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龙图腾网获悉中山大学·深圳;中山大学申请的专利一种基于雷达数据的多车协同3D目标检测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：CN119902211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510089743.9，技术领域涉及：G01S13/931；该发明授权一种基于雷达数据的多车协同3D目标检测方法及系统是由高陈强;李资翱;张俊银设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于雷达数据的多车协同3D目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于雷达数据的多车协同3D目标检测方法及系统，方法包括：获取主车辆及各个协同车辆的局部环境信息，并加入噪声得到雷达数据；将协同车辆的雷达数据共享至主车辆，将雷达数据转换至主车辆的坐标系；将雷达数据转换为伪图像，并提取协同车辆与主车辆的特征；对提取的协同车辆的特征去除时间和空间噪声；使协同车辆与主车辆的特征进行交互融合；生成周围环境的三维目标检测框；通过计算损失函数，循环优化目标检测模型，完成多车协同的3D目标检测。本发明实施例能够提高目标检测的精度和鲁棒性，使得自动驾驶系统在动态、复杂的路况中能够实时、精准地识别目标，增强了自动驾驶系统的安全性，可广泛应用于智能交通技术领域。

本发明授权一种基于雷达数据的多车协同3D目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于雷达数据的多车协同3D目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过雷达传感器获取主车辆以及各个协同车辆的局部环境信息，并在获取的局部环境信息中加入时间和空间噪声，得到雷达数据； 将协同车辆的雷达数据通过车载通信系统实时共享至所述主车辆，并通过GPS技术将雷达数据转换至主车辆的坐标系； 将各车辆的雷达数据使用PointPillar编码器转换为伪图像，并通过ResNet18提取协同车辆与主车辆的特征； 对提取的协同车辆的特征，采用卡尔曼滤波算法去除时间和空间噪声； 通过注意力机制，使协同车辆的特征与主车辆的特征进行交互融合，得到融合特征； 将融合特征输入PointPillar解码器，生成周围环境的三维目标检测框，确定目标的空间位置与形状； 通过计算损失函数，将得到的所述三维目标检测框与真实框进行比较，计算梯度，并回传梯度以更新网络参数，循环优化目标检测模型； 根据优化得到的最终的目标检测模型完成多车协同的3D目标检测； 所述损失函数用于计算预测的3D目标检测框与真实框之间的差异，并通过反向传播机制更新网络参数，优化目标检测精度； 损失函数的公式为： 其中，分别表示对目标的位置、大小和方向的误差计算；为预测框的位置信息；为真实框的位置信息；为权重系数，用于平衡不同类别的损失。

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