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龙图腾网获悉江苏徐工工程机械研究院有限公司申请的专利一种障碍物检测方法、装置、工程车辆及存储介质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：CN115424034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211004601.0，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种障碍物检测方法、装置、工程车辆及存储介质是由任良才;杨超;艾云峰;张恩宇设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种障碍物检测方法、装置、工程车辆及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了障碍物检测技术领域，具体涉及一种障碍物检测方法、装置、工程车辆及存储介质，障碍物检测方法包括：对采集到的三维原始点云数据进行分离和聚类处理，获得非地面点聚类簇，并将非地面点聚类簇作为候选障碍物点集；采用构建的障碍物特征提取模型分别提取所述候选障碍物点集中的障碍物点特征、二维投影特征和体素化特征，并进行融合得到障碍物特征；对所述障碍物特征进行分类，得到障碍物检测结果。本发明可以有效检测出无人车辆在行驶过程中遇到的静态障碍物和动态障碍物，对障碍物的识别不受障碍物尺寸大小、距离远近和种类的限制，提升了无人驾驶车辆对环境的感知精度，精准避障，为无人驾驶车辆的安全行驶提供保障。

本发明授权一种障碍物检测方法、装置、工程车辆及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种障碍物检测方法，其特征是，包括： 对采集到的三维原始点云数据进行分离和聚类处理，获得非地面点聚类簇，并将非地面点聚类簇作为候选障碍物点集； 采用构建的障碍物特征提取模型分别提取所述候选障碍物点集中的障碍物点特征、二维投影特征和体素化特征，并进行融合得到障碍物特征； 对所述障碍物特征进行分类，得到障碍物检测结果； 其中，所述障碍物特征提取模型包括：全连接层、含有可变形卷积层的二维卷积神经网络、含有可变形卷积层的三维卷积神经网络、特征融合模块， 所述全连接层，用于将候选障碍物点集中的每个点连接至前一层的所有点进行全连接处理，得到障碍物的点特征； 所述二维卷积神经网络，用于对经过二维投影处理的障碍物的点特征进行包括二维可变形卷积在内的处理，得到障碍物的二维投影特征； 所述三维卷积神经网络，用于对经过体素化处理的障碍物的点特征进行包括三维可变形卷积在内的处理，得到障碍物的体素化特征； 所述特征融合模块，用于将障碍物的点特征、二维投影特征和体素化特征进行融合，得到障碍物特征。

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