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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利基于视觉SLAM的动态物体识别避障导航方法及系统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：CN116558526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310652810.4，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于视觉SLAM的动态物体识别避障导航方法及系统是由戴娟;李剑锋;苏中;孙胜强;袁新亚设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉SLAM的动态物体识别避障导航方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于视觉SLAM的动态物体识别避障导航方法及系统，其中，该系统包括基于视觉SLAM的动态物体识别避障导航系统，包括：传感器模块，被配置为从环境中采集传感器数据，其中，所述传感器模块包括激光传感器和视觉传感器，所述激光传感器被配置生成与所述环境相关的激光点云地图，所述视觉传感器被配置为采集与所述环境相关的图像；处理器模块，被配置为将所述传感器数据转换为环境地图，并对所述图像进行特征提取，获取所述图像中的动态物体的特征点分布信息；动态物体模块，被配置为基于所述环境地图来检测和跟踪所述环境中的动态物体。本申请解决了现有的SLAM技术还存在定位和避障的准确性和可靠性不佳的技术问题。

本发明授权基于视觉SLAM的动态物体识别避障导航方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉SLAM的动态物体识别避障导航系统，其特征在于，包括： 传感器模块，被配置为从环境中采集传感器数据，其中，所述传感器模块包括激光传感器和视觉传感器，所述激光传感器被配置生成与所述环境相关的激光点云地图，所述视觉传感器被配置为采集与所述环境相关的图像； 处理器模块，被配置为将所述传感器数据转换为环境地图，并对所述图像进行特征提取，获取所述图像中的动态物体的特征点分布信息； 动态物体模块，被配置为基于所述环境地图来检测和跟踪所述环境中的动态物体； 其中，所述动态物体模块还包括：动态物体检测线程，被配置为检测所述图像中的所述动态物体的检测框信息；跟踪线程，被配置为将所述检测框信息与所述特征点分布信息相结合，并基于所述结合的结果区分静态特征点和动态特征点，并输出区分后的特征点；局部映射线程，被配置为将所述区分后的特征点中的关键点转化为地图点，其中，所述地图点是实现地图的信息分布；环路检测线程，被配置为基于所述地图点，来检测和跟踪所述环境中的所述动态物体； 其中，所述局部映射线程还被配置为：对选取的两个关键帧进行对应的像素点进行匹配；如果当前一关键帧相比于后一关键帧有多余的像素点未进行匹配，则将未进行匹配的像素点视为动态点；如果当前一关键帧相比于后一关键帧没有多余的像素点未进行匹配，则对每一个像素点进行在两个关键帧上的极线的计算，当所述前一关键帧中的像素点移动时，该像素点在所述后一关键帧中的投影点的位置也将发生改变，当所述投影点到所述极线的距离超过预设的自适应阈值时，将该像素点作为动态点； 其中，通过以下得到所述自适应阈值：获取当前帧中关键点的深度d和参考关键帧中对应关键点的深度dref；基于所述当前帧中关键点的深度d和所述参考关键帧中对应所述关键点的深度dref，来计算深度比值；计算相机内参的较大值；基于所述相机内参的较大值和所述深度比值，计算所述自适应阈值； 其中，基于所述相机内参的较大值和所述深度比值，计算所述自适应阈值，包括基于以下公式来计算所述自适应阈值： 其中，th表示所述自适应阈值，r表示所述深度比值，fx和fy表示所述相机内参中的第一焦距和第二焦距。

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