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龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利一种低纹理场景下融合深度信息的点线特征SLAM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：CN117011660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202311065465.0，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种低纹理场景下融合深度信息的点线特征SLAM方法是由龚迪琛;于伟;姜长钰;李林峰;盖东东;李乐飞;章烈设计研发完成，并于2023-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低纹理场景下融合深度信息的点线特征SLAM方法在说明书摘要公布了：本发明公开的一种低纹理场景下融合深度信息的点线特征SLAM方法，首先输入彩色图像，在彩色图像中提取点特征和线特征；输入同一帧的深度图并与彩色图进行对齐，将提取的线特征映射到深度图，计算线特征的伪深度梯度；根据四叉树算法、线特征的伪深度梯度和长度对点特征和线特征进行筛选和均匀化，然后对保留的特征进行特征匹配；而后使用点的EPNP算法并将其扩展到线特征，计算出相机位姿的初始值，再根据线特征的伪深度梯度和长度构建改进的重投影误差模型，对相机位姿进行优化；之后进行局部建图和回环检测，并将改进的重投影误差模型也应用于局部优化和全局优化。本发明充分利用深度图和彩色图的信息，克服了低纹理场景下基于点线特征的视觉SLAM精度下降甚至系统失效的问题，提升了系统精度和实时性。

本发明授权一种低纹理场景下融合深度信息的点线特征SLAM方法在权利要求书中公布了：1.一种低纹理场景下融合深度信息的点线特征SLAM方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、输入彩色图像，根据彩色图像提取点特征和线特征； S2、输入深度图像，将同一帧的深度图与彩色图的像素对齐，将彩色图上提取的线特征以线段的形式映射到深度图，计算深度图上该线特征周围区域的深度变化程度，得到该线特征的伪深度梯度；所述计算步骤具体为：将深度图中的线段沿着与线段垂直的方向向两侧膨胀预设的长度，形成一个矩形区域，该区域以线段为中心轴并被线段分隔为两个大小相同的小矩形区域；计算两个小矩形区域内所有像素值之和的差值的绝对值，并将该绝对值除以所述矩形区域内的像素个数，得到所述伪深度梯度； S3、如果点特征高于、线特征数量高于则对点特征和线特征进行均匀化分布和筛选，计算筛选后的点特征和线特征的描述子并进行匹配； S4、由已匹配的点特征和线特征估计运动位姿初值，然后建立统一的包含点特征和线特征的重投影误差模型对其进行优化；所述重投影误差模型综合融合了点特征和线特征的重投影误差，并根据线特征的长度和所述伪深度梯度对每个线特征赋予不同的权重； S5、判断当前帧是否为关键帧，若为关键帧则将其插入局部地图并更新；利用所述重投影误差模型，对当前关键帧和相邻关键帧进行局部优化； S6、对关键帧进行回环检测，当判定发生回环时，进行闭环矫正和全局优化。

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