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龙图腾网恭喜江南大学申请的专利一种基于动态实时视觉SLAM方法的移动机器人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：CN115056224B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202210708048.2，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于动态实时视觉SLAM方法的移动机器人是由曹毅;张小勇;许天旗;高清源;夏宇设计研发完成，并于2022-06-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态实时视觉SLAM方法的移动机器人在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于动态实时视觉SLAM方法的移动机器人，其通过设置图像分割模块和视觉SLAM模块，将图像采集模块获取的环境图像数据分别输入到图像分割模块和视觉SLAM模块中，将图像分割处理和位姿估计操作并行处理，通过在Lucas‑Kanade稀疏光流模块、二次剔除模块中分别进行异常点的剔除，图像分割模块输出的动态图像帧在二次剔除模块中参与第二次异常点剔除的操作，不但提高识别准确率，而在确保位姿估计精度的基础上，极大地提高了处理效率，确保本发明技术方案能够在动态环境下进行实时位姿估计，使移动机器人能够更灵活的适用于不同的应用场景。

本发明授权一种基于动态实时视觉SLAM方法的移动机器人在权利要求书中公布了：1.一种基于动态实时视觉SLAM方法的移动机器人，其包括：图像采集模块、动态视觉SLAM模块和控制器，其特征在于：所述动态视觉SLAM模块包括：视觉SLAM模块和图像分割模块；所述视觉SLAM模块、所述图像分割模块分别与图像采集模块通信连接；所述控制器通过串口通信连接所述动态视觉SLAM模块；所述图像采集模块获取环境的RGB图像信息和深度信息后，将RGB图像信息和深度信息以RGB图像序列和深度图像序列的方式进行传输，记作待处理数据；所述图像采集模块将所述待处理数据分别发送到所述视觉SLAM模块和所述图像分割模块中；所述待处理数据送入所述视觉SLAM模块中进行识别操作；所述视觉SLAM模块中对待处理数据的处理操作流程与所述图像分割模块中对所述待处理数据的操作流程并行进行；所述视觉SLAM模块包括：顺序连接的Lucas-Kanade稀疏光流模块、二次剔除模块、特征匹配位姿估计模块；所述图像分割模块中对所述待处理数据中的RGB图像帧通过语义分割网络进行目标检测，得到动态对象的语义分割图像后，再进行阈值分割处理，最终得到得到只有动态对象的动态图像帧，并将所述动态图像帧送入到所述视觉SLAM模块中的所述二次剔除模块中；所述Lucas-Kanade稀疏光流模块接收所述图像采集模块输入的当前RGB图像帧提取ORB特征点后，基于Lucas-Kanade稀疏光流法进行异常特征点的剔除，再将所述待处理数据的ORB特征点送入所述二次剔除模块中，进行二次剔除操作；所述二次剔除模块中设置动态特征点容器，在进行所述二次剔除操作前，先确认是否接收到了所述图像分割模块发出的新的动态图像帧；如果接收到了，则将新接收的动态图像帧记作：NewImg，使用NewImg对所述动态特征点容器进行更新，再使用所述动态特征点容器对所述待处理数据的ORB特征点进行二次剔除操作；如果没有接收到动态图像帧更新，则直接利用所述动态特征点容器中已有的特征点，对所述待处理数据的ORB特征点进行所述二次剔除操作；所述二次剔除模块将进行所述二次剔除操作之后的所述待处理数据的ORB特征点送入到所述特征匹配位姿估计模块中；在所述特征匹配位姿估计模块中，对所述待处理数据的ORB特征点进行特征匹配，进行机器人的位姿估计得到位姿估计，并构建出环境的三维点云地图；将所述位姿估计结果、所述三维点云地图发送给所述控制器，所述控制器基于所述位姿估计结果、所述三维点云地图，进行二维占据栅格地图的构建，根据期望目标位置，完成机器人的轨迹规划，并控制机器人运动。

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