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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种面向空间机器人的异步事件连续时间状态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：CN117132619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202310972885.0，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种面向空间机器人的异步事件连续时间状态估计方法是由黄攀峰;王志祥;张夷斋;李旭东设计研发完成，并于2023-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向空间机器人的异步事件连续时间状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向空间机器人的异步事件连续时间状态估计方法，将事件相机采集的异步事件测量数据通过异步特征检测追踪前端来实现数据关联，生成异步的特征轨迹，并将多条异步特征轨迹利用基于高斯过程回归的连续时间估计方法进行优化估计，从而得到空间机器人在的实时位置和姿态。由于事件相机具有低功耗、高动态范围、事件触发等优点，因此非常适合空间机器人对能耗和工作环境照明度的要求，故本发明采用事件相机来估计空间机器人的运动状态。所发明方法可用于空间机器人在动态范围较高的三维空间作业过程中的实时运动状态估计，具有重大应用价值。

本发明授权一种面向空间机器人的异步事件连续时间状态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种面向空间机器人的异步事件连续时间状态估计方法，其特征在于步骤如下：步骤1：设置状态轨迹的采样时间间隔Δt，设置滑动窗口大小n，在滑动窗口中的状态轨迹采样点为χi＝{xi-n+1,xi-n+2,...,xi}；步骤2：启动异步特征轨迹追踪前端，每当事件相机传感器输出事件流时，将事件流输入到前端，进行特征轨迹的追踪；步骤3：当前端追踪的时间满足滑动窗口设定的阈值时，进行系统初始化，得到三维路标点，将三维路标点重新投影至图像平面，同时剔除重新投影误差大于像素阈值的特征轨迹；步骤4：根据采样点的位姿估计值，利用高斯过程插值的方法，得到特征轨迹测量点处的状态量；进而对滑动窗口内的特征轨迹进行三角化，标记三角化成功的特征轨迹为已完成三角化，并得到三维路标点，对三角化后重投影误差大于阈值的特征轨迹予以剔除；步骤5：继续获取事件流测量，并用前端进行特征轨迹的追踪和维护，直到当前的测量时间与滑动窗口最新的采样点时间差大于等于状态轨迹的采样时间间隔Δt；步骤6：边缘化滑动窗口最老的一个状态轨迹采样点，然后对滑动窗口内现有的状态轨迹采样点利用高斯过程先验模型生成一个最新的状态轨迹采样点，加入到滑动窗口中；步骤7：查询当前滑窗内跟踪到且已完成三角化的特征轨迹和其对应的三维路标点构建重投影误差，与步骤6运动先验生成的最新的状态轨迹采样点一起，加入到高斯过程回归连续时间后端优化器，迭代优化得到最新状态轨迹采样点的位姿估计值；步骤8：利用步骤7的最新位姿估计值对滑窗内还未完成三角化的特征轨迹进行三角化，标记三角化成功的特征轨迹为已完成三角化，并得到新的三维路标点；步骤9：计算每条特征轨迹的重投影误差，并将重投影误差大于阈值的特征轨迹予以删除，重复执行步骤5。

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