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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于直接法的多传感器融合的SLAM定位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：CN116242374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310470533.5，技术领域涉及：G01C21/28；该发明授权一种基于直接法的多传感器融合的SLAM定位方法是由彭侠夫;成湘;张霄力设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于直接法的多传感器融合的SLAM定位方法在说明书摘要公布了：一种基于直接法的多传感器融合的SLAM定位方法，涉及移动机器人定位导航领域。利用图像中梯度明显的像素点信息的直接法对相机跟踪，用IMU预积分信息作为初始位姿，给直接法的跟踪提供初始值。根据跟踪是否成功，将图像帧分为关键帧和非关键帧。构建视觉因子图，在此视觉因子图上插入IMU残差项和GPS残差项构建新的融合因子图，进行融合因子图优化完成系统算法的优化流程。使用基于滑窗优化的后端优化策略，固定后端姿态优化的计算复杂度，使用多传感器紧耦合融合的策略，利用古早信息弥补边缘化的缺陷并保留边缘化的优势，提高系统精度。可在纯视觉的模式下工作。即使GPS信号无法正常接收，也可在视觉惯性里程计模式下继续工作。

本发明授权一种基于直接法的多传感器融合的SLAM定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于直接法的多传感器融合的SLAM定位方法，其特征在于包括以下步骤： 1获取单目相机的图像帧、IMU输出信息和GPS经纬高信息，将GPS经纬高信息解算得到当前的世界坐标系坐标，根据时间戳将前述信息对齐到一个结构体data中，输入系统中运算； 2进行视觉部分算法的初始化流程，利用步骤1得到的结构体data对第一帧图像进行构建图像金字塔，通过梯度阈值筛选候选梯度点，将第一帧初始化的候选梯度点投影到第二帧中，采用图像金字塔对初始相对运动进行估计，初始化逆深度和IMU坐标系到世界坐标系的位姿变换；根据光度误差函数公式，对两帧进行优化，通过优化结果的位移大小判断是否完成初始化； 3进行算法的图像跟踪流程，利用IMU预积分得到的两帧之间位姿作为初始位姿，基于高斯牛顿法对前后两帧图像进行基于光度误差的优化计算，跟踪相机的运动；在跟踪的过程中，根据设定的三个条件决定是否将当前帧作为新的关键帧，包括：①系统刚启动，存储的帧数为1；②当前帧像素的平移、旋转或光度变化比例过大；③当前帧距离上一关键帧的时间超出关键帧帧间最大时间间隔； a、若决定将当前帧作为关键帧，则对当前帧提取到的梯度点进行激活操作，即使用深度滤波器对梯度点的逆深度优化计算使其收敛，同时将关键帧添加到视觉因子图中进行滑窗优化，边缘化采用舒尔补进行； b、若决定将当前帧作为非关键帧，则仅使用当前帧和前一帧之间的位姿估计来更新逆深度，系统以“仅视觉”的模式运行； 4进行算法的视觉-IMU-GPS数据融合流程，基于步骤3所述视觉因子图，拷贝该因子图作为融合因子图，加入IMU预积分因子和GPS因子使用滞后边缘化进行联合优化；融合因子图同样使用滑窗优化的方法，但是边缘化的策略为推迟n个关键帧，再同视觉因子图的边缘化顺序进行滞后边缘化以达到保持滑窗大小的目的；滞后边缘化在保证精度的同时还弥补边缘化的缺陷并保留边缘化的优势，系统进入“视觉-IMU-GPS融合”模式运行。

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