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龙图腾网获悉安徽海博智能科技有限责任公司申请的专利自动驾驶技术多传感器感知融合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：CN118072284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202410141076.X，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权自动驾驶技术多传感器感知融合方法是由李志祥;袁广驰;王炜杰;张帅乾;刁小宇;张保俊;陈金刚设计研发完成，并于2024-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶技术多传感器感知融合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶技术多传感器感知融合方法，其包括S1.传感器标定，对所应用的传感器进行坐标标定，建立不同传感器坐标系之间的转换关系；S2.目标融合，以激光雷达的点云数据为本底进行数据融合，将摄像头数据以及毫米波雷达得到的障碍物信息与点云数据融合，并确定激光雷达的点云数据中的障碍物信息；S3.目标集确定，汇总得到最终的障碍物集合。本发明实现了激光雷达、摄像头以及毫米波雷达之间的目标检测的相互融合，可以据此充分利用不同传感器获取的数据的特点，得到更精确的障碍物信息，从而提供障碍物检测的精度、准确性、鲁棒性，实现更优的环境感知能力。

本发明授权自动驾驶技术多传感器感知融合方法在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶技术多传感器感知融合方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.对所应用的传感器进行坐标标定，建立不同传感器坐标系之间的转换关系； S2.以激光雷达的点云数据为基准，分别将摄像头数据以及毫米波雷达数据与激光雷达的点云数据进行融合，并确定激光雷达的点云数据中的障碍物信息； 所述S2包括： S21.先利用2D目标检测算法，输出障碍物的2D检测框，然后确定所有投影在2D检测框内的点云，并利用聚类算法对该障碍物的所有点云进行聚类，以构建障碍物的3D包裹框，从而更新基于摄像头数据得到的障碍物信息； S22.先通过检测得到毫米波雷达数据中障碍物的毫米波目标框，确定所有投影在毫米波目标框内的点云，再根据处于毫米波目标框内的点云数据更新毫米波雷达数据中的障碍物信息； S23.对未被摄像头或毫米波雷达覆盖的激光雷达点云进行处理，并结合纯激光的3D目标检测算法，确定激光雷达的点云数据中的障碍物信息； 其中，在步骤S21与S22中将被摄像头或毫米波雷达的障碍物所覆盖的部分的点云数据从激光雷达点云数据中直接剔除； S3.分别将融合后的摄像头数据所对应的障碍物集合、融合后的毫米波雷达数据所对应的障碍物集合以及激光雷达的点云数据所对应的障碍物集合进行汇总，以得到最终的障碍物集合； 所述激光雷达的点云数据为： 其中，表示第i个激光点云，表示第i个激光点云的坐标，表示第i个激光点云的反射强度； 所述通过检测得到毫米波雷达数据中障碍物的毫米波目标框，确定所有投影在毫米波目标框内的点云包括： 其中，分别表示第i个毫米波目标框内所有点云的坐标，表示第i个障碍物的毫米波目标框的中心点坐标，分别表示第i个障碍物的毫米波目标框宽和长，分别表示第i个毫米波目标框内所有点云的最大高度和最低高度，表示第i个毫米波目标框中心点坐标的z值，表示第i个毫米波目标框的高度。

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