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龙图腾网恭喜西南交通大学申请的专利IMU与RGB-D融合驱动的建构筑物实时三维建模方法与系统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：CN119399363B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411444750.8，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权IMU与RGB-D融合驱动的建构筑物实时三维建模方法与系统是由高雨涵;闫春利;李雪;易锟;易川;朱军设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本IMU与RGB-D融合驱动的建构筑物实时三维建模方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种IMU与RGB‑D融合驱动的建构筑物实时三维建模方法与系统，属于三维重建领域，解决现有技术采用固定采样率的问题。本发明基于室外场景实时采集RGB‑D相机的数据，包括IMU传感器采集的IMU数据、相机采集的深度图像、彩色图像和相机位姿；基于IMU数据的自适应采样率调整算法动态调整RGB‑D相机的采样率后，RGB‑D相机扫描建构筑物获取RGB‑D相机的数据；基于上述结果和动态特征感知位姿解算优化算法识别并剔除动态特征点，得到RGB‑D相机的静态特征位姿；基于RGB‑D相机的静态特征位姿和点云综合精度评估对深度图像和彩色图像对应的点云进行渐进式点云替换，并结合结构特征约束进行真实纹理的室外场景渐进式三维建模。本发明用于建构筑物实时三维建模。

本发明授权IMU与RGB-D融合驱动的建构筑物实时三维建模方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种IMU与RGB-D融合驱动的建构筑物实时三维建模方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、基于室外场景实时采集RGB-D相机的数据，包括IMU传感器采集的IMU数据、相机采集的深度图像、彩色图像和相机位姿；步骤2、基于IMU数据的自适应采样率调整算法动态调整RGB-D相机的采样率，并基于调整后的采样率，RGB-D相机扫描建构筑物获取RGB-D相机的数据；基于IMU数据的自适应采样率调整算法的公式为： 式中，f为实时采样率，即调整后的采样率，运动状态为静止状态时，fmin≤FF0，运动状态为剧烈运动时，f0f≤fmax，ka、kω为加速度和角速度调整系数，σa表示给定时间内加速度的标准差，σω表示给定时间内角速度的标准差，at和ωt为实时采集的t时刻的加速度和角速度，at和ωt为加速度阈值和角速度阈值，从给定的时间内的加速度偏差比例和角速度偏差比例中获取最大偏差比例；步骤3、基于步骤2得到的结果和动态特征感知位姿解算优化算法识别并剔除动态特征点，得到优化后采集每帧深度图像和彩色图像时RGB-D相机的静态特征位姿；具体步骤为：步骤3.1、基于采样率调整后获取的RGB-D相机的数据，采用ORB算法提取第N帧深度图像或彩色图像的ORB特征点，针对提取到的ORB特征点采用基于密度的空间聚类算法DBSCAN生成特征点簇Ci，其中，N≥1；步骤3.2、根据第N帧深度图像或彩色图像的中每个特征点簇Ci内所有特征点坐标的平均值获得到对应特征点簇Ci的重心坐标Gi，并基于该帧特征点簇Ci的重心坐标Ci和实时采集的采样率调整后的IMU数据，预测第N+1帧深度图像或彩色图像的同名特征点簇的重心坐标预测公式如下： 式中，为第N+1帧深度图像或彩色图像的同名特征点簇的预测重心坐标，R为IMU传感器记录的陀螺仪数据在帧间隔时间内的一次积分结果，Δx,Δy,Δz为IMU传感器记录的线性加速度在帧间隔时间内的二次积分结果，Gi为第i个特征点簇的重心坐标；步骤3.3、采用ORB算法提取第N帧深度图像或彩色图像的ORB特征点，根据第N+1帧深度图像或彩色图像提取到的ORB特征点与第N帧提取到的ORB特征点，采用快速邻近算法匹配ORB特征点，对匹配成功的ORB特征点标记为同名点对，同名点对中第N帧的ORB特征点，若属于第N帧的特征点簇则该同名点对中第N+1帧的特征点属于第N+1帧的特征点簇即为第N+1帧相对于第N帧的同名特征点簇,最后通过计算同名特征点簇所有点坐标的平均值实测同名特征点簇的重心坐标步骤3.4、计算第N+1帧深度图像或彩色图像的实测同名特征点簇和预测同名特征点簇的重心坐标偏差值ε，公式为： 步骤3.5、若重心坐标偏差值ε大于设定的阈值，则认为该簇为动态特征点簇，剔除该簇中的所有ORB特征点，否则，该簇被认为是静态特征点簇，保留该簇中的所有ORB特征点；步骤3.6、基于步骤3.5获得的N+1帧的静态特征点簇中的ORB特征点与第N帧对应的同名特征点簇中的ORB特征点构成静态特征点对，根据静态特征点对，通过PnP算法进行采集深度图像和彩色图像时RGB-D相机的初始静态特征位姿估计，再使用非线性进一步优化采样率调整后的相机位姿，以更新采样率调整后的RGB-D相机的相机位姿，直至每帧均完成以上步骤，即得到以拍摄第一帧深度图像和彩色图像时的相机位姿为基准，采集每帧深度图像和彩色图像时RGB-D相机的静态特征位姿；步骤4、基于RGB-D相机的静态特征位姿和点云综合精度评估对深度图像和彩色图像对应的点云进行渐进式点云替换，并结合结构特征约束进行真实纹理的室外场景渐进式三维建模。

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