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龙图腾网获悉深圳清华大学研究院;水木东方(深圳)科技有限公司申请的专利一种自动驾驶仿真3D模型雷达反射率的存储、读取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：CN119647117B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411750252.6，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种自动驾驶仿真3D模型雷达反射率的存储、读取方法是由吴建平;田发存;郑少将设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶仿真3D模型雷达反射率的存储、读取方法在说明书摘要公布了：本申请涉及自动驾驶技术领域，公开一种自动驾驶仿真3D模型雷达反射率的存储、读取方法，其中方法包括：采集并计算自动驾驶相关场景物体真实反射率；将自动驾驶相关场景物体真实反射率嵌入至3D模型表面的纹理贴图中；计算并读取雷达反射强度反馈数据。本申请通过在3D模型纹理中嵌入雷达反射率字段，精确模拟不同物体的雷达反射特性，考虑环境因素对雷达反射的影响，并实现数据的高效存储与读取，以提升自动驾驶仿真系统对端到端测试的支持能力，增强仿真的真实性和有效性。

本发明授权一种自动驾驶仿真3D模型雷达反射率的存储、读取方法在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶仿真3D模型雷达反射率的存储、读取方法，其特征在于，所述方法包括； 采集并计算自动驾驶相关场景物体真实反射率； 将自动驾驶相关场景物体真实反射率嵌入至3D模型表面的纹理贴图中； 计算并读取雷达反射强度反馈数据； 采集并计算自动驾驶相关场景物体真实反射率，包括： 根据自动驾驶场景中物体，对物体进行分类，并分析物体表面的物理特性；其中，所述自动驾驶场景中物体包括车辆、挡风玻璃、建筑物、路面、路灯柱，所述物体表面的物理特性包括材质属性、表面粗糙度和几何特征，所述材质属性包括金属、塑料、玻璃、混凝土、沥青，所述几何特征包括物体的形状；基于物体分类及物理特性分析，为每类物体设定一个基础反射率参数范围，以为后续采集和建模提供参考； 采用理论方法和实际采集数据相结合的矫正方法对数据进行校准； 获取真实场景数据并进行去噪和归一化处理；其中，归一化公式为： 式中，R归一化为归一化反射率值；Rmax和Rmin分别为不同物体中的最小和最大反射率值；R为物体的反射率值； 构建反射强度计算公式，表示为： ρ＝f材质,粗糙度,角度,距离,波长 式中，ρ为反射强度；在函数f中，材质决定物体对电磁波的吸收和反射比例；粗糙度影响反射方向的分布特性；角度和距离改变接收信号的强度分布；波长决定波的穿透性和散射特性； 对不同物体类别的反射强度特性进行归类、分布拟合和标准化存储； 将自动驾驶相关场景物体真实反射率嵌入至3D模型表面的纹理贴图中，包括： 以目标物体表面材质与实际场景匹配以及目标物体的比例、纹理、细节与真实场景匹配为建模要求，建立仿真场景中的目标物体的3D模型； 将3D模型表面映射到二维图像空间，生成纹理贴图，并导出JPEG格式的纹理贴图，所述导出JPEG格式的纹理贴图包括用于存储反射率数据的APP1段，所述APP1段用于EXIF元数据； 利用EXIF元数据存储反射率，使用EXIF的UserComment字段嵌入每个物体的反射率； 在纹理贴图上以颜色表示反射率值，将反射率值映射为热力图，并将反射率热力图叠加到原始纹理贴图上； 计算并读取雷达反射强度反馈数据，包括： 在仿真系统中，根据雷达的安装位置和设计参数，计算出当前雷达扫描线束的方向与角度范围；其中，当前雷达扫描线束的方向与角度范围决定每条雷达束线在仿真场景中可能碰触的物体区域，仿真器逐条解算当前角度下雷达点的发射路径，通过逐步扫描，形成完整的雷达点云数据； 基于所述雷达点云数据，通过射线追踪算法，确定每个雷达点的传播路径是否与某一物体表面发生碰撞，当碰撞发生时，仿真器记录雷达点击中的3D物体、碰撞位置及对应的表面法线信息；结合仿真环境的场景树或加速结构，定位复杂场景中的目标物体； 基于雷达点碰撞的3D物体表面包含预先嵌入的雷达反射率字段，仿真系统通过读取纹理贴图中的设定字段，获取当前物体的雷达反射率参数，如果反射率字段为空或未定义，则调用默认参数库，为未知材质赋予合理的反射率值，根据读取的反射率值，结合表面法线和入射角计算雷达回波的方向和强度； 根据物体表面的雷达反射率、距离衰减以及环境条件建立物理仿真模型，对雷达反射强度进行综合计算，生成雷达反射强度反馈数据；其中，所述雷达反射强度反馈数据包括各个雷达点的位置坐标和反射强度值； 基于各个雷达点的位置坐标和反射强度值，输出点云数据。

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