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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于图优化和EKF框架下融合单目视觉和IMU的SLAM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：CN115930943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211555776.0，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权基于图优化和EKF框架下融合单目视觉和IMU的SLAM方法及系统是由樊渊;张弼泽;杨国志;方笑晗;程松松;潘天红;张德祥;董翔;李腾;樊富友设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图优化和EKF框架下融合单目视觉和IMU的SLAM方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于图优化和EKF框架下融合单目视觉和IMU的SLAM方法及系统，方法包括：通过相机和惯性测量单元IMU分别采集图像及惯性数据，并将图像及惯性数据送入预置频率参数的单目REKF‑VIO系统；对单目REKF‑VIO系统执行状态预测、更新以及状态扩充操作，以估计当前帧的状态后验均值和系统协方差；初始化单目REKF‑VIO系统，以构建初始全局地图的初始地图点；根据初始地图点进行筛选处理，据以得到视觉关键帧；根据视觉关键帧，利用图优化及EKF互补框架获取优化全局地图以及运动状态信息；将运动估计信息送入优化全局地图，据以进行局部地图的更新和闭环优化。本发明解决了前端图片帧处理效率低、误差干扰及精度较低的技术问题。

本发明授权基于图优化和EKF框架下融合单目视觉和IMU的SLAM方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图优化和EKF框架下融合单目视觉和IMU的SLAM方法，其特征在于，所述方法包括： S1、通过相机和惯性测量单元IMU分别采集图像及惯性数据，并将所述图像及所述惯性数据送入预置频率参数的单目REKF-VIO系统； S2、对所述单目REKF-VIO系统执行状态预测、更新以及状态扩充操作，以估计当前帧的状态后验均值和系统协方差，其中，所述步骤S2包括： S21、利用所述单目REKF-VIO系统根据所述图像及所述惯性数据，执行单目REKF-VIO状态预测； S22、对所述单目REKF-VIO系统执行更新操作，据以估计当前帧状态后验均值和当前帧协方差； S23、在所述单目REKF-VIO系统的初始全局地图未建立时，执行预设状态扩充逻辑，以扩充所述单目REKF-VIO系统的系统状态后验均值和所述系统协方差； S3、初始化所述单目REKF-VIO系统，以构建所述初始全局地图的初始地图点； S4、根据所述初始地图点进行筛选处理，据以得到视觉关键帧； S5、根据所述视觉关键帧，利用图优化及EKF互补框架获取优化全局地图以及运动状态信息，所述步骤S5还包括： S51、将所述视觉关键帧送入预设全局地图辅助EKF反馈机制模块，以对所述视觉关键帧进行EKF状态修正； S52、根据所述视觉关键帧进行EFK地图修正，利用图优化方法优化所述初始全局地图，以得到所述优化全局地图，据以再更新并扩充所述单目REKF-VIO系统的状态向量，以得到所述运动估计信息； S6、将所述运动估计信息送入所述优化全局地图，据以进行局部地图的更新和闭环优化。

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