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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利适用于复杂动态环境的视觉惯性SLAM方法与系统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：CN120259359B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510391883.1，技术领域涉及：G06T7/215；该发明授权适用于复杂动态环境的视觉惯性SLAM方法与系统是由胡捷;胡树杰;张小红;刘万科;叶彤设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于复杂动态环境的视觉惯性SLAM方法与系统在说明书摘要公布了：本申请公开了适用于复杂动态环境的视觉惯性SLAM方法、系统、存储介质及电子设备。该方法包括：获取视觉图像序列；视觉图像序列包括若干幅视觉图像；利用时间通信机制同步对视觉图像进行实例分割提取关键帧和对关键帧进行特征提取与匹配，得到特征匹配对；使用语义辅助的RANSAC方法对特征匹配对进行静态外点剔除，并结合实例信息和Sampson几何信息对动态特征点进行识别；构建IMU预积分残差和边缘化残差，剔除识别出的动态特征点，用剩余的静态特征点构建视觉重投影残差，并通过求解器计算优化后的位姿。本申请能够提升复杂动态场景下的动态特征识别的准确性和稳定性。

本发明授权适用于复杂动态环境的视觉惯性SLAM方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种适用于复杂动态环境的视觉惯性SLAM方法，其特征在于，所述方法包括： 获取视觉图像序列；所述视觉图像序列包括若干幅视觉图像； 利用时间通信机制同步对所述视觉图像进行实例分割提取关键帧和对所述关键帧进行特征提取与匹配，得到特征匹配对，包括：在神经网络线程中，将接收的视觉图像对应的时间信息传输给VIO线程，对所述视觉图像进行实例分割，得到实例像素和实例ID，基于所述实例像素和所述实例ID构建实例掩膜，将所述实例掩膜传输至VIO线程；在VIO线程中，根据所述时间信息，在所述图像序列中提取对应的视觉图像，通过光流法对上一时刻的特征点进行特征跟踪得到特征匹配对，剔除跟踪失败以及超出边界的跟踪点，并提取新的角点作为补充特征点；将所述实例掩膜中对应位置的灰度像素作为实例ID信息，将所述实例ID信息与对应的特征点进行关联匹配； 使用语义辅助的RANSAC方法对所述特征匹配对进行静态外点剔除，并结合实例信息和Sampson几何信息对动态特征点进行识别； 构建IMU预积分残差和边缘化残差，剔除识别出的所述动态特征点，用剩余的静态特征点构建视觉重投影残差，并通过求解器计算优化后的位姿。

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