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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种考虑多维特性的越野地面自然行驶数据集标注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：CN117076961B 。

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：202311047328.4，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种考虑多维特性的越野地面自然行驶数据集标注方法是由赵健;刘彦辰;朱冰;李雅欣;冷志远设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑多维特性的越野地面自然行驶数据集标注方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种考虑多维特性的越野地面自然行驶数据集标注方法，结合车辆外部感知特征和本体感知特征定义数据标签，实现地面图像材质类别和地面物理特征类别的多对多映射，使越野地面自然行驶多源异构数据集标注更多维、信息更完善。应用本发明越野地面自然行驶多源异构数据集标注方法，有助于实现不同越野地面类别物理特征的参数化描述，增强智能越野汽车的越野地面环境认知能力，为智能越野汽车的运动规划与控制提供更加有价值的地面物理特征信息。

本发明授权一种考虑多维特性的越野地面自然行驶数据集标注方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑多维特性的越野地面自然行驶数据集标注方法，其特征在于：包括以下步骤： S10、获取越野地面自然行驶多源异构数据集Dmulti； 所述的越野地面自然行驶多源异构数据集至少包含两个或两个以上数据来源，所采集的数据具有至少两个或两个以上不同数据格式，多源异构数据间具有时间同步依据；所述的越野地面自然行驶多源异构数据集Dmulti至少包含本体感知信号Dproprio和外部感知信号Dtero； 所述的本体感知信号Dproprio至少包含车辆CAN总线内部的驾驶员操纵行为数据、车辆行驶状态数据及车辆-车轮动力学响应数据； 所述的外部感知信号Dtero至少包含安装于车辆上的图像采集设备采集到的越野地面图像数据； 所述的越野地面自然行驶多源异构数据集Dmulti按照采集时间和空间分为若干段连续的越野地面自然行驶多源异构数据集Dmulti,cont，所述的连续的越野地面自然行驶多源异构数据集Dmulti,cont是在连续的时间和空间上采集； S20、越野地面自然行驶多源异构数据里程标注： 根据车辆行驶状态信息和图像采集设备的安装位置信息，分别估算本体感知信号采集时刻的相对采集起点的里程和外部感知信号可采集的越野地面区域相对采集起点的里程范围； S30、对越野地面自然行驶多源异构数据进行地面图像材质类别标注，提取均一地面图像材质类别的越野地面自然行驶多源异构数据段落Dmulti,uniqmatl： S31、对每一段连续的越野地面自然行驶多源异构数据集Dmulti,cont，对越野地面图像以像素为单位标注地面图像材质类别；所述地面图像材质类别Ymatl表示从视觉上根据材质特点对地面图像进行地面类别判断得到的结论； S32、提取包含的地面图像材质类别唯一，且持续处于同一地面图像材质类别的连续帧越野地面图像和所述连续帧越野地面图像里程标注对应的里程范围中包含的本体感知信号； S33、对步骤S32所得的每一帧本体感知信号标注地面图像材质类别为对应的地面图像材质类别，形成均一地面图像材质类别的越野地面自然行驶多源异构数据段落Dmulti,uniqmatl＝{Dproprio,Dtero,TSproprio,TStero,Tagmile,proprio,Tagmile,tero,Ymatl}uniqmatl； S40、时频域特征提取和第一车-轮-路交互特征集Dinteract构建： S41、对每个均一地面图像材质类别的越野地面自然行驶多源异构数据段落Dmulti,uniqmatl，根据本体感知信号进行车-轮-路交互状态信息估计；分别形成连续的车-轮-路交互状态数据段落； S42、将每个连续的车-轮-路交互状态数据段落分割为若干时间长度T，互相重合长度不超过70％的连续数据段，共形成N个车-轮-路交互状态样本Pinteract＝{pinteract,1,pinteract,2,...,pinteract,N}； S43、计算每个车-轮-路交互状态样本的时域特征和频域特征，每个车-轮-路交互状态样本pinteract,i对应一组车-轮-路交互特征xi＝xi1,xi2,...xin，n为特征数量，并对应唯一地面图像材质类别标注ymatl,i； S44、步骤S10所述越野地面自然行驶多源异构数据集包含的全部车-轮-路交互状态样本及对应地面图像材质类别标注形成第一车-轮-路交互特征集： S50、车-轮-路交互特征与地面物理特征类别映射关系构建： 根据所述第一车-轮-路交互特征集Dinteract，通过特征分析方法获取第一车-轮-路交互特征集中的主要车-轮-路交互特征，形成第二车-轮-路交互特征集D′interact，通过聚类算法分析第二车-轮-路交互特征集D′interact中的样本集中分布情况，获得nphy个聚类簇，每个聚类簇逐一生成地面物理特征类别标签Yphy； S60、对越野地面自然行驶多源异构数据进行地面物理特征类别标注： S61、根据步骤S50，第二车-轮-路交互特征集D′interact中的每一样本x′i,ymatl,i对应的原始车-轮-路交互状态样本pinteract,i也标注为相同的地面物理特征类别； S62、将车-轮-路交互状态样本pinteract,i映射回步骤S30、S40所述的均一地面图像材质类别的越野地面自然行驶多源异构数据段落； S63、每一帧本体感知信号的地面物理特征类别标注由其所属的若干车-轮-路交互状态样本{...,pinteract,j-1,pinteract,j,pinteract,j+1,...}的地面物理特征类别{...,yphy,j-1,yphy,j,yphy,j+1,...}投票决定； S70、构建地面图像材质类别Ymatl与地面物理特征类别Yphy概率映射关系： 根据步骤S50获得的聚类结果，归纳统计每个地面图像材质类别包含的样本所属的地面物理特征类别，形成地面图像材质类别与地面物理特征类别概率映射关系表； S80、越野地面物理特征类别与力学几何特征的映射关系构建： S81、对每一车-轮-路交互状态样本pinteract,i，估算地面的力学特征mc和几何特征gc，所述力学特征包括但不限于地面附着系数，所述几何特征包括但不限于地面不平度； S82、对每一地面物理特征类别Yphy对应的车-轮-路交互状态样本估算得到的力学特征和几何特征拟合高斯分布，得到每一地面物理特征类别与力学几何特征概率分布映射mcphy,i～Nμmc,i,σmc,i，gcphy,i～Nμgc,i,σgc,i。

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