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龙图腾网恭喜中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种基于亚像素级特征合并优化的视觉惯性定位方法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：CN114972503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202210467034.6，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于亚像素级特征合并优化的视觉惯性定位方法是由赵军阳;姚鑫玲;周召发;张志利;徐泽乾设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于亚像素级特征合并优化的视觉惯性定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于亚像素级特征合并优化的视觉惯性定位方法，针对前后两帧图像，采取点线特征双线程提取方式：利用亚像素级点特征提取算法对图像进行特征检测，获得亚像素级角点；通过线特征提取获得亚像级线特征，使点线特征提取精度达到亚像素级。对获得的点线特征进行匹配，获得相邻两帧图像的帧间位姿，并与惯性器件测量获得的载体位姿信息融合，从而获得载体的位置信息。由于线特征数据量大，使得系统后端优化时间长，因此在滑动窗口内将重复线特征合并，减少待估计状态量维度，增加有效线特征比例。本发明降低了算法所需的硬件设施成本，减少了优化所需的计算量，提高了运行速度，使定位精度更加准确。

本发明授权一种基于亚像素级特征合并优化的视觉惯性定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于亚像素级特征合并优化的视觉惯性定位方法，其特征在于，包括以下步骤，S1：对相机图像进行预处理，得到灰度图像，作为视觉系统的输入图像；S2：利用多级像素特征检测算法，对输入图像的点特征进行提取；S3：在步骤S2进行点特征提取的同时，对输入图像进行线特征提取；S4：将步骤S2中提取的点特征和步骤S3中提取的线特征进行融合，实现视觉惯性定位；步骤S2的具体操作包括以下步骤，S201：利用像素级特征检测方法，对输入图像进行第一轮角点检测；S202：在已检测出的角点上利用亚像素级角点检测方法进行二次筛选；S203：对亚像素级角点检测结果进行图像边缘化约束，剔除不在图像边缘的亚像素级角点；S204：使用LK光流法对步骤S203中最终得到的亚像素级角点进行特征匹配，获得输入图像基于点特征的帧间位姿。

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