基于图优化和EKF框架下融合单目视觉和IMU的SLAM方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明提供基于图优化和EKF框架下融合单目视觉和IMU的SLAM方法及系统，方法包括：通过相机和惯性测量单元IMU分别采集图像及惯性数据，并将图像及惯性数据送入预置频率参数的单目REKF‑VIO系统；对单目REKF‑VIO系统执行状态预测、更新以及状态扩充操作，以估计当前帧的状态后验均值和系统协方差；初始化单目REKF‑VIO系统，以构建初始全局地图的初始地图点；根据初始地图点进行筛选处理，据以得到视觉关键帧；根据视觉关键帧，利用图优化及EKF互补框架获取优化全局地图以及运动状态信息；将运动估计信息送入优化全局地图，据以进行局部地图的更新和闭环优化。本发明解决了前端图片帧处理效率低、误差干扰及精度较低的技术问题。

《基于图优化和EKF框架下融合单目视觉和IMU的SLAM方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022115557760，当前法律状态为已下证，由安徽大学提出申请，发明人为樊渊;张弼泽;杨国志;方笑晗;程松松;潘天红;张德祥;董翔;李腾;樊富友，申请日期为2022-12-06，公开（公告）日期为2025-09-09，国际专利分类号（IPC）为 G01C 21/00 (2006.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供基于图优化和EKF框架下融合单目视觉和IMU的SLAM方法及系统，方法包括：通过相机和惯性测量单元IMU分别采集图像及惯性数据，并将图像及惯性数据送入预置频率参数的单目REKF‑VIO系统；对单目REKF‑VIO系统执行状态预测、更新以及状态扩充操作，以估计当前帧的状态后验均值和系统协方差；初始化单目REKF‑VIO系统，以构建初始全局地图的初始地图点；根据初始地图点进行筛选处理，据以得到视觉关键帧；根据视觉关键帧，利用图优化及EKF互补框架获取优化全局地图以及运动状态信息；将运动估计信息送入优化全局地图，据以进行局部地图的更新和闭环优化。本发明解决了前端图片帧处理效率低、误差干扰及精度较低的技术问题。

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