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龙图腾网获悉山东国耀量子雷达科技有限公司申请的专利基于神经网络的激光雷达姿态误差在线测量及标定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：CN121165072B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511715389.2，技术领域涉及：G01S7/497；该发明授权基于神经网络的激光雷达姿态误差在线测量及标定方法是由王童;刘燕平;王顺民;张心桥;刘培军;马骁骏;周咪咪;汤洋设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的激光雷达姿态误差在线测量及标定方法在说明书摘要公布了：本发明涉及激光雷达电机技术领域中的基于神经网络的激光雷达姿态误差在线测量及标定方法。基于神经网络的激光雷达姿态误差在线测量及标定方法包括：将长度为TT的历史姿态角数据wwTT输入轻量神经网络中，以预测尺度因子AA‑1‑1和非线性时变误差值eekk，接着基于AA‑1‑1、eekk、激光雷达电机kk时刻的姿态参数wwkk得到实时误差和标定值。本发明通过学习时间序列的非线性映射实现误差补偿和噪声抑制，无需构建复杂的解析物理模型，并且该轻量神经网络能够直接学习误差修正量，避免显示分解各个误差分量，泛化能力强，适用于实时应用和资源受限的嵌入式环境中，实现激光雷达电机系统姿态参数误差在线测量和标定。

本发明授权基于神经网络的激光雷达姿态误差在线测量及标定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的激光雷达姿态误差在线测量及标定方法，其特征在于，将长度为T的历史姿态角数据wT输入轻量神经网络中，以预测尺度因子A‑1和非线性时变误差值ek，接着基于A‑1、ek、激光雷达电机k时刻的姿态角数据wk得到实时误差和重新标定后的姿态角数据； 轻量神经网络包括：尺度因子学习模块、误差估计模块和自适应融合模块； 尺度因子学习模块用于对wT进行全局特征提取和非线性特征变换处理后得到A‑1，并将A‑1与wk进行乘法运算得到尺度校正值rec； 误差估计模块包括：时序学习层、多头注意力机制层、误差估计层；时序学习层用于沿时间顺序提取wk的时序特征tf；多头注意力机制层用于通过多头注意力机制提取tf的增强特征sf；误差估计层用于将sf非线性映射为ek； 自适应融合模块包括：拼接层一、多层感知机一、拼接层二；拼接层一对rec和ek进行拼接得到融合特征向量mf；多层感知机一用于学习mf以修正映射；拼接层二将多层感知机一的输出与rec进行加法操作，得到。

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