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龙图腾网恭喜武汉大学申请的专利一种融合全景SLAM与目标识别的无人机自主飞行技术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：CN115933718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202211385768.6，技术领域涉及：G05D1/49；该发明授权一种融合全景SLAM与目标识别的无人机自主飞行技术方法是由张毅;杨见兵;黄飞;孙启浩设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合全景SLAM与目标识别的无人机自主飞行技术方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合全景SLAM与目标识别的无人机自主飞行技术方法，以搭载了全景相机的四旋翼无人机为载体，将全景SLAM算法与目标识别与避障算法融合，实现无人机在位置环境的自主飞行。本套无人机自主飞行技术首先依靠全景SLAM在未知环境中完成环境地图构建的同时进行自我定位，并利用YOLOv5算法对视野内的物体目标识别，判断出障碍物位置信息后结合定位信息，以D*Lite算法实时进行自主避障与路径规划。本套系统具有以下优点：体积小，成本低，适用场景广泛，定位准确，识别与避障过程可自动化、智能化完成，减少人工干预，提高作业效率。

本发明授权一种融合全景SLAM与目标识别的无人机自主飞行技术方法在权利要求书中公布了：1.一种融合全景SLAM与目标识别的无人机自主飞行技术方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，搭建轻小型无人机平台；选择小轴距四旋翼无人机作为飞行平台，在无人机平台前端搭载全景相机，有效获取360°视角信息；将视频信息实时传输至机载电脑，进行实时计算，从而获取无人机飞行姿态以及场景感兴趣目标信息；再将飞行姿态数据传入飞控系统，自主控制无人机飞行；步骤2，利用全景相机采集环境影像，运行实时的全景SLAM，完成无人机的定位与自主飞行；步骤2的具体实现包括如下子步骤；步骤2.1，构建全景图像的成像模型，包括单镜头成像模型与多镜头成像模型，实现全景图像高效拼接，完成图像数据的球面映射；步骤2.2，利用SPHORB算法对步骤2.1映射的球面图像进行特征提取与匹配拼接；步骤2.3，根据步骤2.2提取的特征点对，通过对极约束求解相邻帧间的位姿变换关系，并采用非线性优化对特征点的三维坐标和相机位姿进行优化，使重投影误差最小，输出最优的相机位姿完成定位，并以此位姿对特征点进行变换拼接，完成建图；步骤3，基于目标识别技术，对实时图像中的物体进行检测，结合SLAM输出的定位信息，以目标物为终点规划最优路径，完成自主避障飞行；步骤3的具体实现方式如下；步骤3.1，以YOLOv5算法为目标识别算法，输入全景影像的目标数据集对神经网络模型进行训练，以训练后的模型对步骤2中传输的全景图像进行实时目标识别，输出识别结果；步骤3.2，利用步骤2.3中得到的相邻帧间时间差与位姿变换，推算飞行器速度、加速度和角速度，通过kalman滤波导航算法对飞行器位姿进行动态跟踪；在飞行过程中根据步骤3.1中识别的障碍物位置信息与飞行器实时定位信息，利用D*Lite搜索算法进行三维航迹规划，实现实时自主避障。

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