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龙图腾网获悉上海科技大学申请的专利一种高能效FPGA实现的点云特征提取方法及其应用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：CN115586509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202211251084.7，技术领域涉及：G01S7/48；该发明授权一种高能效FPGA实现的点云特征提取方法及其应用是由孙豪;哈亚军设计研发完成，并于2022-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高能效FPGA实现的点云特征提取方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明的一个技术方案是提供了一种高能效FPGA实现的点云特征提取方法，映射到FPGA上运行。本发明的另一个技术方案是提供了一种前述的高能效FPGA实现的点云特征提取方法的应用，其特征在于，应用于无人驾驶或者机器人的点云特征提取中。相比于现有技术方案而言，本发明的创新之处在于：一种低复杂度的投影方法来组织无序且稀疏的点云；一种高并行度的方法来提取粗粒度特征点；一种高并行度的方法来选择细粒度的特征点。

本发明授权一种高能效FPGA实现的点云特征提取方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种高能效FPGA实现的点云特征提取方法，映射到FPGA上运行，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取无序点云，对于无序点云中的每个点x,y,z，使用激光角度导向的投影方法将点云精确投影到点云矩阵中，包括以下步骤： 步骤101、针对激光雷达构建一个激光发射角度中值查找表，在该激光发射角度中值查找表中记录激光雷达相邻发射角度的中值角度φn，φn＝ωn+ωn+12，ωn为激光雷达发出的第n束激光线束的发射角度，n∈[0,N-1]，激光雷达共发射N束激光线束； 步骤102、将激光发射角度中值查找表中记录的各中值角度的正切值的平方乘以正负系数后，得到各线束查找数值τn，并以此构建一个线束查找表，如下式所示： τn＝signφn×tanφn2 式中，signφn表示φn的正负号； 步骤103、对无序点云中的每个点x,y,z通过τp＝signz×z2x2+y2得到对应的查找数值τp，再用查找数值τp与线束查找表作比较，得到每个点所属的激光线束，进而获得了点云矩阵中的行索引v，结合当前点的行索引h，将当前点投影到点云矩阵中； 步骤104、重复步骤103直至遍历无序点云中的所有点，得到点云矩阵； 步骤2、将点云矩阵的元素分成三类，分别是起始元素、丢失元素和正常元素，其中：丢失元素指没有任何点映射到此元素对应的位置，有点映射的称为正常元素，起始元素指的是属于第0行的元素或者丢失元素下一行的正常元素； 列扫描遍历点云矩阵，检测出粗粒度特征点，包括以下步骤： 步骤201、计算每个点云矩阵中每个数据点的局部平面曲率，并滤除不可靠的数据点或者阻挡点； 对于可靠的数据点，将局部平面曲率c超过角点阈值tedge的数据点标记为粗粒度角点，对于局部平面曲率c低于平面点阈值tplane的数据点，进入步骤202进行处理； 步骤202、计算上一步所获得的数据点的斜率θ，将斜率θ大于阈值tvp的数据点标记为粗粒度垂直平面点，对于斜率θ小于阈值tθ的数据点，进入步骤203进行处理； 步骤203、引入全局平均地面点高度hg和局部平均地面点高度hl，其中，全局平均地面点高度hg表示当前计算的所有地面点的平均高度，局部平均地面点高度hl表示当前处理点局部范围内地面点的平均高度； 对于斜率θ小于阈值tθ的数据点： 若该数据点为起始元素，则计算其高度值与全局平均地面点高度hg的差值的绝对值，将绝对值小于全局高度差阈值thg的数据点标记为粗粒度地面点； 若该数据点为正常元素，计算其高度值与全局平均地面点高度hg的差值的绝对值，并计算其高度值与局部平均地面点高度hl的差值，将高度值与全局平均地面点高度hg的差值的绝对值小于全局高度差阈值thg且高度值与局部平均地面点高度hl的差值在阈值范围内的数据点标记为粗粒度地面点； 步骤204、将获得的粗粒度地面点和粗粒度垂直平面点统称为粗粒度平面点，则获得由粗粒度平面点以及粗粒度角点组成的粗粒度特征点； 步骤3、在粗粒度特征点中，渐进地、均匀地选择细粒度特征点。

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