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龙图腾网获悉上海科技大学申请的专利应用于激光雷达单帧点云的高效KNN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：CN115963471B 。

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：202310016208.1，技术领域涉及：G01S7/48；该发明授权应用于激光雷达单帧点云的高效KNN方法及其应用是由肖建中;孙豪;邓岂;哈亚军设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于激光雷达单帧点云的高效KNN方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于激光雷达单帧点云的高效KNN方法。本发明的另一个技术方案是提供了一种上述的应用于激光雷达单帧点云的高效KNN方法的应用，其特征在于，通过FPGA加速上述的应用于激光雷达单帧点云的高效KNN方法。本发明建立了基于点云投影和距离尺度的数据结构，这个结构确保了空间中相邻的点也是会被组织在相邻的存储中。本发明高效地构建新数据结构。本发明提供了高效地最近点搜索方式。

本发明授权应用于激光雷达单帧点云的高效KNN方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种应用于激光雷达单帧点云的高效KNN方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、通过激光雷达获得无序的点云数据，对于任意一个点x，y，z利用激光雷达的横纵分辨率将其投射到矩阵，其中，点x，y，z在矩阵中的横坐标h＝arctanyxΔβ计算得到，点x，y，z在矩阵中的纵坐标 Δβ表示激光雷达水平方向的角分辨率，Δα表示激光雷达垂直方向的角分辨率； 步骤2、计算点x，y，z到激光雷达的距离r，并依据距离r以及预先确定的不同距离维度所对应的距离范围将点x，y，z划分入对应的距离维度； 步骤3、将步骤1所获得的矩阵中每一列分为Np个数据块； 步骤4、采用步骤2计算得到每个数据块中各点所对应的距离维度，统计矩阵中每个数据块里各个距离维度上点的个数，并记录在统计表中； 步骤5、根据步骤4获得的统计表，得到不同数据块中各距离维度上第一个点的索引位置，从而得到一张索引表； 步骤6、将所有点按照步骤5所获得的索引表进行重新排列，获得有序的点云数据； 步骤7、对于同一空间中的目标点pxp，yp，zp，在步骤6所获得的有序的点云数据中找到K个与之相邻的点，包括以下步骤： 步骤701、采用步骤1所记载的方法确定目标点pxp，yp，zp在矩阵的位置vq、hq，并采用步骤2所记载的方法确定目标点pxp，yp，zp与激光雷达的距离rq； 步骤702、根据目标范围缩小搜索范围，缩小后的矩阵的大小为[vq±arcsinrinrqΔα，hq±arcsinrinrqΔβ]，距离维度上的范围是Rq±Rin，其中，rin表示搜索范围，Rq表示目标点p的距离维度，Rin表示rin对应的距离维度； 步骤703、获得的缩小后区域内的候选点，一一计算候选点与目标点的欧式距离并排序，获得最近K个点。

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