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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于局部平面拟合的障碍物提取方法、设备及介质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：CN118692054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202410797975.5，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于局部平面拟合的障碍物提取方法、设备及介质是由许雄;曹子龙;冯永玖;李鹏朔;童小华;谢欢;王超;柳思聪;肖长江;金雁敏;陈鹏设计研发完成，并于2024-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部平面拟合的障碍物提取方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于局部平面拟合的障碍物提取方法、设备及介质，该方法包括以下步骤：获取目标区域的三维点云；使用布料模拟滤波算法，将所述目标区域的三维点云分类为地面点与非地面点；对非地面点进行点云聚类，得到候选障碍物簇，对所述候选障碍物簇进行筛选得到初步障碍点云；使用基于随机采样一致的最小二乘平面拟合算法对所述初步障碍点云附近的局部地面进行平面拟合，将拟合得到的局部地面上方的点作为同一个障碍物点云，再次点云聚类后，将聚类后点数量最大的一类作为优化后的障碍物点云；使用有向包围框对优化后的障碍物点云进行量测，得到各障碍物的位置与形态参数信息。与现有技术相比，本发明具有准确性高、实时性好等优点。

本发明授权基于局部平面拟合的障碍物提取方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于局部平面拟合的障碍物提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取目标区域的三维点云； 使用布料模拟滤波算法，将所述目标区域的三维点云分类为地面点与非地面点； 对非地面点进行点云聚类，得到候选障碍物簇，对所述候选障碍物簇进行筛选得到初步障碍点云； 使用基于随机采样一致的最小二乘平面拟合算法对所述初步障碍点云附近的局部地面进行平面拟合，将拟合得到的局部地面上方的点作为同一个障碍物点云，再次点云聚类后，将聚类后点数量最大的一类作为优化后的障碍物点云； 使用有向包围框对优化后的障碍物点云进行量测，得到各障碍物的位置与形态参数信息； 所述对所述候选障碍物簇进行筛选得到初步障碍点云，采用的筛选准则具体为：簇中点在地面上方；簇中点的数量大于给定阈值；簇中点云最大离地高度大于给定阈值； 所述将聚类后点数量最大的一类作为优化后的障碍物点云，其后还包括：对优化后的障碍物点云重复应用筛选准则，得到最终的障碍物点云； 所述使用有向包围框对优化后的障碍物点云进行量测，得到各障碍物的位置与形态参数信息，具体为： 计算优化后的障碍物点云的质心，进行去质心化，并构建协方差矩阵； 对协方差矩阵进行奇异值分解，获取点云的特征向量； 根据特征向量，将点云投影至特征空间，分别获取优化后的障碍物点云在特征空间中X,Y,Z方向上的范围，以作为最终障碍物量测结果。

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