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龙图腾网获悉武汉唯理科技有限公司申请的专利一种基于车载多目摄像头和深度神经网络的SLAM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：CN116664621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310193257.2，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于车载多目摄像头和深度神经网络的SLAM系统是由王家奎;彭亮设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于车载多目摄像头和深度神经网络的SLAM系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于车载多目摄像头和深度神经网络的SLAM系统，将多摄像头架设在车辆上，并对其进行标定，得到相机内参以及多相机之间的变换矩阵；拍摄一组视频或图像序列作为网络输入；将图像序列输入到前端计算视觉里程计，前端由特征编码器，视觉相似性计算模块与更新迭代模块构成；将关键帧序列输入到后端优化，后端会对整个关键帧序列进行全局BA；本发明基于深度学习算法赋予SLAM系统更强的稳定性与泛化能力，在一系列困难场景依然可以稳定的进行跟踪，多摄像头给予系统更低的成本以及更高的精度和鲁棒性，避免因单独传感器被遮挡而导致的系统崩溃现象，实现在低成本的情况下使SLAM系统运行的更加稳定，更具鲁棒性。

本发明授权一种基于车载多目摄像头和深度神经网络的SLAM系统在权利要求书中公布了：1.一种基于车载多目摄像头和深度神经网络的SLAM系统，其特征在于：包括车载摄像头框架，车载摄像头框架由前后4个摄像头构成，车前端为1个单目的rgb相机，负责车辆的前视场，车后端分别有1个单目的rgb相机负责车辆后方视场以及1个视场斜向下的双目rgbd相机； 该系统包括如下实施步骤： S1、将多摄像头架设在车辆上，并对其进行标定，得到相机内参以及多相机之间的变换矩阵； S2、拍摄一组视频或图像序列作为网络输入； S3、将图像序列输入到前端计算视觉里程计，前端由特征编码器，视觉相似性计算模块与更新迭代模块构成； S4、将关键帧序列输入到后端优化，后端会对整个关键帧序列进行全局BA； S5、对关键帧序列进行闭环检测进一步优化相机位姿； 所述S3中，将S2中拍摄的视频或图像序列进行输入，前端计算视觉里程计直接对输入的视频或图像序列进行操作，构建一个frame-graph来储存前后帧之间共视关系，并多次迭代更新优化一个关键帧序列及其对应的位姿与深度； 先计算前后帧之间的图片特征以及对应的匹配特征点，从而求解两帧图像之间的相对位姿以及特征点的三维位置关系，利用线性运动模型初始化位姿，并固定图像序列前两帧的位姿作为初始相对位姿，进而计算其中一帧的特征投影到另一帧图像的位置，建立重投影误差； 此外，还需计算前后两帧由于相机运动而造成的每个像素的光度误差与特征点法进行互补，经全连接后共同输入更新模块，以此允许网络利用运动场的平滑度来获取更高的鲁棒性，在前端跟踪到新的关键帧后，通过计算前后关键帧的平均光流大小来计算他们之间的距离，并删除除中间存在的冗余关键帧，以此执行局部BA操作； 所述S4中，将关键帧序列输入到后端优化，后端线程对多摄像头的相对位姿进行约束并通过更新迭代模块对关键帧的整个历史记录执行全局BA优化，以解决相机位姿估计产生的位姿漂移和累计误差； 所述S5中，对关键帧序列进行闭环检测进一步优化相机位姿，具体的，闭环检测跟踪历史闭环帧，建立历史时间的开环帧与闭环帧之间的联系，减小闭环帧的漂移，使得累积误差以及不确定性重新从闭环帧开始累计。

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