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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于激光雷达点云聚类的障碍物检测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：CN116524219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310059217.9，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种基于激光雷达点云聚类的障碍物检测方法是由张飞虎;周西军设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于激光雷达点云聚类的障碍物检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于激光雷达点云聚类的障碍物检测方法，首先是进行点云预处理，主要是通过离群值去除及降采样对点云进行过滤，然后采用了线性拟合算法分离地面点云与障碍物点云，之后采用欧式聚类实现了对障碍物的分离，提高障碍物检测的准确性，最后对聚类后的点云进行3D包围盒拟合，方便了对障碍物感知后的无人车的进一步行驶控制，用以后继的避障、跟踪之类工作。

本发明授权一种基于激光雷达点云聚类的障碍物检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达点云聚类的障碍物检测方法，其特征在于步骤如下： 步骤1：对无人车的激光雷达获得的点云进行过滤，去除ROI区域之外的点、离群噪声点和点云的降采样： 采用概率统计滤波器对原点云里的离群值进行去除； 采用体素网格滤波器对离群值去除后的点云进行降采样； 通过PCL库中的CropBoxFillter进行圈定ROI区域； 步骤2：采用基于线性拟合的地面分割算法，将原始数据分割为地面点云与障碍物点云，一帧点云数据中仅剩下障碍物点云； 步骤3：采用欧式聚类识别出属于相同障碍物的点云，以确定其几何特征及位置信息； 步骤4：采用长方体作为边界框，以最小面积矩形的方法应用于每个聚类对象，得到一个2D框，以三维点云最高最低点为高度信息，2D框为长、宽信息，生成包含有长、宽、高信息的3D框，得到包围障碍物点云数据3D边界框； 所述3D框的底部矩形面包含点云最低点，顶部矩形面包含点云最高点； 步骤5：以3D边界框对齐PCL库中的OBB包围盒，在无人车行进中，OBB随着无人车朝向而不断改变计算自身方向，以及自身方向前的障碍物； 所述通过PCL库中的CropBoxFillter圈定ROI区域，以原点为中心其大小则由两个顶点决定，分别为xyz正方向的最大值即最大x坐标、最大y坐标、最大z坐标，及xyz负方向最小值即最小x坐标、最小y坐标、最小z坐标； 所述3D框通过调用PCL库中的OBB即OrientedboundingBox,有向包围盒生成；所述3D框调用PCL库中的OBB函数获取聚类后点云所需要的3D边界框。

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