近日，西安科技大学测绘科学与技术学院矿山智能测绘研究团队在摄影测量与遥感领域国际顶级期刊 ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing（ISPRS P&RS）发表了题为“Terrain-Adaptive LiDAR-IMU SLAM with Multi-Feature fusion for complex underground environments”的研究成果，论文第一作者为博士研究生马艾强，通讯作者为蔺小虎副教授。ISPRS P&RS （中科院一区Top期刊，IF=12.2）被公认为摄影测量、遥感与空间信息科学领域最具权威性的国际期刊之一，主要发表摄影测量、遥感观测、空间信息系统、计算机视觉、三维重建与智能感知等方向的原创性研究成果。该论文的发表体现了我院矿山智能测绘研究团队在复杂地下空间机器人定位建图、智能感知与三维空间信息获取等方面取得的新进展。

成果简介：

同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）技术赋能的移动机器人，正成为下一代地下空间智能化的重要支撑，为地下基础设施的智能化管理与安全监测提供关键技术保障。然而，现有激光雷达（Light Detection and Ranging, LiDAR）SLAM过度依赖几何特征、忽视点云强度信息与地面结构约束，导致前端位姿估计精度下降，后端融合性能受限。针对上述难题，我们提出了一种面向复杂地下环境的地形自适应 LiDAR-IMU SLAM 方法。首先，设计了一种基于球坐标强度场的自适应特征熵增强方法，构建球坐标系强度模型，并通过六栅格强度均值提取点云反射特征，显著提升了低纹理地下环境中的几何匹配精度和位姿估计鲁棒性。其次，提出一种基于黎曼流形的地形自适应机制，通过结合法向量测地距离的坡度动态模型捕捉地形变化，并在滑动窗口中引入指数遗忘加权策略，实现从渐变坡度到突变坡度的平滑适应。最后，构建几何-强度联合特征的动态置信度评估方法，通过滑动窗口因子图联合优化强度、回环、LiDAR关键帧与IMU预积分因子，实现多特征自适应加权。我们使用移动机器人在地铁隧道、煤矿巷道和地下停车场等典型地下环境中开展的广泛的实验，验证了该方法在精度和鲁棒性方面的显著提升，为复杂地下空间移动机器人自主巡检、智能矿山安全监测、地下基础设施三维建模、灾后应急探测和无人化作业提供了可靠的定位建图技术支撑，对推动矿山智能测绘装备研发与地下空间智能感知技术发展具有重要意义。

论文下载地址：https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2026.05.045

本研究由国家自然科学基金项目（42201484）、陕西省自然科学基础研究计划重点项目（2025JC-QYXQ-014）、陕西省教育厅科学研究计划地方产业化培育专项项目（25JC072）等共同资助。

团队简介：

团队围绕智慧矿山建设和复杂地下空间智能化测绘需求，面向矿山空间信息获取、处理、分析和应用中的科学技术问题开展研究，致力于为矿山安全生产、智能巡检、灾害防控和地下空间精细化管理提供智能化测绘保障。在深入研究人工智能、计算机视觉、多源遥感、SLAM、三维实景建模、3S 集成等空间信息采集与分析技术的基础上，结合团队核心成员在传统矿山地测领域的长期技术积累，重点开展矿区沉陷损害监测与评价、井下 SLAM 技术与地下空间三维重建、煤矿井下复杂环境多模态感知、矿山机器人智能巡检、高精度贯通工程测量以及矿山智能测绘装备研发等方面的创新性研究。团队负责人及核心成员在西部矿区地表形变损害遥感监测与多源数据融合、黄土覆盖区采煤沉陷机理与预测方法、大倾角煤层地表形变致害机理、矿用钻孔轨迹测量及可视化分析、煤矿井下多源数据融合 SLAM、复杂地下空间高精度三维建图、综采工作面激光扫描与煤岩识别、高精度贯通工程测量与施工指向技术等方面取得了多项研究成果，构建了黄土矿区地表形变损害预计理论模型与综合监测技术体系，发展了面向煤矿井下弱纹理、低照度、粉尘干扰和结构退化环境的多模态 SLAM 与三维建模技术，改进了大型矿井高精度贯通测量的技术方法，研制了“矿用钻孔测井分析仪”“矿用本安型测距罗盘仪”等煤矿地测技术装备，填补了国内外井下钻孔综合测井领域的技术空白，相关成果达到国际领先水平，产品入选国家科技部与安全监察总局遴选的安全生产先进适用性技术名录。近几年来，团队获省部级科学技术奖 8 项，授权专利 30 多项，软件著作权 20 多项，发表论文 100多篇，其中 SCI/EI 收录50多篇，完成国家自然科学基金等省部级以上科研项目20项、企业横向课题50多项，科研成果和技术装备在数百家企业成功推广应用，创造了良好的经济社会效益，为智慧矿山建设、地下空间安全监测和矿山智能测绘技术发展提供了重要支撑。