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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种增强动态场景下SLAM系统精度和鲁棒性的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：CN116429089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202310408084.1，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权一种增强动态场景下SLAM系统精度和鲁棒性的方法是由张小国;孙宇轩;况余进;王慧青;王庆设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种增强动态场景下SLAM系统精度和鲁棒性的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种增强动态场景下SLAM系统精度和鲁棒性的方法，可以在动态场景下的同步定位与建图系统中对动态物体的运动性和场景流一致性判定，提高同步定位与建图的精度和鲁棒性。其思路是使用场景流对场景中可能的动态物体进行评估筛选，并通过因子图与相机位姿进行联合优化。该算法首先根据场景流的模值判断场景中物体运动状态，然后对运动的物体进行场景流自动聚类，以评估场景流一致性的强弱，场景流一致性较强的动态物体的位姿会通过因子图模型与相机位姿进行联合优化。本发明可以对评估场景中动态物体并解算其位姿，降低动态物体对SLAM系统求解精度的影响，增强动态场景中SLAM系统定位和建图的精度和鲁棒性。

本发明授权一种增强动态场景下SLAM系统精度和鲁棒性的方法在权利要求书中公布了：1.一种增强动态场景下SLAM系统精度和鲁棒性的方法，其特征在于，包括如下步骤： 1使用实例分割网络识别物体类别，并对属于动态类别的物体区域的点根据深度图像和光流图像求解场景流； 2根据动态类别的物体区域的场景流向量模值的占比判断物体是否为动态物体，对动态物体的场景流进行自动聚类并求能量值，基于能量值判定动态物体的场景流一致性强弱； 3利用重投影误差构建因子图模型对相机位姿和场景流一致性较强的动态物体的位姿进行求解和优化； 具体步骤为： 3.1构造静态点的重投影误差 其中π·为3D点到像素点的映射，为t时刻图像It上的一个像素点，Pi为对应的3D点，Tt为t时刻相机的初始位姿，K为相机内参，Z为像素深度； 3.2构造动态物体点的重投影误差 其中为t时刻动态物体的位姿，为t时刻图像It上的场景流一致性较强的动态物体Oj掩码内一个像素点，为对应的3D点； 3.3构造动态物体速度误差假设动态物体保持匀速运动： 其中为t-1时刻动态物体的速度和角速度，为t时刻动态物体的速度和角速度； 3.4构造动态物体的位姿和速度的拟合误差 其中为位姿为动态物体位姿和的李代数，t-1时刻到t时刻增量 3.5利用上述重投影误差构造因子图模型对相机位姿和动态物体位姿进行联合求解并优化： 其中为所有待优化变量的集合，λ*为待优化变量求解得到的最优值，∑为信息矩阵，H为Huber鲁棒核函数。

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