苏州科技大学沈晔湖获国家专利权
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龙图腾网获悉苏州科技大学申请的专利一种视觉惯性SLAM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：CN116523965B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202310507309.9，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种视觉惯性SLAM方法是由沈晔湖;张大庆;王其聪;赵冲;蒋全胜;朱其新;牛雪梅;谢鸥;杨勇;卢金斌;苗洋;李欢设计研发完成，并于2023-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种视觉惯性SLAM方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种视觉惯性SLAM方法，包括如下步骤：步骤1：提取并跟踪图像上的特征点；步骤2：对所述特征点的集合进行德劳内三角剖分，将其转换到世界坐标系，得到三角网格；步骤3：提取有界平面并进行数据关联；步骤4：对滑动窗口内的平面进行特征点检查与合并；步骤5：构建因子图模型，并在所述因子图模型中引入平面的几何约束，优化全局位姿。本发明提出的方法能够适用于使用单目相机提取场景中有界平面参数的过程，且能够实现有界平面的边界约束以及平面间的数据融合；本发明实现了一个完整的视觉惯性SLAM系统，且该系统在EUROC、TUM基准数据集中的验证结果表明：该方法在不损失实时性的情况下，大大降低了均方根误差。
本发明授权一种视觉惯性SLAM方法在权利要求书中公布了：1.一种视觉惯性SLAM方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：提取并跟踪图像上的特征点； 步骤2：对所述特征点的集合进行德劳内三角剖分，将其转换到世界坐标系，得到三角网格； 步骤3：提取有界平面并进行数据关联，包括： 步骤31：重建单帧平面，基于所述三角网格的聚类结果得到所述有界平面的参数； 步骤32：利用所述有界平面的参数关联所述单帧平面； 步骤33：统计处于一个滑动窗口中的所有有界平面，并对这些有界平面进行面与面的数据关联； 步骤4：对滑动窗口内的平面进行特征点检查与合并； 步骤5：构建因子图模型，并在所述因子图模型中引入平面的几何约束，优化全局位姿；其中，利用惯性测量残差模型、视觉残差模型、先验信息残差模型以及点面融合残差模型构建所述因子图模型，利用整体优化方程求出其最小二乘解。
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