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龙图腾网获悉常州大学申请的专利一种多传感器融合的多端目标识别与定位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：CN116295328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211088501.0，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权一种多传感器融合的多端目标识别与定位方法是由侯庆林;张文杰;张继设计研发完成，并于2022-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多传感器融合的多端目标识别与定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种多传感器融合的多端目标识别与定位方法，包括对相机数据和激光雷达数据进行堆栈预处理；时间同步与防止抖动；构建神经网络进行目标检测；图像与雷达信息融合与联合搜索，将点云与图像融合并查找图像上物体；进行空间位置解算。本发明基于固定视角的在固定场景下的机器人固定导航，具有高内聚低耦合的特点，此种全场景可用的自动驾驶系统可以实现一套系统，多端使用，大大降低了设备成本和现有设备改造成本，对于全场景的统筹兼顾更加全面，多目标间统筹调度更加稳定高效，可用于仓库、运输或者封闭园区等场景中，借助一个或多个高位视角便可以进行多目标、大范围的引导。

本发明授权一种多传感器融合的多端目标识别与定位方法在权利要求书中公布了：1.一种多传感器融合的多端目标识别与定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、对相机数据和激光雷达数据进行堆栈预处理； 堆栈是通过接收循环获取传感器数据，首先对短时堆栈的项目进行堆栈处理并生成对应的结果；其次检索出包含短时堆栈的项目的最小长时堆栈，用短时堆栈的结果和剩余项目数据生成需要的堆栈结果；最后结束堆栈操作，送出堆栈结果； 步骤二、时间同步与防止抖动； 步骤三、构建神经网络进行目标检测； 步骤四、图像与雷达信息融合与联合搜索，将点云与图像融合并查找图像上物体； 步骤四具体包括： S41、通过联合标定得到旋转矩阵和平移矩阵，并将每一个三维点云中的点变换为相机坐标系下的点，并将变换过程用转换矩阵表示； S42、将相机的原始坐标矫正到相机实际成像坐标； S43、首先，将三维点云投影，得到所有空间点到图像平面的映射表，搜寻提取位于实际图像范围内点，将不在相机图像范围内的删除； 其次，针对神经网络搜索到特定的目标，筛出点云中构成目标的点的集合； S44、使用聚类求平均法将构成目标物体的点集转换为空间中的近似点，并封装成搜寻函数，并通过搜索函数接受一像素坐标范围并利用拓展量进行拓展，得到一聚合的世界坐标； 步骤五、进行空间位置解算； 步骤五具体包括： S51、通过搜寻函数得到雷达点云坐标下的两个点坐标，，构建由原点指向两坐标的空间向量； S52、方向上统一雷达与车辆坐标系，并建立水平面上的极坐标系； S53、构建近、远定位点的空间向量；构建由车辆指向目标点的空间向量，并求得车辆距离目标的距离； S54、通过步骤S53的两个空间向量根据夹角公式求得方向角； S55、再将极坐标系上的目标点极坐标信息转换到车辆坐标系中平面上的点； S56、得出目标在极坐标系的位置； S57、使用SLAM进行位置估计，融合IMU得到极坐标点到车辆坐标系到SLAM建图坐标系的姿态转换信息。

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