南京航空航天大学丁勇获国家专利权
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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基于共视区域检测的多无人机协作SLAM系统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：CN119533444B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202411523271.5，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权一种基于共视区域检测的多无人机协作SLAM系统是由丁勇;季烨;寸欣设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于共视区域检测的多无人机协作SLAM系统在说明书摘要公布了：本发明公布了一种基于共视区域检测的多无人机协作SLAM系统，所述系统首先通过引入自适应阈值和特征均匀化方法改进特征提取算法提取图像特征；其次，基于融合YOLO和几何约束的特征点筛选算法，降低了运动外点的影响；然后，针对无人机图像存在的特征误匹配问题，提出了一种改进的特征点筛选机制；接着，在无人机局部定位和建图基础上，基于视觉词袋的共视区域检测算法以及相对位姿计算融合局部地图；最后，采用改进的L‑M求解算法进行全局优化提高位姿估计，生成高精度全局地图。本发明通过对多无人机协作SLAM系统进行改进，减少了未知环境中运动障碍的干扰，提高了建图和定位的精度，具有更好的实时性和鲁棒性。
本发明授权一种基于共视区域检测的多无人机协作SLAM系统在权利要求书中公布了：1.一种基于共视区域检测的多无人机协作SLAM系统，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，由视觉传感器获得图像序列； 步骤二，采用引入自适应阈值和特征均匀化的改进特征提取算法对图像序列中具有代表性的特征进行特征提取； 步骤三，将步骤一获得的图像序列输入至轻量化YOLO模型中预测目标及其类别； 步骤四，采用动态特征点筛选算法剔除图像数据中动态物体上的特征点，以减少动态物体干扰； 步骤五，根据相邻图像帧的灰度不变性和邻域运动一致性，通过改进RANSAC算法对图像匹配点进行识别并排除外点； 步骤六，将相机观测的二维像素，经过坐标变换，转换成三维世界坐标，构建出无人机局部地图； 步骤七，将每架无人机作为客户端，由服务器端接收每架无人机局部地图信息，基于视觉词袋的共视区域检测算法以及相对位姿计算融合局部地图； 步骤八，采用改进的L-M求解算法进行全局优化提高位姿估计，生成高精度全局地图。
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