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龙图腾网获悉南京航空航天大学;江苏科力机械有限公司申请的专利基于单目视觉和里程计组合的移动定位方法和装置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：CN115330879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202210984973.8，技术领域涉及：G06T7/77；该发明授权基于单目视觉和里程计组合的移动定位方法和装置是由曾庆喜;欧邦俊;陈斌华;郑宇宏;于浩楠;赵昊;刘雁云设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单目视觉和里程计组合的移动定位方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于单目视觉和里程计组合的移动定位方法和装置。该方法通过对连续的地面纹理图像的模板匹配和SURF特征点匹配分别计算出两个位姿评估数据，然后对两个位姿评估数据进行卡尔曼滤波后得到视觉位姿评估数据，最后将视觉位姿评估数据和里程计测得的位姿数据进行加权融合得到估算的位姿数据。和里程计测得的位姿数据融合时，通过对数据误差评估动态调节加权系数。本发明减轻了单一视觉位姿解算的缺陷，从而减少了视觉位姿解算的误差，融合里程计时，动态调整加权系数，从而减少了纯粹采用视觉位姿估算或者纯粹采用里程计位姿测量数据的缺陷误差，提高了整体定位的准确度。

本发明授权基于单目视觉和里程计组合的移动定位方法和装置在权利要求书中公布了：1.基于单目视觉和里程计组合的移动定位方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤S1，用于：连续接收单目相机所拍摄的地面纹理图像和里程计所测的位姿变换数据，并获取上一时刻的位姿数据、上一时刻估计协方差； 步骤S2，用于：通过对连续接收单目相机所拍摄的地面纹理图像进行模板匹配算法的匹配得到第一位姿变换数据，再结合上一时刻的位姿数据得到当前第一位姿评估数据，并计算模板图像熵值；通过对连续接收单目相机所拍摄的地面纹理图像进行SURF特征点匹配算法进行匹配得到第二位姿变换数据，再结合上一时刻的位姿数据得到当前第二位姿评估数据； 所述模板图像熵值采用如下公式计算：h＝－∑pilogpi；其中，pi＝niNT；其中，ni表示模板图像中灰度值为i的像素点数，NT为模板图像的像素总数，h为模板图像熵值，log为对数函数； 步骤S3，用于：将所述当前第一位姿评估数据和当前第二位姿评估数据进行融合得到当前视觉位姿评估数据，并计算当前时刻估计协方差；所述视觉位姿评估数据采用如下公式融合： xvk＝x1k＋Kkx2k－x1k； 当前时刻估计协方差采用如下公式计算： Ppk＝I－KkPrk; 其中， Kk＝PrkPrk＋R； Prk＝Ppk－1＋Q； 其中，k表示当前时刻，k－1表示上一时刻； xvk为当前时刻的视觉位姿评估数据； x1k和x2k为当前时刻的第一位姿评估数据和第二位姿评估数据； Ppk－1为上一时刻估计协方差； R和Q为预先设定的矩阵； I为单位矩阵； 步骤S4，用于：计算当前视觉位姿评估数据和里程计所测的位姿变换数据的差异量： Dk＝mldxvk－dxmk－mldxvk＋dxmk*o_threshold； 其中，dxvk为当前时刻的视觉位姿变换评估数据，dxvk＝xvk－xk－1； xvk为当前时刻的视觉位姿评估数据；xk－1为上一时刻的位姿数据； dxmk为当前时刻的里程计所测的位姿变换数据； o_threshold为预先设定的阈值； ml为向量取模运算； Dk表示当前视觉位姿评估数据和里程计所测的位姿变换数据的差异量； 步骤S5，用于：计算当前位姿数据：xk＝xk－1＋dxk； 其中，dxk为当前位姿变换数据，dxk＝dxvk*aDk,h＋dxmk*1－aDk,h； dxvk为当前时刻的视觉位姿变换评估数据，dxvk＝xvk－xk－1； xvk为当前时刻的视觉位姿评估数据； xk－1为上一时刻的位姿数据； x1k和x2k为当前时刻的第一位姿评估数据和第二位姿评估数据； dxmk为当前时刻的里程计所测的位姿变换数据； aDk,h为根据当前视觉位姿评估数据和里程计所测的位姿变换数据的差异量Dk和模板图像熵值h所确定的融合比例系数，aDk,h∈[0,1]。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学;江苏科力机械有限公司，其通讯地址为：210007 江苏省南京市秦淮区御道街29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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