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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种球空间对齐的激光雷达与相机联合标定方法及系统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：CN120088339B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510197030.4，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种球空间对齐的激光雷达与相机联合标定方法及系统是由卞浩邈;周剑;肖进胜;王斯远;于明昊设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种球空间对齐的激光雷达与相机联合标定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种球空间对齐的激光雷达与相机联合标定方法及系统，包括：获取车载的激光雷达点云数据和相机图像数据；构建多个球形空间形成的球域，提取激光雷达点云数据和相机图像数据的重点特征；由多个球域构建感知球空间，通过线性标定访问多个球域中不同模态特征，确定感知球空间跨域融合信息；对感知球空间跨域融合信息进行特征增强，获得增强跨域感知特征；对增强跨域感知特征依次进行几何对齐和语义权重对齐，得到融合特征信息。本发明通过引入感知球空间概念，利用多模态特征中来自雷达的几何特征和来自相机的语义特征进行深度学习对齐，有效克服物理方法中雷达信息与相机信息难以消除的错位，显著提高不同传感器模态之间的对齐精度。

本发明授权一种球空间对齐的激光雷达与相机联合标定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种球空间对齐的激光雷达与相机联合标定方法，其特征在于，包括： 获取车载的激光雷达点云数据和相机图像数据； 构建多个球形空间形成的球域，基于所述球域提取所述激光雷达点云数据和相机图像数据的重点特征； 由多个球域构建感知球空间，通过线性标定访问多个球域中不同模态特征，确定感知球空间跨域融合信息； 通过特征增强模块对所述感知球空间跨域融合信息进行特征增强，获得增强跨域感知特征； 对所述增强跨域感知特征依次进行几何对齐和语义权重对齐，得到融合特征信息； 获取车载的激光雷达点云数据和相机图像数据之后，还包括： 基于变换方程将所述激光雷达点云数据转换至包含深度信息的2D-range图中，通过卷积提取点云特征； 采用前置卷积神经网络ResNet对所述相机图像数据进行卷积处理得到彩色图像特征，进行方程组P2R转换至包含深度信息的2D-range图中，从直角坐标系p3Dk=xk,yk,zk转换到球极坐标系psphk=rk,θk,φk的公式如下： 再从球极坐标系转换到2D-range图的公式如下： 其中，和是垂直视场的上限和下限，和是最终生成的图像宽度和高度； 所述几何对齐包括： 采用相机标定矩阵建立激光雷达点云数据与相机图像数据之间的关联，对于位于中的每个点，对应的像素坐标u,v通过以下变换公式计算得到： 其中，表示相机外参矩阵，包括旋转和位移分量，表示相机内参矩阵； 所述语义权重对齐包括： 采用相机特征估计3D点深度，将3D点深度与激光雷达点深度数据进行比较，通过差异分析评估相机特征辅助效果，给越接近的特征赋予更高权重，融合过程公式如下： 其中，是激光雷达扫描数据，是当前3D点对应的已有特征，是多层感知机中的激活函数，和是两个权重矩阵，用于对特征做进一步线性变换，是经过一步融合后的特征，是经过第二步融合后的特征。

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