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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于特征观测数和IMU预积分的自适应协方差方法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：CN115457127B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211063510.4，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于特征观测数和IMU预积分的自适应协方差方法是由潘树国;陈金晶;高旺设计研发完成，并于2022-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征观测数和IMU预积分的自适应协方差方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征观测数和IMU预积分的自适应协方差方法，首先，提取特征点并将图像特征数据与IMU数据进行对齐；通过使用图像金字塔光流跟踪，实现特征匹配；再对特征点跟踪次数进行计算，在时间维度上获取当前帧中每一个特征点的观测数，通过特征点的观测数，计算当前帧中特征点观测数的均值和标准差，从而确定当前帧中特征点的静态观测权重；通过IMU预积分对逆深度不确定性进行建模，再通过特征点观测数以及IMU预积分进行自适应协方差的计算，得到自适应的协方差矩阵，最后将得到的自适应协方差矩阵与位姿求解的误差函数进行融合构建不确定性加权的重投影误差，有效缓解了动态目标的影响，并且避免过度剔除导致特征分布扭曲以及过少的视觉测量。

本发明授权基于特征观测数和IMU预积分的自适应协方差方法在权利要求书中公布了：1.基于特征观测数和IMU预积分的自适应协方差方法，其特征在于,包括如下步骤： S1：提取特征点并将图像特征数据与IMU数据进行对齐，所述对齐策略为：第一个IMU数据的时间戳小于上一帧图像结束的时间戳，最后一个IMU数据的时间戳是第一个大于当前帧图像结束的时间戳； S2：通过使用图像金字塔光流跟踪，实现特征匹配； S3：对特征点跟踪次数进行计算，在时间维度上获取当前帧中每一个特征点的观测数，通过计算特征点的观测数，计算当前帧中特征点观测数的均值和标准差，从而确定当前帧中的特征点的静态观测权重Wpi； S4：通过IMU预积分对逆深度不确定性进行建模，所述特征点的逆深度不确定性与该特征点在相机帧下归一向量的叉乘化坐标和帧间平移成反比，与特征匹配不确定性δx成正比，用IMU的预积分项表示逆深度不确定性具体如下： 其中，xi＝K-1pi，pi是特征点在图像平面上的齐次坐标，表示xi的斜对称矩阵，为第i帧图像与第j帧图像之间IMU预积分得到的平移向量，δx＝f-1δp为归一化平面上不确定度形成的圆的半径，f为相机的焦距，δp为特征点特征匹配时产生的误差，δd表示第j帧中特征点的逆深度的不确定性； S5：通过步骤S3获得的特征点观测数以及步骤S4获得的IMU预积分进行自适应协方差的计算，得到自适应的协方差矩阵，对于第l个特征点，其静态观测权重为Wpl，其逆深度不确定性为δdl，其自适应协方差矩阵Ql为： Ql＝WcWplδdlI2×2 其中，Wc为特征点原始协方差矩阵，I2×2为单位矩阵； S6：将上述计算出的特征点的协方差矩阵与位姿求解的误差函数进行融合构建不确定性加权的重投影误差，所述不确定性加权重投影误差为： 其中，pl为第l个特征点在当前帧图像上的二维坐标，n为特征点总个数，将特征点的协方差矩阵进行分解可以得到Q-1＝U∑-1UT，其中，

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