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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于双分辨率结构表示单元的动态点云识别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：CN117036287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202311005546.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于双分辨率结构表示单元的动态点云识别方法是由张涛;张广毅设计研发完成，并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双分辨率结构表示单元的动态点云识别方法在说明书摘要公布了：一种基于双分辨率结构表示单元的动态点云识别方法，动态对象识别与移除是机器人在变化的室外环境中完成任务需要解决的一项关键问题。先验地图中存在的动态点云的痕迹影响着后续路径规划和重定位技术的性能。然而，城市中复杂的环境，激光雷达扫描的遮挡问题，定位与建图的精度都影响着动态对象识别的精度。尽管之前的一些工作已经提出了一些使用高分辨率栅格或人为标注来识别动态对象的方法，但这些方法无法保证在对动态点具有高拒绝率的同时仍有着很好的对静态点的保留率。本申请移除方法在极大的减少静态点误杀的同时，还对动态点云具有极高的拒绝率，最终建立更为准确的全局静态地图。

本发明授权一种基于双分辨率结构表示单元的动态点云识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双分辨率结构表示单元的动态点云识别方法，包括如下步骤，其特征在于： 步骤1：从当前的点云数据中提取处理区域，并提取限定高度空间内的点，将处理区域沿雷达坐标系的X轴和Y轴方向进行栅格划分，统计每个栅格内的高度的最大值，最小值以及保存落在该栅格内的点； 步骤2：利用LIO_SAM输出的当前帧的全局位姿，从全局地图中提取子地图，并提取限定高度空间内的点，将子地图沿雷达坐标系的X轴和Y轴方向进行栅格划分，统计每个栅格内的高度的最大值，最小值以及保存落在该栅格内的点，除此之外，对子地图进行更高分辨率的栅格划分，统计每个方格内的高度的最大值，最小值以及保存落在该方格内的点的信息； 步骤3：将子地图进行径向划分，得到N个扇形，统计每个扇形区域内高度大于ha的最近点的距离，如果不存在满足这个高度的点，在将距离赋值为L； 步骤4：计算当前帧栅格和对应的子地图栅格的高度差信息来确定潜在动态区域，遍历处理区域的每一个栅格，对每个确定为潜在动态区域的栅格都进行标记； 步骤5:利用周围高度信息对这些潜在的栅格进行筛选，如果栅格左右两侧的高度或前后两侧的高度明显低于中心栅格的高度，则认为这是动态区域； 步骤6:考虑里程计的精度的影响，利用栅格边缘方格的占据状态来判断是否发生了静态点的误杀，利用步骤5计算得到的周围高度最大值的最小值sh来统计动态栅格的占据状态； 步骤7:假设里程计误差引起的静态点的误杀都发生在栅格的边缘，如果占据方格全部处于栅格的边缘位置，并且边缘位置邻域内的占据方格数量多于栅格内的占据方格数量，该区域将会被恢复为静态区域； 静态边缘区域的点的恢复如下； 如果占据方格全部处于栅格的边缘位置，并且边缘位置邻域内的占据方格数量多于栅格内的占据方格数量，该区域将会被恢复为静态区域； 步骤8:利用步骤6得到的静态区域内的点进行地面拟合，如若栅格内的方格都为占据状态，则栅格内的点全部被认为非地面点，后续对这些非地面点继续静态点的恢复； 步骤9:利用步骤6计算得到的g_l作为地面高度，对误杀的地面点进行恢复，将低于g_l的动态点恢复为静态点； 步骤10:利用sh和栅格内的点最大高度将高度均匀分为四个区域，计算落在每个区域内点占所有拟删除动态点的比重，若某高度区域R的比重小于2Nd，将所有动态点恢复为静态点； 步骤11:利用栅格最大高度值和待删除的动态点的最小值进行4个区域的划分，统计最低高度区域的点的比重，若比重大于50％，则被认为存在地面点的误杀，将该区域的动态点恢复为静态点； 步骤12:遍历所有栅格，将所有识别的动态点在子地图上进行删除，然后将剔除后的子地图合并在全局地图中，等待下一帧的处理。

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