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龙图腾网获悉广西大学申请的专利基于4D毫米波雷达的动态物体滤除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：CN116978009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310867163.9，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权基于4D毫米波雷达的动态物体滤除方法是由刘辉;蒙艳玫;段一戬;韩冰;黄泊儒;肖子旺;黄昱程;陈贵;张佳承;毛星宇;蒙丽雯;陈泉成;迟兆展设计研发完成，并于2023-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于4D毫米波雷达的动态物体滤除方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于4D毫米波雷达的动态物体滤除方法，包括以下步骤：步骤一、通过手动自动触发自动在线激光雷达‑相机与激光雷达‑4D毫米波外参校准模块，实现多传感器在空间上以及时间上的同步，对数据进行预处理；步骤二、运动物体识别与分割机制根据环境工况选择图像分割网络实现或者点云语义分割网络，对目标进行识别分割，并对物体的运动属性与特征初步推断；步骤三、基于4D毫米波雷达的运动特征检测与判别机制；步骤四、外点判断与去除模块通过设定动态外点的判断与去除策略，对图像中的运动点进行去除，消除因运动物体引入的不稳定的数据关联。本发明方法，提升SLAM系统在动态环境下的鲁棒性，使系统在动态环境下具有较好的性能。

本发明授权基于4D毫米波雷达的动态物体滤除方法在权利要求书中公布了：1.一种基于4D毫米波雷达的动态物体滤除方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、通过手动自动触发自动在线激光雷达-相机与激光雷达-4D毫米波外参校准模块，实现多传感器在空间上以及时间上的同步，对相机雷达融合RGBD数据和4D毫米波雷达数据进行预处理； 步骤二、运动物体识别与分割机制根据环境工况选择图像分割网络实现或者点云语义分割网络，对目标进行识别分割，获取图像数据或者点云数据中可运动物体的语义标签信息，根据语义标签信息初步推测出物体的运动属性； 步骤三、基于4D毫米波雷达的运动特征检测与判别机制，利用4D毫米波雷达测出目标物体的方位信息和速度信息，结合相机运动物体识别分割数据，对目标物体进行运动特征检测与判断； 步骤四、根据运动物体识别分割与运动特征检测判别结果，外点判断与去除模块通过设定动态外点的判断与去除策略，对图像中的运动点进行去除，消除因运动物体引入的不稳定的数据关联； 步骤一中实现多传感器在空间上以及时间上的同步包括以下步骤： 1安装4D毫米波雷达、相机和激光雷达； 2对相机的内参、激光雷达-4D毫米波雷达外参、相机-激光雷达外参进行标定，实现多传感器空间上的同步； 3通过操作系统ROS消息过滤器保证多传感器在时间上的同步； 步骤2中相机-激光雷达外参标定为在线标定，实现相机和激光雷达空间上的同步，方法包括： 1使用改进的CMRNet网络估计三维的激光雷达和二维的相机之间的外在校准参数方法，求解二者空间上的位姿关系； 2改进的CMRNet网络以RGB图像与累计稠密激光雷达投影深度图像与反射率图像作为输入，用初始校准参数进行处理，形成灰度图像、累计稠密激光雷达反射率值图像和累计稠密激光雷达投影深度图像； 3从灰度图像、累计稠密激光雷达反射率值图像和累计稠密激光雷达投影深度图像神经网络进行特征提取与匹配，进行参数校准，预测6DoF刚体变化输出； 4相机和激光雷达的外参标定：假设物理空间点P在相机像素平面的齐次坐标为，在雷达坐标系下的齐次坐标为，则联合标定求得变换矩阵T，数学描述为： ； 式中，矩阵K为相机的内参矩阵，R,t分别为相机外参矩阵中的旋转矩阵和平移向量，由标定实验求解；通过上式可将激光雷达数据与RGB数据融合形成RGBD数据； 5激光雷达-4D毫米波雷达与相机-激光雷达外参标定以后，根据其标定结果叠加得到相机-4D毫米波雷达外参变换矩阵： ； ； ； 式中，、、分别为物理空间点P在相机坐标系、激光雷达、4D毫米波雷达下的坐标；为激光雷达坐标系原点在相机坐标系中的坐标；为4D毫米波雷达坐标系原点在激光雷达坐标系中的坐标。

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