中国矿业大学(北京)许志华获国家专利权
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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京)申请的专利一种视觉与激光雷达联合剔除动态目标的SLAM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：CN116643291B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310618763.1，技术领域涉及：G01S17/89；该发明授权一种视觉与激光雷达联合剔除动态目标的SLAM方法是由许志华;彭苏萍;武静;李元元;王泽杰;彭远航设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种视觉与激光雷达联合剔除动态目标的SLAM方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种视觉与激光雷达联合剔除动态目标的SLAM方法，包括：获取高动态环境下的激光扫描点云和图像；获取图像中的实际动态目标，以及激光扫描点云中的动态目标的点云；将动态目标的点云，投影至图像，将落在实际动态目标内的点云剔除；基于剔除后的激光扫描点云，进行实时定位和地图构建。利用本发明去除动态物体后，SLAM系统在动态场景中可以保持很高的鲁棒性，实现准确地定位和建图。
本发明授权一种视觉与激光雷达联合剔除动态目标的SLAM方法在权利要求书中公布了：1.一种视觉与激光雷达联合剔除动态目标的SLAM方法，其特征在于，包括： 获取高动态环境下的激光扫描点云和图像； 获取所述图像中的实际动态目标，以及所述激光扫描点云中的动态目标的点云； 将所述动态目标的点云，投影至所述图像，将落在所述实际动态目标内的点云剔除； 基于剔除后的所述激光扫描点云，进行实时定位和地图构建； 获取所述图像中的实际动态目标包括： 基于深度学习方法，获取所述图像中的动态目标备选区域； 对所述动态目标备选区域进行判别，获取实际动态目标； 所述动态目标备选区域进行判别包括： 获取所述图像中静态区域的ORB特征点；其中，所述静态区域为所述图像中除所述动态目标备选区域以外的区域； 对所述静态区域的ORB特征点进行前后帧特征匹配，获取两帧图像的单应性矩阵； 基于所述单应性矩阵，将前一帧动态目标备选区域的特征点变换到当前帧，计算投影误差，获取运动特征点； 当所述动态目标备选区域中的所述运动特征点，大于预设阈值时，判定所述动态目标备选区域为所述实际动态目标，否则，判定所述动态目标备选区域为静态目标。
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