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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于关键特征的水下机器人对接单目视觉导引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：CN115147576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210770567.1，技术领域涉及：G06T19/00；该发明授权一种基于关键特征的水下机器人对接单目视觉导引方法是由徐元欣;马鑫奇;刘诚;陈首旭;曾庆锋;单文才;张彩宝;李心慧;陶子寅;王鹏设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关键特征的水下机器人对接单目视觉导引方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种实时精准的，并基于关键特征主动识别的水下机器人对接单目视觉导引方法，该方法由远端视觉引导与近端视觉引导两部分组成，在视觉作用远端时检测坞站外部机械装置关键点，视觉作用近端时通过预测坞站内部目标物关键特征来推断关键点所在位置。本发明设计了远端视觉引导方案，采用目标检测网络检测坞站机械装置关键点像素位置，并使用一种两步位姿估计法提高位姿解算的精度；设计了近端视觉引导方案，采用目标区域稠密矢量作为关键特征，并基于矢量投票和矢量投影的两步关键点位置估计方法提高关键点像素位置的准确度，进一步使用两步位姿估计法提高位姿解算精度。

本发明授权一种基于关键特征的水下机器人对接单目视觉导引方法在权利要求书中公布了：1.一种基于关键特征的水下机器人对接单目视觉导引方法，其特征在于，包括： 获取水下图像并进行预处理； 将预处理后的水下图像输入近端视觉导引的深度学习模型PVNet中以检测坞站内部的目标物所占的图像像素总数值； 若所述总数值小于等于预定阈值，则当前阶段为远端视觉引导，将预处理后的水下图像输入训练好的关键点检测网络，得到坞站外部关键点距离坞站中心的位置偏差，并计算得到所述坞站外部关键点所在的像素2D位置；将所述坞站外部关键点的像素2D位置结合其先验世界3D坐标形成点对映射；根据所述点对映射，利用两步位姿估计法得到坞站中心相对于机器人的姿态与位置； 若所述总数值大于预定阈值，则当前阶段为近端视觉引导，将预处理后的水下图像输入训练好的关键特征检测网络，得到目标物的区域掩码图和单位矢量特征图，通过所述区域掩码图提取在所述单位矢量特征图中目标区域的单位矢量关键特征，其中所述目标区域为所述目标物在所述预处理后的水下图像中所占区域；根据目标区域的单位矢量关键特征，采用随机抽样一致性准则选取关键点的候选像素2D坐标和其内点集，采用矢量投影的的方式对所述内点集进行内点拟合得到优化的关键点的像素2D坐标；将优化的像素2D坐标和先验3D坐标形成点对映射；根据所述点对映射，利用两步位姿估计法中得到坞站内部目标物相对于机器人的位姿，并通过刚体变换转化为坞站中心相对于机器人的位姿； 根据坞站中心相对于机器人的位姿，规划水下机器人的路径并根据所述路径生成控制指令，以对所述水下机器人进行导引。

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