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龙图腾网获悉江淮前沿技术协同创新中心申请的专利融合飞行时间测距的单目视觉惯性系统初始化方法和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：CN121430602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202512046560.1，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权融合飞行时间测距的单目视觉惯性系统初始化方法和系统是由芦维宁;梁斌;陈向阳;于新龙设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合飞行时间测距的单目视觉惯性系统初始化方法和系统在说明书摘要公布了：一种融合飞行时间测距的单目视觉惯性系统初始化方法和系统，包括：同步单目相机、IMU及ToF传感器；视觉SfM初步重建；将ToF传感器采集的数据经外参转换至相机坐标系并投影至图像平面，以各投影点为中心建立搜索域，寻找搜索域内的最近邻视觉特征点，验证后输出特征点‑深度对集合；采用双模策略恢复米制尺度；在滑动窗口内构建目标函数，联合优化，迭代求解，使深度约束与运动估计形成强耦合；系统判定初始化成功后将优化后的系统状态注入VIO后端流程，发送低功耗指令关闭ToF传感器至休眠模式，切换至纯单目‑IMU模式运行。本发明保证了无人机的单目视觉惯性系统初始化阶段的鲁棒性和准确性。

本发明授权融合飞行时间测距的单目视觉惯性系统初始化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种融合飞行时间测距的单目视觉惯性系统初始化方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、系统上电后，同步单目相机、IMU及ToF传感器； 步骤2、视觉SfM初步重建； 步骤3、将ToF传感器采集的深度点云数据经预标定外参转换至相机坐标系，并投影至图像平面，以各投影点为中心建立搜索域，寻找搜索域内的最近邻视觉特征点，执行三级验证：基于ToF传感器内置的置信度图过滤低可信度的深度点；依据投影点邻域的深度连续性检验，剔除深度离群值；结合当前IMU测量的角速度信息补偿因自身旋转造成的光流矢量，输出特征点-深度对集合； 步骤4、基于特征点-深度对集合，采用双模策略恢复米制尺度，当集合中的有效特征点-深度对数量大于设定阈值时，采用模式1；否则，启用模式2： 模式1:通过构建所有特征点-深度对的重投影误差方程，以最小二乘方式优化求解出一个全局尺度因子，并利用该因子统一缩放视觉SfM初步重建得到的所有尺度不确定的初始地图点坐标，具体为： 对于一个有效的特征点-深度对，尺度不确定的初始三维地图点在参考帧相机系下的深度为，ToF传感器提供的绝对深度为，构建尺度残差： 构建最小二乘问题： 随后，用尺度因子缩放所有尺度不确定的初始三维地图点： 得到具备真实物理尺度的最终三维地图点； 模式2:直接将特征点-深度对中的深度值转换为相机坐标系下的三维绝对坐标，并以此坐标值覆盖或直接替换其对应的、由三角化得到的尺度不确定的初始地图点位置，具体为： 直接将ToF深度值转换为相机坐标系下的三维地图点： 其中是匹配的特征点像素坐标，然后将变换到世界坐标系，直接替换或覆盖原先三角化得到的尺度不确定的初始三维地图点； 步骤5、在滑动窗口内构建包含视觉重投影残差、IMU预积分残差及深度测量残差的目标函数，联合优化关键帧位姿、速度、IMU零偏及地图点，迭代求解，使深度约束与运动估计形成强耦合； 步骤6、当关键指标在迭代中同时满足其各自的阈值条件时，系统判定初始化是否成功； 步骤7、初始化成功后将优化后的系统状态注入VIO后端流程，立即发送低功耗指令关闭ToF传感器至休眠模式，切换至纯单目-IMU模式运行。

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