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龙图腾网获悉浙江智马达智能科技有限公司;智马达(上海)机器人科技有限公司申请的专利一种基于CUDA的静态障碍物的处理方法及处理系统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：CN116740678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310741539.1，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于CUDA的静态障碍物的处理方法及处理系统是由徐高伟;谢旌;陈大宇设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CUDA的静态障碍物的处理方法及处理系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于CUDA的静态障碍物的处理方法及处理系统，涉及自动驾驶技术领域。本发明需要调用预先编写的CUDA核函数，以利用CUDA核函数根据上一帧的静态障碍物的融合数据信息和当前帧的自车的位置信息对当前帧的静态障碍物进行预测，得到当前帧的静态障碍物的预测数据信息，并且利用CUDA核函数将当前帧的静态障碍物的预测数据信息和当前帧的静态障碍物的实际数据信息进行融合，得到当前帧的静态障碍物的融合数据信息，从而利用CUDA核函数在GPU上对静态障碍物的预测和融合进行并行化计算，与现有技术中CPU需要一个个循环计算的技术方案相比，大大提升了计算速度，缩短了静态障碍物的预测和融合的计算时间，保障了算法的实时性和计算精度。

本发明授权一种基于CUDA的静态障碍物的处理方法及处理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于CUDA的静态障碍物的处理方法，其特征在于，应用于GPU端，所述处理方法包括以下步骤： 获取上一帧的位于自车所处环境中静态障碍物的融合数据信息，并接收由CPU获取的当前帧的自车的位置信息； 调用预先编写的CUDA核函数，以利用所述CUDA核函数根据所述上一帧的静态障碍物的融合数据信息和所述当前帧的自车的位置信息对当前帧的静态障碍物进行预测，得到当前帧的静态障碍物的预测数据信息； 其中，预测过程包括：将当前帧的自车的位置映射到网格地图上，所述上一帧的静态障碍物的融合数据信息包括上一帧的静态障碍物融合后的多边形图案在所述网格地图上的位置数据，上一帧的自车位于所述网格地图的中心位置处，所述网格地图由多个呈阵列式布置的线程块组成，每个所述线程块由多个线程组成； 移动所述网格地图，以使得所述网格地图的中心位置位于所述当前帧的自车的位置处，此时上一帧的静态障碍物融合后的多边形图案在移动后的所述网格地图上的位置数据即为当前帧的静态障碍物预测的多边形图案在所述网格地图上的位置数据，所述当前帧的静态障碍物的预测数据信息包括当前帧的静态障碍物预测的多边形图案在所述网格地图上的位置数据； 接收由所述CPU获取的当前帧的静态障碍物的实际数据信息； 利用所述CUDA核函数将所述当前帧的静态障碍物的预测数据信息和所述当前帧的静态障碍物的实际数据信息进行融合，得到当前帧的静态障碍物的融合数据信息； 其中，融合过程包括：将所述当前帧的静态障碍物实际的多边形图案映射到所述移动后的网格地图上，以得到当前帧的静态障碍物实际的多边形图案在所述网格地图上的位置数据，所述当前帧的静态障碍物的实际数据信息包括当前帧的静态障碍物实际的多边形图案； 将所述当前帧的静态障碍物实际的多边形图案在所述网格地图上的位置数据和所述当前帧的静态障碍物预测的多边形图案在所述网格地图上的位置数据进行融合，以得到当前帧的静态障碍物融合后的多边形图案在所述网格地图上的位置数据，所述当前帧的静态障碍物的融合数据信息包括当前帧的静态障碍物融合后的多边形图案在所述网格地图上的位置数据； 将所述当前帧的静态障碍物的融合数据信息传输至所述CPU。

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