approximate matches）”和“优化匹配（refined matches）”的过程，本质上就是寻找和对准两个地图中的类似几何特征（折线）。因此，本领域技术人员能够毫无疑义地得出缩放、旋转及对准包括使地图中的类似特征对准的技术方案。该特征被直接公开。 |
| **技术特征P**：其进一步包括：确定所述第一地图与所述第二地图之间的差异 <br> **《直接公开》** | [0044]段：“The matching error, ei, at each turning point is determined as the Euclidean norm of the difference.” (每个转折点的匹配误差ei被确定为差值的欧几里得范数。) 公式：(∫[θ(s)M2−θ(s)M1Sub]2ds)1/2，计算两个地图函数之间的误差。 | 对比文件明确描述了在匹配过程中计算“匹配误差（matching error）”，该误差量化了两个地图（M2与M1的子图M1sub）之间的差异。确定匹配误差就是确定地图间差异的一种具体方式。因此，本领域技术人员能够毫无疑义地得出该方法包括确定第一地图与第二地图之间差异的步骤。该特征被直接公开。 |
| **技术特征Q**：将所述差异作为元数据发送到基于地点的服务器。 <br> **《未公开》** | 未发现明确或隐含的对应描述。 | 对比文件描述了地图对齐的方法和计算匹配误差，但整个过程的上下文是机器人导航和地图处理本身。没有提及将计算出的差异（匹配误差）作为“元数据”发送到任何“基于地点的服务器”。因此，对比文件未公开该技术特征。 |
| **技术特征R**：其进一步包括使用所述经合并地图产生定位辅助数据。 <br> **《隐含公开》** | [0022]段：“Map alignment facilitates localization, loop detection, and map merging for one or more mobile robots.” (地图对齐促进了一个或多个移动机器人的定位、环路检测和地图合并。)[0053]段：“Map alignment can be used for robot localization within a larger environment...” (地图对齐可用于机器人在更大环境中的定位...) | 目标专利中，“定位辅助数据”是用于辅助移动终端（如手机）进行位置估计的数据。对比文件明确指出，对齐后的地图（即经合并的地图）可用于“机器人定位（robot localization）”。虽然应用场景（机器人 vs 无线终端）和具体数据形式可能不同，但“使用对齐/合并后的地图进行定位”这一核心功能是相同的。本领域技术人员可以合理推断，为定位目的而使用合并后的地图，本质上就是利用该地图产生用于定位的辅助信息（即定位辅助数据）。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征S**：其进一步包括将所述定位辅助数据发送到移动装置。 <br> **《未公开》** | 未发现明确或隐含的对应描述。 | 对比文件描述了地图对齐的方法及其在机器人定位中的应用，但并未描述将任何数据（无论是合并后的地图还是由此衍生的定位数据）发送到外部“移动装置”的步骤。其上下文是机器人自身的导航和地图构建。因此，对比文件未公开该技术特征。 |
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