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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种面向智能驾驶车辆的多传感器融合方法及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：CN115061139B 。

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：202210768001.5，技术领域涉及：G01S13/931；该发明授权一种面向智能驾驶车辆的多传感器融合方法及系统是由石钧仁;高俊;朴昌浩;许林;何维晟;邵慧爽;孙荣利;李珂欣;苏永康设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向智能驾驶车辆的多传感器融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能驾驶车辆技术领域，具体涉及一种面向智能驾驶车辆的多传感器融合方法及系统；该方法包括：根据GM‑PHD算法和探测物体的矩形目标模型构建扩展目标跟踪器；采用扩展目标跟踪器对毫米波雷达的探测信息进行处理，得到探测物体的毫米波雷达航迹信息；采用构建的边界框探测器和配置有IMM‑UKF的JPDA跟踪器对激光雷达的探测信息进行处理，得到探测物体的激光雷达航迹信息；采用时空间转换将毫米波雷达航迹信息和激光雷达航迹信息进行处理，得到中心融合节点；采用IMF算法对中心融合节点进行处理，得到全局航迹信息；本发明解决了数据关联方法引入的组合爆炸以及由不同传感器局部航迹信息错序导致的时序问题。

本发明授权一种面向智能驾驶车辆的多传感器融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向智能驾驶车辆的多传感器融合方法，其特征在于，包括： S1：根据GM-PHD算法和探测物体的矩形目标模型构建扩展目标跟踪器；采用扩展目标跟踪器对毫米波雷达的2维探测信息进行处理，得到探测物体的毫米波雷达航迹信息； 构建扩展目标跟踪器的过程包括： 根据探测物体的矩形目标模型得到探测物体的矩形扩展目标状态； 根据探测物体的矩形扩展目标状态，采用GM-PHD算法计算k时刻多目标预测PHD和k时刻多目标后验PHD，得到扩展目标跟踪器； S2：构建边界框探测器和配置有IMM-UKF的JPDA跟踪器；采用边界框探测器和配置有IMM-UKF的JPDA跟踪器对激光雷达的3维探测信息进行处理，得到探测物体的激光雷达航迹信息； 构建边界框探测器的过程包括：采用基于RANSAC平面拟合算法对激光雷达数据进行预处理，得到目标点云；采用欧几里得算法对目标点云进行聚类；根据聚类的目标点云构建边界框探测器的状态向量，进而得到边界框探测器； 构建配置有IMM-UKF的JPDA跟踪器的过程包括： 配置有IMM-UKF的JPDA跟踪器由输入交互模块、UKF滤波模块、概率更新模块、JPDA数据关联模块以及输出融合模块构成； 输入交互模块根据UKF滤波模块中的UKF滤波器在k时刻的第一状态估计和第一协方差矩阵计算第二状态估计和第二协方差矩阵并输出； UKF滤波模块中的UKF滤波器根据输入交互模块的输出和k时刻的有效观测向量，输出k+1时刻的第三状态估计和第三协方差矩阵； 概率更新模块根据UKF滤波模块的残差信息，计算k+1时刻运动模型的条件概率； JPDA数据关联模块根据第三状态估计、第三协方差矩阵和目标在运动模型下的第一测量信息，计算目标k+1时刻在运动模型下的第二测量信息； 输出融合模块根据k+1时刻运动模型的条件概率、第二测量信息、第三状态估计和第三协方差矩阵计算融合后的状态估计和协方差矩阵； S3：采用时空间转换将毫米波雷达航迹信息和激光雷达航迹信息进行处理，得到中心融合节点；采用IMF算法对中心融合节点进行处理，得到全局航迹信息；根据全局航迹信息实现对探测物体的跟踪。

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