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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种适用于视觉SLAM的线特征仅位姿量测模型构建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：CN119228889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411283744.9，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种适用于视觉SLAM的线特征仅位姿量测模型构建方法是由杨钊龙;张海;陈树文;王爱萍;渠海榕设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于视觉SLAM的线特征仅位姿量测模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于视觉SLAM的线特征仅位姿量测模型构建方法，属于SLAM领域。传统SLAM线特征在构建重投影误差时需要对线特征三角化，引入的三角化误差使得定位精度下降，并随着线特征的增加，状态变量随之增多，针对这些问题，本发明方法利用视觉前端所提取的线特征进行仅位姿重投影误差构建时，利用三帧约束构建线特征在当前帧的重投影误差，并给出了对应的线特征重投影误差关于状态变量的误差状态雅可比求解方法，还提供了一种线特征筛选与仅位姿基帧选取方式以提高定位精度。将本发明方法融入点仅位姿系统中使用，可以有效提升定位精度，并减少状态变量数量，应用于MSCKF框架下时，可以实现对系统当前帧状态的实时修正。

本发明授权一种适用于视觉SLAM的线特征仅位姿量测模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于视觉SLAM的线特征仅位姿量测模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，视觉前端提取线特征，对线特征l使用三帧共视帧构建该线特征在当前帧的仅位姿重投影误差； 其中，三帧共视帧包括首次观测到线特征l的帧Ci、当前帧Ck以及在Ci和Ck之间的某一共视l的帧Cj；线特征l在当前帧的重投影误差的构建方式包括：先通过帧Ci和Cj获取线特征l在Ci相机系下到相机光心的距离参数如下： 中间变量其中，获取线特征l在帧Ci、Cj相机下的相机光心和线特征l归一化平面的两个端点构成的反投影平面的单位法向量 为Cj相机系到Ci相机系的旋转矩阵，表示帧Cj到帧Ci的平移向量；sgn为符号函数；变量 和为帧Ci中去畸像素平面的线特征l的两端点坐标，上角标T表示转置；[]×表示取反对称阵； 再利用帧Ci和Ck之间的位姿关系得到线特征l在当前帧Ck下的重投影直线的预测结果，设获得直线的齐次坐标进一步计算线特征l在当前帧的重投影误差el； 所述计算线特征l在当前帧的重投影误差el包括： 步骤1.1：获取线特征l在图像帧Ci相机系下的方向向量； 首先获取线特征l在帧Ci、Cj相机下的相机光心和线特征l归一化平面的两个端点构成的反投影平面的单位法向量并将转换到Ci相机系下得到再根据法向量与线特征l在帧Ci相机系下的方向向量垂直的关系计算如下： 步骤1.2：计算线特征l在Ci相机系下到相机光心的距离； 线特征l在Ci相机系下到相机光心的距离在两图像帧之间存在如下关系： 定义中间变量进一步得到： 其中对式子的两边取二范数得到的具体数值； 步骤1.3：由帧Ci和Ck的位姿关系，预测线特征l在Ck相机系下的法向量如下： 其中，为Ci相机系到Ck相机系的旋转矩阵，为帧Ci到帧Ck的平移向量； 步骤1.4：将预测的线特征法向量投影至像素平面，获得直线的齐次坐标如下： 其中，Kl为线特征的投影矩阵，fx、fy分别为相机在x轴和y轴上的焦距，cx、cy分别是相机光心在像素坐标系下的水平方向和垂直方向的位置； 设表示为[Ik1Ik2Ik3]； 步骤1.5：计算线特征l在当前帧的重投影误差el，如下： 其中，和为观测线特征的两个端点在像素平面的齐次坐标； 步骤2，利用计算的重投影误差对当前相机的位姿进行更新，包括：采用链式求导方法，计算重投影误差关于相机位姿的误差状态雅可比矩阵，以及重投影误差对相机外参和内参的雅可比矩阵，用于修正惯性传感器IMU的位姿，相机外参和相机内参； 步骤3，设置对视觉前端提取的线特征和对线特征的共视帧Cj进行筛选的方式，使用筛选的线特征和共视帧执行上面步骤1和2； 根据视差角进行共视帧的选取，对于线特征的中间共视帧Cj，以获取最大视差的目标来选取；对于线特征，1若出现中间共视帧与首次观测帧Ci间的视差角小于阈值，则剔除该线特征，2计算每一中间共视帧的线特征在Ci相机系下到相机光心的距离参数，剔除其中距离参数小于0的不合理中间帧，根据合理中间帧的距离参数的均值和方差计算变异系数，将变异系数不小于设定阈值的线特征剔除。

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