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龍圖騰網獲悉北京信息科技大學申請的專利基于視覺SLAM的動態物體識別避障導航方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116558526B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310652810.4，技術領域涉及：G01C21/20；該發明授權基于視覺SLAM的動態物體識別避障導航方法及系統是由戴娟;李劍鋒;蘇中;孫勝強;袁新亞設計研發完成，并于2023-06-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于視覺SLAM的動態物體識別避障導航方法及系統在說明書摘要公布了：本申請提供了一種基于視覺SLAM的動態物體識別避障導航方法及系統，其中，該系統包括基于視覺SLAM的動態物體識別避障導航系統，包括：傳感器模塊，被配置為從環境中采集傳感器數據，其中，所述傳感器模塊包括激光傳感器和視覺傳感器，所述激光傳感器被配置生成與所述環境相關的激光點云地圖，所述視覺傳感器被配置為采集與所述環境相關的圖像；處理器模塊，被配置為將所述傳感器數據轉換為環境地圖，并對所述圖像進行特征提取，獲取所述圖像中的動態物體的特征點分布信息；動態物體模塊，被配置為基于所述環境地圖來檢測和跟蹤所述環境中的動態物體。本申請解決了現有的SLAM技術還存在定位和避障的準確性和可靠性不佳的技術問題。

本發明授權基于視覺SLAM的動態物體識別避障導航方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于視覺SLAM的動態物體識別避障導航系統，其特征在于，包括： 傳感器模塊，被配置為從環境中采集傳感器數據，其中，所述傳感器模塊包括激光傳感器和視覺傳感器，所述激光傳感器被配置生成與所述環境相關的激光點云地圖，所述視覺傳感器被配置為采集與所述環境相關的圖像； 處理器模塊，被配置為將所述傳感器數據轉換為環境地圖，并對所述圖像進行特征提取，獲取所述圖像中的動態物體的特征點分布信息； 動態物體模塊，被配置為基于所述環境地圖來檢測和跟蹤所述環境中的動態物體； 其中，所述動態物體模塊還包括：動態物體檢測線程，被配置為檢測所述圖像中的所述動態物體的檢測框信息；跟蹤線程，被配置為將所述檢測框信息與所述特征點分布信息相結合，并基于所述結合的結果區分靜態特征點和動態特征點，并輸出區分后的特征點；局部映射線程，被配置為將所述區分后的特征點中的關鍵點轉化為地圖點，其中，所述地圖點是實現地圖的信息分布；環路檢測線程，被配置為基于所述地圖點，來檢測和跟蹤所述環境中的所述動態物體； 其中，所述局部映射線程還被配置為：對選取的兩個關鍵幀進行對應的像素點進行匹配；如果當前一關鍵幀相比于后一關鍵幀有多余的像素點未進行匹配，則將未進行匹配的像素點視為動態點；如果當前一關鍵幀相比于后一關鍵幀沒有多余的像素點未進行匹配，則對每一個像素點進行在兩個關鍵幀上的極線的計算，當所述前一關鍵幀中的像素點移動時，該像素點在所述后一關鍵幀中的投影點的位置也將發生改變，當所述投影點到所述極線的距離超過預設的自適應閾值時，將該像素點作為動態點； 其中，通過以下得到所述自適應閾值：獲取當前幀中關鍵點的深度d和參考關鍵幀中對應關鍵點的深度dref；基于所述當前幀中關鍵點的深度d和所述參考關鍵幀中對應所述關鍵點的深度dref，來計算深度比值；計算相機內參的較大值；基于所述相機內參的較大值和所述深度比值，計算所述自適應閾值； 其中，基于所述相機內參的較大值和所述深度比值，計算所述自適應閾值，包括基于以下公式來計算所述自適應閾值： 其中，th表示所述自適應閾值，r表示所述深度比值，fx和fy表示所述相機內參中的第一焦距和第二焦距。

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