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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利用于自动驾驶三维地图重建的点云配准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：CN116485852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310425590.1，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权用于自动驾驶三维地图重建的点云配准方法是由马文萍;邢嘉鑫;武越;朱浩;张越设计研发完成，并于2023-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于自动驾驶三维地图重建的点云配准方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于自动驾驶三维地图重建的点云配准方法，通过预先构建的双分支特征提取网络以及获取实时的三维点云数据，可以提取三维点云数据的局部和全局特征，然后利用特征交互使两个点云的数据相关联。本发明为了产生用于生成变换参数的更精细的特征，使用通道级特征融合方法，该方法将两个点云的特征之间的数据相关联，通道级特征融合方法进行待配准点云之间的特征交互，使得能够找到一对点云的深度特征之间的相关性，并允许网络通过特征差异学习进行特征增强，进一步提升点云配准任务的准确性和自身网络的鲁棒性。因此本发明可以提高自动驾驶生成重建地图的准确性。

本发明授权用于自动驾驶三维地图重建的点云配准方法在权利要求书中公布了：1.一种用于自动驾驶三维地图重建的点云配准方法，其特征在于，包括： S100，从数据库获取标准数据集以及从车辆的传感器获取实时采集的外部环境的三维数据，并读取所述标准数据集读取每个点云样本的点云数据； S200，对每个点云样本进行随机采样得到每个点云样本的采样点； S300，根据点云数据构建源点云和模版点云； S400，将源点云以及对应的模版点云输入至预先构建的基于双分支特征差异性学习的点云配准网络中，利用该点云配准网络得到源点云至对应的模版点云的变换参数，并通过优化该该点云配准网络的网络参数，得到最终的点云配准模型；基于双分支特征差异性学习的点云配准网络包括一个局部特征提取模块、一个全局特征提取模块、相似度融合模块以及输出层； 其中，所述局部特征提取模块与全局特征提取模块并行，同时提取输入点云的点云特征，所述局部特征提取模块提取的为局部特征，所述全局特征提取模块提取的为全局特征；所述相似度融合模块通过计算全局特征与局部特征之间的相似度以输出融合特征，并通过输出层输出； S500，将相邻时刻同一传感器或同一时刻不同传感器的三维数据输入至点云配准模型中得到相邻时刻的变换参数； S600，利用变换参数将对应的三维数据对齐至同一个参考系中，从而完成三维地图重建。

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