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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种处理复杂环境下动态物体的视觉定位与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：CN116563341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310528902.1，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种处理复杂环境下动态物体的视觉定位与建图方法是由崔岸;马耀辉;郭帅;张新颖;梁添锰钰;杨萌萌设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种处理复杂环境下动态物体的视觉定位与建图方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种处理复杂环境下动态物体的视觉定位与建图方法，包括：获取图像数据中的ORB特征点并基于神经网络对图像数据进行实例分割；计算语义ORB特征点；将语义ORB特征点分为静态特征点与潜在动态特征点，基于静态特征点匹配结果进行帧间位姿估计，并根据特征点匹配的自适应阈值极线约束算法进行动态特征点剔除，获得特征点队列；根据特征点队列跟踪相机位姿，获得帧间位姿信息，根据局部地图进一步跟踪并优化位姿信息；根据关键帧策略选取关键帧，并基于关键帧进行地图点生成和当前关键帧的局部地图优化；选择并生成回环与地图融合候选关键帧，基于改进的共同区域检测算法进行回环优化与地图融合，获得优化后的关键帧位姿与全局地图。

本发明授权一种处理复杂环境下动态物体的视觉定位与建图方法在权利要求书中公布了：1.一种处理复杂环境下动态物体的视觉定位与建图方法，其特征在于，包括： 获取图像数据，提取图像数据中的ORB特征点并基于神经网络对图像数据进行实例分割； 基于ORB特征点和实例分割结果计算语义ORB特征点； 将语义ORB特征点分为静态特征点与潜在动态特征点，基于静态特征点匹配结果进行帧间位姿估计，并根据特征点匹配的自适应阈值极线约束算法从潜在动态特征点中剔除动态特征点，获得用于定位与建图的特征点队列Kp； 基于特征点队列Kp得到当前帧的局部地图，根据特征点队列Kp跟踪相机位姿，获得帧间位姿信息Pi，根据当前帧的局部地图进一步跟踪并优化位姿信息； 根据关键帧策略选取关键帧KF，并基于关键帧KF进行地图点生成和当前关键帧的局部地图优化； 从关键帧KF中选择并生成回环与地图融合候选关键帧KFl，基于改进的共同区域检测算法进行共同区域检测，共同区域检测成功后根据回环与地图融合候选关键帧KFl对应的位姿信息进行回环优化与地图融合，获得优化后的关键帧位姿PKi与全局一致性地图，具体包括： 对回环与地图融合候选关键帧中的半静态特征点及半静态特征点对应的地图点进行处理，分别标记半静态特征点及半静态特征点对应的地图点的首次观测时间戳，在当前回环与地图融合候选关键帧进行共同区域检测前，根据首次观测时间戳与当前时间的对比，将达到条件的半静态特征点及半静态特征点对应的地图点删除； 当前回环与地图融合候选关键帧KFl如果不在当前全局地图，则进行地图融合，若在当前全局地图，则进行回环优化，获取全局一致性地图，并消除定位的累计误差，获得优化后的关键帧位姿PKi。

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