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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种面向城市街道动态场景的融合定位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：CN119169426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411295174.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种面向城市街道动态场景的融合定位方法是由王睿;孙景怡设计研发完成，并于2024-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向城市街道动态场景的融合定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向城市街道动态场景的融合定位方法，包括以下步骤：S1、摄像头与IMU数据采集；S2、图像特征点检测与追踪；S3、估计位姿变换；S4、滤除图像帧上的动态特征点；S5、静态特征点重收集；S6、视觉和IMU的紧耦合优化；本发明提升了城市街道这类动态物体较多的场景下的定位精度与鲁棒性，引入目标检测神经网络过滤掉动态物体上的特征点，来防止较多的外点对视觉估计结果造成较大干扰，同时在特征点过少的情况下，对部分已过滤的特征点进行重收集，寻找一些可能静态的车、人等目标上的特征点，避免特征点过少而丢失追踪。为无人机、物流机器人、自动驾驶汽车等提供了一种可靠的定位解决方案。

本发明授权一种面向城市街道动态场景的融合定位方法在权利要求书中公布了：1.一种面向城市街道动态场景的融合定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、摄像头与IMU数据采集 使用摄像头和惯性导航系统连续采集图像帧和IMU测量值； S2、图像特征点检测与追踪 使用KLT稀疏光流法和Harris角点法对现有帧的特征点进行检测追踪，并执行RANSAC筛除明显的异常特征点； S3、估计位姿变换 对两个图像帧间的IMU测量值进行预积分，由IMU测量数据估计两帧间的位姿变换； S4、滤除图像帧上的动态特征点 训练轻量级目标检测网络MobileNet-SSD，用MobileNet-SSD并行运行目标检测，添加KCF跟踪器来减轻每帧重新检测目标的计算压力；取出街道动态目标，所述街道动态目标包括车与人、猫、狗，制作合并掩膜，对S2得到的特征点对进行过滤，得到第帧下的静态特征点集与滤去的动态特征点集； S5、静态特征点重收集 初步估计视觉的位姿变换结果及本质矩阵，若视觉的位姿变换结果与IMU的位姿变换估计结果的比例超过阈值，或是匹配的特征点对数小于阈值，开启静态特征点重收集的线程；对滤除的特征点集进行匹配，取将其中一组特征点通过本质矩阵映射到另一帧，计算映射后到极线的距离值，若小于阈值则判断为静态特征点，进行重收集，加入静态特征点集中，重新估计视觉位姿变换结果； S6、相机视觉和IMU的紧耦合优化 采用基于滤波或基于优化的方法，进行视觉和IMU的后端优化，实时输出最终的定位估计轨迹。

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