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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利面向车路协同自动驾驶的毫米波雷达点云配准方法及装置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：CN116721135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310715862.1，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权面向车路协同自动驾驶的毫米波雷达点云配准方法及装置是由马华东;赵东;王书岳;邓凯凯;郑文昕;张紫涵设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向车路协同自动驾驶的毫米波雷达点云配准方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向车路协同自动驾驶的毫米波雷达点云配准方法及装置，属于点云配准领域。本发明利用摄像机和毫米波雷达的互补优势，实现车辆‑基础设施稀疏无序的3D雷达点云的准确配准，解决了稀疏无序雷达点云语义特征难提取及点对难对应的问题。同时设计自适应调度策略，考虑车辆的触发因素和基础设施视野内点云的变化程度来自适应触发数据请求，以确保多车‑基础设施之间实时的配准。本发明将车辆和基础设施的摄像机数据和雷达点云数据作为输入并最终完成点云配准，同时满足毫米波雷达点云配准的实时性和准确性，实现了在大雾天气下，对车辆感知范围和感知精度的提升，并支持毫米波雷达在目标检测、路径规划等应用上性能的进一步提高。

本发明授权面向车路协同自动驾驶的毫米波雷达点云配准方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向车路协同自动驾驶的毫米波雷达点云配准方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、显著目标分割：利用相机分别获取路边设施和多个车辆的相机数据，使用显著目标分割器分别从路边设施和多个车辆的图像中分割显著目标，来为雷达分支提供静态语义； S2、显著区域提取：基于静态语义和利用毫米波雷达分别获取路边设施和多个车辆的雷达点云数据，使用显著区域提取器在时间和空间维度上对齐相机和毫米波雷达分支，来获得显著目标相应的3D点云区域； S3、3D点云配准：根据显著目标相应的3D点云区域，选择关键点并对所选关键点进行迭代，得到变换矩阵，输出配准结果； 所述方法通过多车自适应调度组件实现多车实时的点云配准，多车自适应调度组件包括请求调度器和自适应触发器；请求调度器通过权衡请求次数、配准延迟、成功率和车辆视角的变化程度来选择关键帧；对于非关键帧，请求调度器使用前一帧中目标的状态信息来更新下一帧的点云数据；自适应触发器同时考虑车辆因素和基础设施视角的变化程度，以自适应地传输相应的关键点； 步骤S3中，采用改进的RANSAC算法对所选关键点进行迭代，改进的RANSAC算法包括两种策略： i关键点提取策略 利用显著目标的几何特征用球体包裹以获得相应的关键点； ii早期终止策略 通过对显著目标进行聚类和相似性计算，以判断变换矩阵的正确方向，如果匹配关键点计算出的方向与变换矩阵的正确方向一致，则提前终止迭代过程。

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