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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利适用于动态环境的视觉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：CN115588133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202210928575.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权适用于动态环境的视觉SLAM方法是由来金强;陈特欢设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于动态环境的视觉SLAM方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种适用于动态环境的视觉SLAM方法，包括：对输入图像提取特征点，并将输入图像分为框内区域和框外区域；对框外区域的特征点通过几何约束滤除框外动点以获取框外静点；对框内区域的特征点进行速度计算以划分为框内动点和框内静点；将框内静点和框外静点一起纳入位姿解算以获取最优位姿。本申请的有益效果在于提供了一种能够识别动态目标并滤除以实现动态环境下的定位和建图的适用于动态环境的视觉SLAM方法。

本发明授权适用于动态环境的视觉SLAM方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于动态环境的视觉SLAM方法，其特征在于：包括： 对输入图像提取特征点，并将输入图像分为框内区域和框外区域； 对框外区域的特征点通过几何约束滤除框外动点以获取框外静点； 对框内区域的特征点进行速度计算以划分为框内动点和框内静点； 将框内静点和框外静点一起纳入位姿解算以获取最优位姿；所述对输入图像提取特征点通过ORB-SLAM2实现，所述将输入图像分为框内区域和框外区域通过YOLOv4实现；所述对框外区域的特征点通过几何约束滤除框外动点以获取框外静点包括： 设I1、I2分别为相机运动中相邻的两帧图像，分别对应两个相异时刻，O1、O2分别是两个相异时刻的相机光心，点P为一个空间点，它在I1、I2上的投影分别为P1、P2；以线段O1O2为基线，基线与I1、I2的交点分别为e1、e2；面O1O2P与I1和I2的交线l1及l2记为极线； 建立像素坐标系，设[u1,v1]和[u2,v2]分别是投影点在I1和I2时刻的像素坐标系坐标，极线l2在uv直角坐标系中表示为，则投影点到极线l2的距离为，其中，F表示I1到I2的基础矩阵，K表示相机参数矩阵； 设置阈值Dn，若Dn，则判定特征点为静点；若Dn，则判定特征点为动点进行剔除；其中，Dn的表达式为；n表示特征点在ORB-SLAM2的图像金字塔中的金字塔层数；所述对框外区域的特征点通过几何约束滤除框外动点以获取框外静点还包括： 对于满足Dn的特征点，根据其在I1时刻的投影坐标以及I1和I2时刻的相机位姿计算出该特征点在I2时的投影坐标，计算的投影坐标为， 计算公式为： 其中，Tcw_1和Tcw_2分别是I1和I2时刻世界坐标系到相机坐标系的变换矩阵，z为对应的深度坐标值，为I1时刻的投影坐标；实际投影坐标表示为； 若特征点满足约束条件：，则特征点定义为静点，若不满足，则将该特征点作为动点剔除；其中，n表示图像金字塔的层数；所述对框内区域的特征点进行速度计算以划分为框内动点和框内静点包括： 获取t时刻框内区域的特征点在世界坐标系的坐标，其中，Twc_t表示t时刻相机坐标系到世界坐标系的变换矩阵，Pt表示t时刻的投影坐标； 计算框内区域的特征点在t时刻的速度，的表达式为： ；其中，表示相邻t+1时刻框内区域的特征点在世界坐标系的坐标，dt表示时间间隔； 将满足约束条件的特征点作为框内动点剔除，剩余的特征点作为框内静点；其中约束条件为：。

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