一种视觉惯性SLAM方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明涉及一种视觉惯性SLAM方法，包括如下步骤：步骤1：提取并跟踪图像上的特征点；步骤2：对所述特征点的集合进行德劳内三角剖分，将其转换到世界坐标系，得到三角网格；步骤3：提取有界平面并进行数据关联；步骤4：对滑动窗口内的平面进行特征点检查与合并；步骤5：构建因子图模型，并在所述因子图模型中引入平面的几何约束，优化全局位姿。本发明提出的方法能够适用于使用单目相机提取场景中有界平面参数的过程，且能够实现有界平面的边界约束以及平面间的数据融合；本发明实现了一个完整的视觉惯性SLAM系统，且该系统在EUROC、TUM基准数据集中的验证结果表明：该方法在不损失实时性的情况下，大大降低了均方根误差。

《一种视觉惯性SLAM方法（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 2023105073099，当前法律状态为已下证，由苏州科技大学提出申请，发明人为沈晔湖;张大庆;王其聪;赵冲;蒋全胜;朱其新;牛雪梅;谢鸥;杨勇;卢金斌;苗洋;李欢，申请日期为2023-05-08，公开（公告）日期为2025-08-05，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/246 (2017.01)，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：本发明涉及一种视觉惯性SLAM方法，包括如下步骤：步骤1：提取并跟踪图像上的特征点；步骤2：对所述特征点的集合进行德劳内三角剖分，将其转换到世界坐标系，得到三角网格；步骤3：提取有界平面并进行数据关联；步骤4：对滑动窗口内的平面进行特征点检查与合并；步骤5：构建因子图模型，并在所述因子图模型中引入平面的几何约束，优化全局位姿。本发明提出的方法能够适用于使用单目相机提取场景中有界平面参数的过程，且能够实现有界平面的边界约束以及平面间的数据融合；本发明实现了一个完整的视觉惯性SLAM系统，且该系统在EUROC、TUM基准数据集中的验证结果表明：该方法在不损失实时性的情况下，大大降低了均方根误差。

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