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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种视觉惯性SLAM系统优化方法和装置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：CN119359576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411501929.2，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种视觉惯性SLAM系统优化方法和装置是由赖际舟;王云阳;吕品;袁诚;曾文轩;田昊鑫设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视觉惯性SLAM系统优化方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种视觉惯性SLAM系统优化方法和装置，包括：步骤S1、通过IMU预积分估计图像帧间的像素偏移大小和方向，得到像素漂移矩阵，再将像素偏移矩阵输入至自适应模糊核估计器，实现对图像中每一块子区域的模糊核自适应估计，再通过特征信息矩阵相乘操作，实现对模糊退化图像预处理，提取浅层特征信息；步骤S2、根据步骤S1中的预处理特征信息，进一步通过轻量化Transformer网络实现逐阶段重构复原图像；步骤S3、根据复原图像进行视觉信息增强的视觉惯性SLAM定位。采用本发明的技术方案，能在优化定位精度的同时具有较低的网络推理延迟。

本发明授权一种视觉惯性SLAM系统优化方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种视觉惯性SLAM系统优化方法，其特征在于，包括： 步骤S1、通过IMU预积分估计图像帧间的像素偏移大小和方向，得到像素漂移矩阵，再将像素偏移矩阵输入至自适应模糊核估计器，实现对图像中每一块子区域的模糊核自适应估计，再通过特征信息矩阵相乘操作，实现对模糊退化图像预处理，提取浅层特征信息； 步骤S2、根据步骤S1中的预处理特征信息，通过轻量化Transformer网络实现逐阶段重构复原图像； 步骤S3、根据复原图像进行视觉信息增强的视觉惯性SLAM定位； 自适应模糊核估计器包含：两个卷积层以及一个调制变形卷积，根据像素漂移矩阵和输入图像，自适应地调整调制变形卷积中每个采样点的位置和权重，通过将由调制卷积得到的模糊核分布矩阵与卷积层得到的输出量相乘后即可得到预处理特征； 步骤S2中，将周围环境信息输入到图像增强网络中，得到复原图像；其中，图像增强网络包括：轻量化CNN模块LCM、轻量化Transformer模块LTM和高通滤波模块HFM，图像增强网络的前两个编码器以及所有的编码层为LCM，第三层编码器以及中间层为由8个LTM组成的深度特征提取单元，LCM基于CNN网络中的倒残差结构设计，编码器与解码其之间通过跳跃连接交互特征信息，第三层编码器和第五层解码器之间通过HFM连接，实现对高频特征信息的筛选； 步骤S3包括： 利用上一帧与当前帧之间的复原图像来跟踪特征点，并使用光流金字塔方法计算稀疏光流，得到多维视觉图像观测； 根据多维视觉图像观测和IMU数据，得到帧间IMU预积分测量； 根据帧间IMU预积分测量，估算优化的无人机姿态。

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