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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于特征点融合和关键帧选择优化的视觉里程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：CN119540291B 。

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：202411627428.9，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于特征点融合和关键帧选择优化的视觉里程计方法是由胡炜薇;王震;林庆磊设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征点融合和关键帧选择优化的视觉里程计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征点融合和关键帧选择优化的视觉里程计方法，步骤S1，从输入的图像中提取ORB特征点和XFeat特征点；步骤S2，将图像序列插入跟踪线程后，判断此时的系统状态，根据系统状态，选择合适的特征点进行系统的初始化和跟踪线程；步骤S3，跟踪线程结束后，需要新建关键帧，此时通过跟踪线程计算得出的相机位姿，使用改进的关键帧选择条件来判断是否需要产生关键帧；步骤S4，根据跟踪线程筛选后的关键帧来进行局部建图线程和闭环检测线程。采用本发明的技术方案，利用Xfeat特征点低纹理高识别率和ORB特征点计算效率高的优势融合，提升视觉里程计低纹理场景下的精度和鲁棒性。

本发明授权一种基于特征点融合和关键帧选择优化的视觉里程计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征点融合和关键帧选择优化的视觉里程计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，从输入的图像中提取ORB特征点和XFeat特征点，用于后续的系统初始化和跟踪； 步骤S2，将图像序列插入跟踪线程后，判断此时的系统状态，根据系统状态，选择合适的特征点进行系统的初始化和跟踪线程； 步骤S3，跟踪线程结束后，新建关键帧，此时通过跟踪线程计算得出的相机位姿，使用改进的关键帧选择条件来判断是否需要产生关键帧； 步骤S4，根据跟踪线程筛选后的关键帧来进行局部建图线程和闭环检测线程； 所述步骤S2进一步包括： 步骤S201：系统初始没有位姿的情况下，系统状态置为“需要初始化”，则同时使用ORB特征与XFeat特征同时进行初始化，ORB成功初始化则停止XFeat初始化；反之，XFeat成功初始化后则以XFeat特征点跟踪，ORB继续尝试初始化，直至纹理丰富后ORB初始化成功后切换为主特征跟踪；若两者均未成功初始化，则系统继续保持需要初始化状态； 步骤S202：系统完成初始化后，系统状态置为“ORB正常跟踪”或“XFeat正常跟踪”；若主特征为ORB，则使用恒速跟踪或者参考关键帧跟踪；若主特征为XFeat，则根据前后两帧构建几何关系，生成临时地图点后，进行投影匹配，计算位姿，再构建最小化重投影误差来优化位姿； 步骤S203：系统正常跟踪时，当前跟踪到的特征点数量与初始跟踪特征点总数之比小于，取=0.2，则重置系统状态为“ORB最近丢失”或“XFeat最近丢失”；若主特征为ORB，则提取当前帧和上一帧的XFeat特征点，计算位姿；当ORB特征跟踪丢失时，使用XFeat进行跟踪；反之，则提前构建ORB跟踪线程； 步骤S24：系统状态为最近丢失时，若两种特征都跟踪丢失，则重置系统状态为“跟踪丢失”；此时，由于两种特征点都无法进行跟踪，则将系统状态重置为“需要初始化”； 所述步骤S3进一步包括： 步骤S301，计算当前帧与其参考关键帧之间的变换矩阵，则： ； 其中，为参考关键帧到当前帧的旋转矩阵，为参考关键帧到当前帧的平移向量； 步骤S302，从变换矩阵T中取出旋转向量和平移向量，将转换为旋转向量，根据Rodrigues公式： ； 其中为旋转角大小，为单位矩阵，为旋转轴，得 ； 旋转向量表示为，然后对和取模得到参考关键帧到当前帧的相对旋转量和相对平移量； 步骤S303，参数表示帧间相对运动量大小，其公式为： ； 其中为权重系数，用来平衡旋转和平移之间的权重，其公式为： ； 相对于平移，旋转更容易导致特征点匹配困难，使得跟踪变的困难，故设置权重随旋转量的增加而指数增长； 步骤S304，选取阈值，以旋转量为主要考虑因素；当相机视角旋转超过30°对应时，创建关键帧； 所述步骤S4进一步包括： 步骤S401，跟踪线程筛选出的的关键帧插入到局部建图线程，对新关键帧及其共视关键帧进行特征匹配； 步骤S402，通过新关键帧和其共视关键帧匹配后的特征点进行三角化生成新的地图点； 步骤S403，再将新关键帧传入闭环检测线程，系统基于词袋模型进行快速匹配历史关键帧，找到闭环候选关键帧； 步骤S404，找到闭环候选关键帧后，系统通过特征点匹配计算出相似性变换； 步骤S405，当新关键帧与闭环候选关键帧的共视关键帧也满足当前相似性变换时，此时认为闭环成功； 步骤S406，闭环成功后，闭环线程进行全局姿态图优化，修正长时间积累的漂移。

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