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龍圖騰網獲悉南京工程學院申請的專利一種基于雙目視覺里程計的足式機器人建圖與導航方法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：CN115049910B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202210321993.7，技術領域涉及：G06T17/05；該發明授權一種基于雙目視覺里程計的足式機器人建圖與導航方法是由黃家才;汪濤;張鐸;湯文俊;唐安;高芳征設計研發完成，并于2022-03-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于雙目視覺里程計的足式機器人建圖與導航方法在說明書摘要公布了：本發明實施例公開了一種基于雙目視覺里程計的足式機器人建圖與導航方法，涉及多足移動機器人技術領域，在脫離GPS的有效信號范圍后，還能夠實現足式機器人的自主導航。本發明包括：通過雙目相機采集圖像幀；提取各個時間戳下的圖像幀的特征點，并建立相機坐標系，之后利用所提取的特征點和所述相機坐標系，得到里程計信息；在所述足式機器人移動的過程中，獲取關鍵幀；進一步建立子地圖之后，根據所述子地圖建立地圖，并在所述地圖中規劃行進路線，并按照所述規劃行進路線進行導航。通過所設計的圖像處理的方式，避免足式機器人運動過程中起伏不定的狀態所拍攝出的圖像效果對計算里程計產生影響。

本發明授權一種基于雙目視覺里程計的足式機器人建圖與導航方法在權利要求書中公布了：1.一種基于雙目視覺里程計的足式機器人建圖與導航方法，其特征在于，包括： S1、通過雙目相機采集圖像幀； S2、提取各個時間戳下的圖像幀的特征點，并建立相機坐標系，之后利用所提取的特征點和所述相機坐標系，得到里程計信息； S3、在所述足式機器人移動的過程中，獲取關鍵幀； S4、通過擴展卡爾曼濾波器對里程計信息進行濾波估計，得到里程計修正數據； S5、通過激光雷達獲取環境感知數據，所述環境感知數據包括：所述足式機器人與障礙物的距離數據； S6、利用S4所獲取的里程計修正數據、S5所獲取的環境感知數據和慣性測量單元IMU采集的數據，建立用于底層運動控制的子地圖，其中，由慣性測量單元采集的數據包括：加速度測量數據和角速度測量數據； S7、根據所述子地圖進行優化更新并得到地圖；其中，最終得到的地圖用于規劃行進路線，并按照所述規劃行進路線進行導航； 在通過擴展卡爾曼濾波器對里程計信息進行濾波估計的過程中，選用兩個狀態向量，包括IMU的狀態向量和相機的狀態向量來構建擴展卡爾曼濾波模型，輸入為不同時刻的IMU狀態向量和相機狀態向量；其中，特征點在多個相機狀態之間形成幾何約束，進而利用幾何約束構建觀測模型對卡爾曼濾波模型進行更新，得到的最新的相機狀態就是相機的預測位姿作為里程計信息；里程計的真實數據處理方式為：，其中表示最終里程計數據；，分別為基于卡爾曼濾波的里程計數據和基于非線性優化的里程計數據；n表示為單位時間內基于卡爾曼濾波的方法獲取到的里程計數據個數； 其中，采用子地圖的原理進行處理的過程中，每當獲得一次距離數據后，便與當前最近建立的子地圖進行匹配，使這一幀的距離數據插入到子地圖上最優的位置，不斷插入新數據幀的同時該子地圖也得到更新，當不再有新的距離數據插入到子地圖時，就認為這個子地圖已經創建完成；用所有的子地圖構建一張尺度信息不精確的全局地圖，并將所述尺度信息不精確的全局地圖作為S6中建立的用于底層運動控制的子地圖，其中包括由5cm*5cm大小的概率柵格，柵格概率小于最小值表示該點無障礙，在與最大值之間表示未知，大于表示該點有障礙； 之后對所述尺度信息不精確的全局地圖進行更新迭代，其中，對所述子地圖進行優化更新，包括： 所述足式機器人利用所述子地圖開始進行移動，并在移動過程中，實時檢測所述足式機器人第二次路過所述地圖中的同一個空間點并記錄，作為修訂點； 在每一個更新周期中，獲取至少一個修訂點后并記錄在所述子地圖中； 當所述子地圖中的修訂點停止增加后，停止更新并將最后一次更新的子地圖作為所述地圖。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京工程學院，其通訊地址為：211167 江蘇省南京市江寧區弘景大道1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。