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龍圖騰網獲悉北京理工大學重慶創新中心申請的專利基于動態目標跟蹤和特征點過濾的視覺SLAM方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116977408B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310970050.1，技術領域涉及：G06T7/70；該發明授權基于動態目標跟蹤和特征點過濾的視覺SLAM方法是由俞成浦;劉一萱設計研發完成，并于2023-08-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于動態目標跟蹤和特征點過濾的視覺SLAM方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于動態目標跟蹤和特征點過濾的視覺SLAM方法，屬于視覺SLAM領域，包括步驟：在進行位姿估計時，使用目標檢測識別出潛在動態物體，然后利用目標追蹤減少誤檢造成的影響；再根據幾何約束和深度約束對潛在動態物體進行特征點的過濾，在保留有效信息的同時消除動態對象對定位造成的影響。本發明大程度上避免了誤檢問題對定位的影響，優化了對于動態信息的篩選和利用；保留的先前幀的部分信息，賦予了動態對象在圖像幀之間的相關性；不僅有助于在幀之間匹配對象的特征點，還能夠更加魯棒地確定對象的狀態；可以在室內外的高動態場景下獲得普通視覺SLAM無法達到的精準的和實時的位姿估計。

本發明授權基于動態目標跟蹤和特征點過濾的視覺SLAM方法在權利要求書中公布了：1.一種基于動態目標跟蹤和特征點過濾的視覺SLAM方法，其特征在于，包括以下步驟： 在進行位姿估計時，使用目標檢測識別出潛在動態物體，然后利用目標追蹤減少誤檢造成的影響； 再根據幾何約束和深度約束對潛在動態物體進行特征點的過濾，在保留有效信息的同時消除動態對象對定位造成的影響，實現同時滿足實時性與精準性的位姿估計； 所述進行位姿估計具體基于ORB_SLAM2框架，且還包括如下步驟：在完成對目標的檢測和追蹤時，同步地進行特征點的提取和處理，即ORB_SLAM2利用圖像金字塔，將每層圖像劃分為多個區域，在每個區域內進行ORB特征點提取和檢測，圖像金字塔各層的縮放尺度表達式為： 式中：為圖像金子塔層數；是金子塔各層的尺度因子；是第層圖像的縮放尺度； 若圖像中能夠提取的特征點總數為，則每層金字塔圖像需要提取的特征點數目為： 式中：是第層所需的特征點數目；是尺度因子的倒數； 對每層金字塔圖像進行區域劃分，定義和為第層圖像的行和列分割數，設定預提取的數目為： 在劃分區域中，設置提取特征點的初始化閾值；判斷提取的數目若小于預期提取的特征點數目，則認為此時有區域提取的特征點為空，調整閾值，完成區域內特征點的提取，保證特征點分布均勻，從而改變由動態物體去掉之后特征點處于較遠或紋理較弱的區域而導致的跟蹤精度下降的現象； 所述根據幾何約束和深度約束對潛在動態物體進行特征點的過濾，包括如下子步驟： 1用RANSAC算法計算兩幀圖像的基礎矩陣F； 2對于第一幀圖像每一特征點，利用基礎矩陣計算其投影后的極線所在直線的參數； 3的位置并不完全嚴格在該極線上，計算對應特征點到該極線的距離，若過大，則為外點； 所述根據幾何約束和深度約束對潛在動態物體進行特征點的過濾，包括如下子步驟：在使用RGBD圖片作為輸入時，通過三角測量獲知地圖點的深度；對于參考幀與當前幀所匹配特征點對，根據估計的幀間位姿矩陣進行轉換，得到由參考幀投影到當前幀的深度，然后計算與真實標注的差異；在此之后，規定一個浮動的的閾值做深度篩選；最后，設計程序鎖，用于保證更新靜態點地圖的時刻暫停位姿估計，更新完成后重啟，保證了更精確的定位。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京理工大學重慶創新中心，其通訊地址為：401120 重慶市渝北區龍興鎮曙光路9號9幢；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。