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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于点线特征融合的变电站巡检机器人定位和建图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：CN119444849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411446570.3，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于点线特征融合的变电站巡检机器人定位和建图方法是由张宸玮;曾平良;罗艳斌;屠铭扬;经韬设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于点线特征融合的变电站巡检机器人定位和建图方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于点线特征融合的变电站巡检机器人定位和建图方法。本发明使用双目相机采集图像帧中的点线特征，基于自适应准则优化的EDLines算法快速获取优质的长线特征；通过双目相机三角化获取点线特征的空间深度，基于变电站空间深度的长度响应阈值策略过滤冗余线特征。基于点线极特征极平面约束的方法，联合IMU信息与视觉信息，独立估计优化陀螺仪零偏，并更新IMU预积分信息，获得更为精准的巡检机器人初始姿态。制作基于变电站场景的点线特征字典和变电站中大型设备目标检测模型，通过变电站设备路标和点线特征进行闭环检测，对当前关键帧以及之前固定关键帧数的滑动窗口进行快速重定位矫正，最后通过全局BA优化变电站巡检机器人位姿和变电站场景地图，解决了大规模场景误差漂移累计的问题。

本发明授权基于点线特征融合的变电站巡检机器人定位和建图方法在权利要求书中公布了：1.基于点线特征融合的变电站巡检机器人定位和建图方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取双目图像数据，分别提取点特征和线特征并进行匹配； 步骤2：根据点线特征对计算纯视觉情况下变电站巡检机器人的初始姿态；通过点线特征投影在极平面的约束，解耦优化巡检机器人自身姿态，获得更鲁棒性、高精度的地图初始化结果；具体方法如下： 根据步骤1中初始关键帧左右目匹配的点特征对和线特征对，通过本质矩阵来计算纯视觉情况下变电站巡检机器人的初始姿态；根据需要的点线特征数量，从初始关键帧起选择连续的关键帧组成连续关键帧集合，基于点线特征对在相邻关键帧左右目极平面上的方向向量和IMU旋转部分预积分的一阶泰勒展开，联合视觉和惯性信息构建点线特征在极平面上的最小化特征值优化问题，得到初始陀螺仪零偏，设立先验和IMU残差函数获得关键帧速度、重力方向和IMU零偏的最优估计，最后依次解耦优化巡检机器人自身姿态，以此来获得更鲁棒性、高精度的地图初始化结果； 步骤3：训练变电站场景下点线特征的闭环单词字典和中大型设备目标检测模型；在变电站巡检机器人巡检过程中，提取场景内设备的语义信息和点线特征描述子进行闭环检测，优化点线特征的加权相似度得分，找到关键帧数据库中相似度得分最高的关键帧作为最优闭环关键帧，完成闭环检测； 步骤4：当检测到当前关键帧有相对应的最优闭环关键帧时，通过优化后的快速重定位计算当前关键帧与最优闭环关键帧之间的相对位姿关系，通过后端的非线性全局优化进行闭环矫正，更新优化当前地图内所有巡检机器人的位姿和变电站复杂室外三维地图。

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