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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于空地协同的无人车野外场景可通行区域分割与导航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：CN120927022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511464054.8，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种基于空地协同的无人车野外场景可通行区域分割与导航方法是由况逸群;彭知南;张聪毅;李文江;程洪设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空地协同的无人车野外场景可通行区域分割与导航方法在说明书摘要公布了：本发明属于无人车面向野外非结构化场景下导航领域，具体涉及一种基于空地协同的无人车野外场景可通行区域分割与导航方法，其使用双SLAM算法分别生成全局点云地图和局部点云地图；根据全局点云地图和局部点云地图，使用基于CHSM的可通行路面分割方法构建全局可通行点云地图；将全局可通行点云地图作为UGV导航的输入，采用PLA‑RRT算法生成全局安全路径；结合实时环境数据，使用NMPC算法对全局安全路径进行局部优化，以实现实时避障与路径平滑，得到最终规划路径；然后将其作为运动指令传输至控制器，以指导UGV完成导航。本发明克服了现有UGV导航框架在野外非结构化环境下的应用限制。

本发明授权一种基于空地协同的无人车野外场景可通行区域分割与导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空地协同的无人车野外场景可通行区域分割与导航方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，数据采集，UAV机端搭载第一传感器采集全局数据和自身状态数据，并传输至UGV车端，全局数据包括全局点云数据、UAV机端姿态数据和UAV机端地理坐标；UGV车端搭载第二传感器采集局部数据，局部数据包括局部点云数据、UGV车端姿态数据和UGV车端地理位置坐标； S2，双SLAM算法并行构建分层地图，使用第一SLAM算法对UAV机端输出的全局数据进行处理，生成全局点云地图；使用第二SLAM算法对UGV车端输出的局部数据进行处理，生成局部点云地图； S3，构建全局可通行点云地图，根据全局点云地图和局部点云地图，使用基于CHSM的可通行路面分割方法构建全局可通行点云地图； S4，分层路径规划，将全局可通行点云地图作为UGV车端导航的输入，采用PLA-RRT算法生成全局安全路径；结合实时环境数据，使用NMPC算法对全局安全路径进行局部优化，以实现实时避障与路径平滑，得到最终规划路径； S5，将最终规划路径作为运动指令传输至控制器，以指导UGV车端完成导航; 其中，所述步骤S3使用基于CHSM的可通行路面分割方法构建全局可通行点云地图的具体过程包括以下步骤： S31，关键帧点云提取与分类； 从全局点云地图中提取关键帧点云；其中为笛卡尔坐标系下的点，为第k个点的在坐标系下x方向的坐标值，为第k个点的在坐标系下y方向的坐标值，为第k个点的在坐标系下z方向的坐标值； 结合全局点云地图的历史分类结果，将关键帧点云划分为估计地面点集和估计非地面点集，且二者满足； 确定分类目标为：最大化估计地面点集中真实地面点的比例，并最大化估计非地面中真实非地面点的比例； S32，CHSM分区划分，基于局部点云地图的点云空间分布特性，采用CHSM模型分区策略对点云区域分区，并将局部点云地图与全局点云地图的对应区域对齐； S33，RN噪声去除，结合预设全局高度阈值和强度阈值进行噪声监测检测，以消除异常噪声点； S34，区域平面拟合，对局部滤波后的第n个分区的点云计算质心与协方差矩阵，得到的特征值；将最小特征值对应的特征向量作为平面向量，求取表面变量，实现区域平面拟合，且拟合结果同步更新至全局点云地图对应区域； S35，可通行地面似然函数估计，基于区域平面拟合结果，构建地面估计的似然函数，其中，表示地面估计参数，表示一个服从连续概率分布的随机变量；结合先验知识，通过垂直度算子、高度算子以及平坦度算子计算概率密度函数f，动态调整全局点云地图中可通行概率分布； S36，可通行地图生成，根据概率密度函数f标记关键帧点云的可通行属性，从而生成带可通行标记的关键帧点云，得到全局可通行点云地图。

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