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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利点云数据预处理方法及装置、水面目标激光雷达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：CN115877404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211298880.6，技术领域涉及：G01S17/93；该发明授权点云数据预处理方法及装置、水面目标激光雷达是由张磊;张韧然;杜祥;江坤颐;齐博涵;白高颐;朱炜;王博设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本点云数据预处理方法及装置、水面目标激光雷达在说明书摘要公布了：点云数据预处理方法及装置、水面目标激光雷达，涉及智能无人智慧船领域。针对现有简单的欧式聚类方法对船舶尾浪处理不足，会导致对目标船位置、体积的误判，影响无人艇对目标真实属性的判断的问题，本发明提供的技术方案为：点云数据预处理方法，用于水面点云数据噪点移除，所述方法包括：步骤1：选取目标水面空间中一点，根据点得到点云；步骤2：根据点云得到距离满足预设阈值的激光点集合；步骤3：判断激光点集合中激光点个数是否满足预设要求，若满足则保留集合作为目标点云簇，并进行步骤4；若不满足则返回重复步骤1至步骤3；步骤4：根据目标点云簇，获取目标水面信息。适合应用于点云处理技术，应用于船载水面激光雷达传感器。

本发明授权点云数据预处理方法及装置、水面目标激光雷达在权利要求书中公布了：1.点云数据预处理方法，用于水面点云数据噪点移除，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：选取目标水面空间中一点，根据所述点得到点云； 步骤2：根据所述点云得到距离满足预设阈值的激光点集合； 步骤3：判断所述激光点集合中激光点个数是否满足预设要求，若满足则保留所述集合作为目标点云簇，并进行步骤4；若不满足则返回重复步骤1至步骤3； 步骤4：根据所述目标点云簇，获取所述目标水面信息； 其中，选取空间中某一点，使用KD-Tree数据索引结构加速完成该点的近邻搜索； 基于点云强度与欧式距离，点云的加权距离计算公式如下所示： ； 式中：表示加权后的欧氏距离m，表示欧氏距离m，表示点云强度； 使用KD-Tree数据索引结构完成所述点的近邻搜索，得到所述点云，具体的： 对于给定的待查询点P，从KD-Tree的根节点进行比较，比较当前节点划分维度k上查询点P对应的值和阈值，若，则访问左子树，否则访问右子树直至达到叶子节点Q，Q即为P的最近邻点，最小距离D即为Q和P之间的距离，之后沿着原搜索路径回退至根节点，在此过程中，若有满足与P之间距离小于D的子节点则纳入搜索范围，并随之更新最近邻点；若没有其他剩余点即所有的搜索路径都为空，则KT-Tree搜索流程结束； 进行聚类： 针对空间中某点P，基于KD-Tree近邻搜索算法找到临近点并计算点云的加权距离作为距离判断标准，小于设定阈值的近邻点被划分到输出集合Q中，判断Q中元素数目，若Q中的元素数目持续增加，则在Q中选取除P外的其他激光点重复；若Q中的元素不再增加，且元素数量满足阈值要求则保留该集合作为输出结果，否则移除该集合，重复，直至空间中不再存在剩余激光点。

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