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龙图腾网获悉北京理工大学重庆创新中心申请的专利基于动态目标跟踪和特征点过滤的视觉SLAM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：CN116977408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310970050.1，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权基于动态目标跟踪和特征点过滤的视觉SLAM方法是由俞成浦;刘一萱设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态目标跟踪和特征点过滤的视觉SLAM方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态目标跟踪和特征点过滤的视觉SLAM方法，属于视觉SLAM领域，包括步骤：在进行位姿估计时，使用目标检测识别出潜在动态物体，然后利用目标追踪减少误检造成的影响；再根据几何约束和深度约束对潜在动态物体进行特征点的过滤，在保留有效信息的同时消除动态对象对定位造成的影响。本发明大程度上避免了误检问题对定位的影响，优化了对于动态信息的筛选和利用；保留的先前帧的部分信息，赋予了动态对象在图像帧之间的相关性；不仅有助于在帧之间匹配对象的特征点，还能够更加鲁棒地确定对象的状态；可以在室内外的高动态场景下获得普通视觉SLAM无法达到的精准的和实时的位姿估计。

本发明授权基于动态目标跟踪和特征点过滤的视觉SLAM方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态目标跟踪和特征点过滤的视觉SLAM方法，其特征在于，包括以下步骤： 在进行位姿估计时，使用目标检测识别出潜在动态物体，然后利用目标追踪减少误检造成的影响； 再根据几何约束和深度约束对潜在动态物体进行特征点的过滤，在保留有效信息的同时消除动态对象对定位造成的影响，实现同时满足实时性与精准性的位姿估计； 所述进行位姿估计具体基于ORB_SLAM2框架，且还包括如下步骤：在完成对目标的检测和追踪时，同步地进行特征点的提取和处理，即ORB_SLAM2利用图像金字塔，将每层图像划分为多个区域，在每个区域内进行ORB特征点提取和检测，图像金字塔各层的缩放尺度表达式为： 式中：为图像金子塔层数；是金子塔各层的尺度因子；是第层图像的缩放尺度； 若图像中能够提取的特征点总数为，则每层金字塔图像需要提取的特征点数目为： 式中：是第层所需的特征点数目；是尺度因子的倒数； 对每层金字塔图像进行区域划分，定义和为第层图像的行和列分割数，设定预提取的数目为： 在划分区域中，设置提取特征点的初始化阈值；判断提取的数目若小于预期提取的特征点数目，则认为此时有区域提取的特征点为空，调整阈值，完成区域内特征点的提取，保证特征点分布均匀，从而改变由动态物体去掉之后特征点处于较远或纹理较弱的区域而导致的跟踪精度下降的现象； 所述根据几何约束和深度约束对潜在动态物体进行特征点的过滤，包括如下子步骤： 1用RANSAC算法计算两帧图像的基础矩阵F； 2对于第一帧图像每一特征点，利用基础矩阵计算其投影后的极线所在直线的参数； 3的位置并不完全严格在该极线上，计算对应特征点到该极线的距离，若过大，则为外点； 所述根据几何约束和深度约束对潜在动态物体进行特征点的过滤，包括如下子步骤：在使用RGBD图片作为输入时，通过三角测量获知地图点的深度；对于参考帧与当前帧所匹配特征点对，根据估计的帧间位姿矩阵进行转换，得到由参考帧投影到当前帧的深度，然后计算与真实标注的差异；在此之后，规定一个浮动的的阈值做深度筛选；最后，设计程序锁，用于保证更新静态点地图的时刻暂停位姿估计，更新完成后重启，保证了更精确的定位。

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