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龙图腾网恭喜上海电力大学申请的专利一种巡检机器人视觉里程计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：CN115100237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210482290.2，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种巡检机器人视觉里程计方法是由彭道刚;戚尔江;王丹豪;欧阳海林;潘俊臻;葛明设计研发完成，并于2022-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种巡检机器人视觉里程计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种巡检机器人视觉里程计方法，包括获取机器人相机内部参数；在机器人运行过程中通过可见光相机截取图像；选取截取图像中的相邻两帧记为源帧和目标帧；将源帧输入至无监督深度估计网络得到预测深度；无监督深度估计网络进行密集模块的轻量化改进；利用光流网络对源帧和目标帧预测前向光流和后向光流，根据前后光流一致性原则筛选得到优质匹配特征点对；通过三角测量获得计算深度；将预测深度和计算深度根据尺度对齐方法进行帧间尺度对齐，获得尺度一致机器人定位轨迹。与现有技术相比，本发明实现机器人在巡检过程中的高效定位，避免因定位精度不足导致的巡检结果失效，节约巡检资源，在电厂巡检任务中具有较高的实际使用价值。

本发明授权一种巡检机器人视觉里程计方法在权利要求书中公布了：1.一种巡检机器人视觉里程计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对机器人安装的可见光相机进行标定，获取相机内部参数；S2、在机器人运行过程中通过可见光相机获取的视频按设定时间截取图像；S3、选取截取图像中的相邻两帧，前一帧图像标记为源帧Is，后一帧图像标记为目标帧It；S4、将源帧Is输入至无监督深度估计网络，得到预测深度Ds；所述无监督深度估计网络中加入基于DenseNet理论的密集模块，并且进行密集模块的轻量化改进，在密集模块中通过跳跃连接将每一处理单元的输出特征级联至最后密集模块最后；S5、利用光流网络对源帧Is和目标帧It预测前向光流和后向光流，根据前后光流一致性原则筛选得到优质匹配特征点对；所述光流网络采用LiteFlowNet网络模型；S6、根据优质匹配特征点对通过三角测量获得计算深度D′s；S7、将预测深度Ds和计算深度D′s根据尺度对齐方法进行帧间尺度对齐，获得尺度一致机器人定位轨迹；所述无监督深度估计网络中引入了网络特征度量损失函数，利用网络特征度量损失函数的反向传播训练网络，所述网络特征度量损失函数包括合成损失、深度损失和收敛损失；所述合成损失Lf的表达式为： 式中：φp为图像的特征表示，s下标表示源帧，t下标表示合成帧；所述深度损失Ld的表达式为： 式中：φp为图像的特征表示，表示一阶微分算子，p表示图像像素，e表示指数底数，Ip位图像的像素表示；所述收敛损失Lc的表达式为： 式中：φp为图像的特征表示，表示二阶微分算子，p表示图像像素。

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