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龍圖騰網恭喜江南大學申請的專利一種基于動態實時視覺SLAM方法的移動機器人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：CN115056224B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202210708048.2，技術領域涉及：B25J9/16；該發明授權一種基于動態實時視覺SLAM方法的移動機器人是由曹毅;張小勇;許天旗;高清源;夏宇設計研發完成，并于2022-06-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于動態實時視覺SLAM方法的移動機器人在說明書摘要公布了：本發明提供的一種基于動態實時視覺SLAM方法的移動機器人，其通過設置圖像分割模塊和視覺SLAM模塊，將圖像采集模塊獲取的環境圖像數據分別輸入到圖像分割模塊和視覺SLAM模塊中，將圖像分割處理和位姿估計操作并行處理，通過在Lucas?Kanade稀疏光流模塊、二次剔除模塊中分別進行異常點的剔除，圖像分割模塊輸出的動態圖像幀在二次剔除模塊中參與第二次異常點剔除的操作，不但提高識別準確率，而在確保位姿估計精度的基礎上，極大地提高了處理效率，確保本發明技術方案能夠在動態環境下進行實時位姿估計，使移動機器人能夠更靈活的適用于不同的應用場景。

本發明授權一種基于動態實時視覺SLAM方法的移動機器人在權利要求書中公布了：1.一種基于動態實時視覺SLAM方法的移動機器人，其包括：圖像采集模塊、動態視覺SLAM模塊和控制器，其特征在于：所述動態視覺SLAM模塊包括：視覺SLAM模塊和圖像分割模塊；所述視覺SLAM模塊、所述圖像分割模塊分別與圖像采集模塊通信連接；所述控制器通過串口通信連接所述動態視覺SLAM模塊；所述圖像采集模塊獲取環境的RGB圖像信息和深度信息后，將RGB圖像信息和深度信息以RGB圖像序列和深度圖像序列的方式進行傳輸，記作待處理數據；所述圖像采集模塊將所述待處理數據分別發送到所述視覺SLAM模塊和所述圖像分割模塊中；所述待處理數據送入所述視覺SLAM模塊中進行識別操作；所述視覺SLAM模塊中對待處理數據的處理操作流程與所述圖像分割模塊中對所述待處理數據的操作流程并行進行；所述視覺SLAM模塊包括：順序連接的Lucas-Kanade稀疏光流模塊、二次剔除模塊、特征匹配位姿估計模塊；所述圖像分割模塊中對所述待處理數據中的RGB圖像幀通過語義分割網絡進行目標檢測，得到動態對象的語義分割圖像后，再進行閾值分割處理，最終得到得到只有動態對象的動態圖像幀，并將所述動態圖像幀送入到所述視覺SLAM模塊中的所述二次剔除模塊中；所述Lucas-Kanade稀疏光流模塊接收所述圖像采集模塊輸入的當前RGB圖像幀提取ORB特征點后，基于Lucas-Kanade稀疏光流法進行異常特征點的剔除，再將所述待處理數據的ORB特征點送入所述二次剔除模塊中，進行二次剔除操作；所述二次剔除模塊中設置動態特征點容器，在進行所述二次剔除操作前，先確認是否接收到了所述圖像分割模塊發出的新的動態圖像幀；如果接收到了，則將新接收的動態圖像幀記作：NewImg，使用NewImg對所述動態特征點容器進行更新，再使用所述動態特征點容器對所述待處理數據的ORB特征點進行二次剔除操作；如果沒有接收到動態圖像幀更新，則直接利用所述動態特征點容器中已有的特征點，對所述待處理數據的ORB特征點進行所述二次剔除操作；所述二次剔除模塊將進行所述二次剔除操作之后的所述待處理數據的ORB特征點送入到所述特征匹配位姿估計模塊中；在所述特征匹配位姿估計模塊中，對所述待處理數據的ORB特征點進行特征匹配，進行機器人的位姿估計得到位姿估計，并構建出環境的三維點云地圖；將所述位姿估計結果、所述三維點云地圖發送給所述控制器，所述控制器基于所述位姿估計結果、所述三維點云地圖，進行二維占據柵格地圖的構建，根據期望目標位置，完成機器人的軌跡規劃，并控制機器人運動。

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江南大學，其通訊地址為：214000 江蘇省無錫市濱湖區蠡湖大道1800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”。