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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一种基于异构的无人机视觉惯性导航系统优化与加速方法及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：CN121430604B 。

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：202512046574.3，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种基于异构的无人机视觉惯性导航系统优化与加速方法及系统是由芦维宁;兰斌;王昊;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。

本一种基于异构的无人机视觉惯性导航系统优化与加速方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于异构的无人机视觉惯性导航系统优化与加速方法及系统，包括：S1输出的可靠特征点集合是S2进行初始尺度估计的直接输入对象。S1建立的特征点成为S3跟踪的种子特征。S3基于S1已确定的特征点位置，在后续帧中使用硬件加速光流进行跟踪。S3的跟踪结果进入S4进行双向光流一致性检验，剔除跟踪失败的特征点，输出高可靠性的特征轨迹。S4验证后的特征轨迹作为S5特征管理的输入，进行动态密度控制和质量评估。S5管理后的特征分布作为S6特征选择的候选集，S6基于信息增益评估从中选择最优子集用于后端优化。S7的自适应机制调整S6的选择策略，S8根据计算资源状态调整整体系统参数。

本发明授权一种基于异构的无人机视觉惯性导航系统优化与加速方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于异构的无人机视觉惯性导航系统优化与加速方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.光流与描述子融合：通过光流算法在连续帧间跟踪特征点，获得密集的运动信息，同时对关键点提取描述子并与运动信息进行匹配验证，进而输出可靠的特征点集合； S2.初始尺度估计与优化：利用可靠的特征点集合在多帧间的集合关系，结合IMU预积分数据，通过视觉-惯性联合优化求解尺度因子，构建运动几何约束； S3.特征跟踪：基于可靠的特征点集合，识别关键帧，形成跟踪的种子特征，基于种子特征在后续帧中进行跟踪； S4.双向光流一致性检验：基于S3的跟踪结果，进行双向光流一致性检验，根据预设的跟踪误差阈值，筛选高可靠性的特征轨迹； S5.特征管理：基于特征轨迹，进行特征点的动态密度控制和质量评估，输出管理后的特征点； S6.特征选择：基于信息增益评估，计算步骤S5输出的每个特征点对系统状态估计的贡献，选择信息量最大的子集用于后端优化； S7.自适应特征筛选：针对步骤S6选择的子集进行自适应特征筛选，动态调整特征选择策略； S8.计算资源与精度的权衡策略：基于步骤S6选择的子集，并结合系统资源动态调整系统参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江淮前沿技术协同创新中心，其通讯地址为：230088 安徽省合肥市高新区望江西路920号中安创谷科技园二期H3、H4、H5、H6、H7、H8；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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