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龙图腾网获悉中国煤炭科工集团太原研究院有限公司;山西天地煤机装备有限公司申请的专利一种煤矿井下无人驾驶车辆巷道环境感知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：CN119781329B 。

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：202411714850.8，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种煤矿井下无人驾驶车辆巷道环境感知方法是由马立森;田原;郝明锐;吉强;毕跃起;李大明;袁晓明;李嘉然;赵宇阳;李小燕;刘志更;王俊秀;郭皇煌;孙少华;宋庭锋设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种煤矿井下无人驾驶车辆巷道环境感知方法在说明书摘要公布了：本发明属于煤矿井下无人驾驶技术应用领域，为解决目前多传感器的多模态融合感知在煤矿井下环境中不稳定的问题，提供了一种煤矿井下无人驾驶车辆巷道环境感知方法，通过将车端和巷道端两端所安装的激光探测系统的点云数据和图像采集装置的图形数据融合，解决了单一传感器在井下无人驾驶过程中对障碍物检测的局限性，同时，将车端的检测结果与巷道端的检测结果在决策层上融合，实现了车端与巷道端的信息交流，扩大了车辆行驶过程中的感知范围，有效提升了煤矿井下车辆无人驾驶目标检测的全面性及驾驶的安全性，进一步地，基于鸟瞰图空间将不同模态下的数据就那些对齐，优化了融合感知算法，提升了煤矿并下车辆无人驾驶技术中目标检测的精确度。

本发明授权一种煤矿井下无人驾驶车辆巷道环境感知方法在权利要求书中公布了：1.一种煤矿井下无人驾驶车辆巷道环境感知方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取激光探测系统采集的车端及巷道端的点云数据和图像采集装置采集的车端及巷道端的图形数据； S2：对同一端的所述点云数据进行编码，得到规则的点云数据，然后基于规则的点云数据进行属性提取，得到点云数据的体素特征，将所述体素特征进行压缩，得到点云数据在鸟瞰图空间的点云属性； 所述基于规则的点云数据进行属性提取，得到点云数据的体素特征，包括： 利用稀疏卷积层将规则的点云数据处理成体素形式，得到三维体素信息； 利用稀疏3D卷积网络，提取所述三维体素信息中的体素特征，得到点云数据的体素特征； S3：将同一端的图形数据进行处理后，得到初级图形属性以及对应的深度属性，最后将所述初级图形属性和所述深度属性进行结合，得到图形数据的三维视锥，再对所述三维视锥进行处理，得到图形数据在鸟瞰图空间的图形属性； 所述将同一端的图形数据进行处理后，得到初级图形属性以及对应的深度属性，包括： 构建ResNet101+FPN属性提取网络，提取所述图形数据中不同层级的图像信息，并将不同层级的图像信息进行融合，得到初级图形属性； 构建深度预测网络，提取所述图形数据中多尺度的图像信息，并利用静态权重计算对应于多尺度图像信息的深度属性； 所述对所述三维视锥进行处理，得到图形数据在鸟瞰图空间的图形属性，包括： 建立三维视锥空间和体素空间的映射关系，得到三维视锥在点云坐标系下的图形体素网络属性； 在三维视锥空间，将所述三维视锥沿z轴方向压缩，得到图形数据在鸟瞰图空间的图形属性； S4：将同一端的所述点云属性和所述图形属性基于所述鸟瞰图空间的空间维度进行串联，经处理后得到目标检测结果；所述检测结果包括车端的目标检测结果和巷道端的目标检测结果； 所述经处理后得到目标检测结果，包括： 通过区域建议网络对串联后的鸟瞰图进行处理，生成障碍物目标候选框； 基于串联后的鸟瞰图进行关键点信息提取，将提取到的关键点信息传输至所述障碍物目标候选框中，并对其进行障碍物检测，得到目标检测结果； S5：将车端的目标检测结果和巷道端的目标检测结果进行融合，根据融合后的目标检测结果进行障碍物检测，根据检测结果得到障碍物信息；其中，巷道端的目标检测主要检测在井下车道行驶过程中距离无人驾驶车辆距离较远处的障碍物情况，车端的目标检测是对无人驾驶车辆周围的巷道端检测不到的较小障碍物进行识别，通过车端和巷道端的结果相互补盲，得出全局的最优决策。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国煤炭科工集团太原研究院有限公司;山西天地煤机装备有限公司，其通讯地址为：030032 山西省太原市山西示范区科技创新城科荟路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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