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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于视觉的仿生扑翼无人机空间位姿估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：CN117115252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310990249.0，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于视觉的仿生扑翼无人机空间位姿估计方法是由王勇;晏靖明;梁俊涛;陈豫广;张清瑞;朱波;胡天江设计研发完成，并于2023-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉的仿生扑翼无人机空间位姿估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉的仿生扑翼无人机空间位姿估计方法，如下：获取图像训练数据集；使用深度学习检测算法对图像训练数据集及标注信息进行训练；获取图像采集装置的内外参信息，获取仿生扑翼无人机飞行图像；根据深度学习检测算法对仿生扑翼无人机飞行图像进行测试，得到关键点图像坐标系测试结果和仿生扑翼无人机的翼型状态；测量不同翼型状态下仿生扑翼无人机坐标系关键点的三维坐标及翼型状态；通过解算得到仿生扑翼无人机的空间位置和姿态结果。本发明根据不同飞行姿态进行翼型状态标注定义，深度学习训练检测后进行解算，得到空间位置和姿态，解决由于无人机的结构复杂、翼型状态多样，通过外部图像难以求解其空间位姿的问题。

本发明授权一种基于视觉的仿生扑翼无人机空间位姿估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉的仿生扑翼无人机空间位姿估计方法，其特征在于：所述方法包括步骤如下： 对获取仿生扑翼无人机图像进行标注，标注内容包括仿生扑翼无人机的图像坐标关键点和翼型状态信息，得到仿生扑翼无人机图像训练数据集； 使用深度学习检测算法对仿生扑翼无人机图像训练数据集及标注信息进行训练，得到训练权重，更新深度学习检测算法，得到训练好的深度学习检测算法； 对图像采集装置进行内外参标定，得到图像采集装置的内外参信息，并通过图像采集装置获取仿生扑翼无人机飞行图像； 根据训练好的深度学习检测算法对仿生扑翼无人机飞行图像进行测试，得到关键点图像坐标系测试结果和仿生扑翼无人机的翼型状态； 按照翼型状态分类，测量不同翼型状态下仿生扑翼无人机自身机体坐标系关键点的三维坐标信息，并记录翼型状态； 根据图像采集装置的内外参信息、关键点图像坐标系测试结果、仿生扑翼无人机的翼型状态，和不同翼型状态下仿生扑翼无人机自身机体坐标系关键点的三维坐标信息，使用空间位置姿态估计算法进行解算，得到仿生扑翼无人机的空间位置和姿态结果。

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