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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于多激光雷达融合的恶劣环境感知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：CN116106933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310027182.0，技术领域涉及：G01S17/95；该发明授权一种基于多激光雷达融合的恶劣环境感知方法是由余贵珍;刘润森;王章宇;周彬;王明远;冀浩杰设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多激光雷达融合的恶劣环境感知方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多激光雷达融合的恶劣环境感知方法，包括以下步骤：S1：基于原始点云数据获得地面点云与非地面点云；S2：构建点云map表并进行PCA分析：针对所述地面点云与非地面点云构建map表，同时将所述点云进行体素化表征，然后对所述体素内部点云进行PCA分析操作；S3：获得融合后的全局Map表：基于所述体素的PCA分析的结果，确定体素在map表所对应的网格是否为扬尘类别，然后对分析后的map表进行融合操作，获得融合后的全局Map表。本发明能够提高非结构化道路工作车辆在恶劣场景的工作效率。

本发明授权一种基于多激光雷达融合的恶劣环境感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多激光雷达融合的恶劣环境感知方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1：基于原始点云数据获得地面点云与非地面点云：基于每个激光雷达获取的障碍物的原始点云数据信息，以及所述激光雷达的安装配置信息，通过地面滤除算法将所述原始点云数据信息分离为地面点云与非地面点云； S2：构建点云map表并进行PCA分析：针对所述地面点云与非地面点云构建map表，同时将步骤S1中获得的地面点云与非地面点云进行体素化表征；然后对所述体素内部所有点云进行PCA分析操作； S3：获得融合后的全局Map表：基于所述体素的PCA分析的结果，确定所述体素在map表所对应的网格是否为扬尘类别，然后对上述所有经过PCA分析后的map表进行融合操作，获得融合后的全局Map表； 所述恶劣环境包括扬尘环境； 所述步骤S1中的所述地面滤除算法具体包括： S11：地面滤除算法根据安装在不同位置的所述各个激光雷达的安装参数以及地面安装高度，使用直通滤波方法将所述激光雷达获取的原始点云分离为地面点云与非地面点云； 所述步骤S2中构建点云的map表具体包括： S21：根据步骤S11中所得到的地面点云与非地面点云构建map表，map表为平行于地面的xy面上均匀分隔的大小为0.3m*0.3m的网格； S22：由于地面滤除算法会造成部分障碍物点云的缺失，所以需要进行非地面点云补全操作，非地面点云补全操作具体操作为：根据在步骤S21中构建的map表中地面点云所占网格信息与非地面点云所占网格信息求取交集，对既有地面点与非地面点的网格进行补全非地面点云操作，增加障碍物的空间信息； 所述步骤S2中对所述体素进行PCA分析具体包括： S23：基于步骤S22补全操作后的map表，在xy面网格的垂直方向上构建体素，体素的大小为0.3m*0.3m*0.3m的立方体； S24：根据map表中非地面点所占用的网格信息，进行网格聚类，聚类的结果得到用网格坐标表示的障碍物；针对障碍物在map表的坐标，进行邻域为2的扩展，即将经过邻域扩展得到的地面点云的体素信息增加至其对应的障碍物信息中； S25：对每一个体素内部的所有点云进行PCA分析，找出疑似扬尘的点云。

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