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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种动态场景下的移动机器人视觉里程计设计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：CN114612494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202210242660.5，技术领域涉及：G06T7/136；该发明授权一种动态场景下的移动机器人视觉里程计设计方法是由樊卫华;刘佳祺;宋辉设计研发完成，并于2022-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态场景下的移动机器人视觉里程计设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态场景下的移动机器人视觉里程计设计方法，包括：通过IntelRealSense深度相机获取实时图像信息并对其进行预处理；使用基于ORB算法提出的自适应阈值方法更全面地提取图像特征点；使用MS_COCO数据集作为样本训练YOLACT网络并对图像进行实例分割，从而获取图像语义信息；结合图像语义信息和L‑K光流法粗滤除动态特征点；基于渐进一致采样算法估计基本矩阵F，然后计算极线距离并精滤除动态特征点；最后选取滤除后的关键帧并作为局部建图线程的输入。本发明结合环境语义信息和几何约束滤除关键帧的动态特征点，从而有效避免周围环境中动态物体的影响，提高了机器人在动态环境下定位及建图的准确率。

本发明授权一种动态场景下的移动机器人视觉里程计设计方法在权利要求书中公布了：1.一种动态场景下的移动机器人视觉里程计设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取实时图像信息并进行预处理； 步骤S2：使用基于网格划分的自适应阈值方法提取图像ORB特征点，具体包含以下步骤： 步骤S21：对输入的图像构建尺度金字塔，在不同尺度图像中计算ORB特征点； 步骤S22：将金字塔每层图像划分为相应列数和行数的网格，并设定每个网格内预提取特征点的数目和初始FAST角点提取阈值； 步骤S23：按初始阈值完成首次特征点预提取后，如果网格内实际提取特征点数目小于设定的预提取数目，则更改阈值继续提取，重复步骤S21-S23直至完成网格内特征点的自适应提取； 步骤S3：搭建YOLACT网络，采用MS_COCO数据集为样本完成训练后对图像进行实例分割，从而获取图像语义信息；具体包含以下步骤： 步骤S31：使用ResNet101卷积模块构建YOLACT主干网络部分，主要负责完成图像的特征提取； 步骤S32：构建FPN网络，生成多尺度特征图，保证能够检测不同尺寸的目标物体； 步骤S33：构建Protonet分支，生成原型掩膜，通过该掩膜提取待处理图像中感兴趣的部分； 步骤S34：构建PredictionHead分支，用于生成掩模系数，使用共享卷积网络，该步骤与S33同步进行； 步骤S35：使用MS_COCO数据集中常见的18类室内家居物品作为训练样本对YOLACT网络进行训练； 步骤S4：结合图像语义信息和L-K光流法进行运动一致性检测，并粗滤除动态特征点； 步骤S5：基于PROSAC方法对两帧图像的特征点进行匹配，并估计基础矩阵； 步骤S6：根据基础矩阵计算极线距离，精滤除动态特征点，根据所选取的关键帧估计机器人初始位姿并对结果进行BundleAdjustment优化。

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