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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种面向跨视角场景的多特征位姿估计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：CN119515971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411502968.4，技术领域涉及：G06F16/587；该发明授权一种面向跨视角场景的多特征位姿估计方法是由谢远龙;吴名远;王书亭设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向跨视角场景的多特征位姿估计方法在说明书摘要公布了：本发明属于多智能体协同感知领域，并具体公开了一种面向跨视角场景的多特征位姿估计方法，其包括如下步骤：无人机与无人车在建图过程中各自通过双目相机获取图像信息，并分别提取图像中的点特征线特征，进而通过膨胀算法找到点线结合体；在单个智能体定位过程中通过点线结合体来对位姿估计过程进行约束；在多智能体交换地图信息过程中，通过PCM算法结合点线结合体优先对点云进行粗配准；最后通过八叉树地图来构建分布式RANSAC算法，从而实现高精度多智能体相对位姿估计，为之后多智能体协同建图，协同规划等提供了精确的相对位姿估计。

本发明授权一种面向跨视角场景的多特征位姿估计方法在权利要求书中公布了：1.一种面向跨视角场景的多特征位姿估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：单智能体定位过程中，对双目相机中的图像信息进行点特征与线特征的提取； S2：单智能体将步骤S1中获得的点特征与线特征信息进行整合并通过膨胀算法提取点线结合体； S3：在步骤S2的基础上，若单智能体在进行定位过程中，两帧存在相关点线结合体，单智能体通过联立点特征、线特征、点线结合体来构建帧间位姿估计的代价函数进行帧间位姿估计；在估计前依据点线结合体剔除点特征或线特征当中的外点，所述代价函数的具体公式为： 其中，为相机姿态的李群表示，为点特征投影的像素坐标，为线特征投影的向量值，为点线结合体投影的像素坐标，为相机内参矩阵，其所对应的是环境中物体的三维坐标到相机像素坐标系的映射；为特征点在环境中的三维坐标，为线特征在环境中的三维向量，为点线特征点在环境中的三维坐标； S4：针对单智能体在步骤S1-S3中获得的环境中的点特征、线特征、点线结合体来构建八叉树地图，多智能体交互过程中传递点线结合体三维坐标信息、线特征与点特征相关信息及八叉树相关节点信息； S5：基于步骤S4交互过程，通过点线结合体进行PCM算法来实现位姿粗估计以及八叉树栅格对齐； S6：完成步骤S5中八叉树栅格对齐后，执行分布式RANSAC算法，将八叉树nxn个栅格作为基础算子，通过提取父节点形式来提取相关匹配信息，对基础算子内部进行位姿优化操作； S7：将步骤S6获得的每个基础算子中所计算出的相对位姿估计提取出来组成相对位姿估计集合，并根据该集合进一步进行RANSAC处理，从而实现高精度多智能体相对位姿估计。

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