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龍圖騰網(wǎng)獲悉東南大學(xué)申請的專利一種面向城市動態(tài)環(huán)境的激光雷達點云配準方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN117058204B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310992111.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/33；該發(fā)明授權(quán)一種面向城市動態(tài)環(huán)境的激光雷達點云配準方法是由李旭;韋坤;田哲銘設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-08-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種面向城市動態(tài)環(huán)境的激光雷達點云配準方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出了一種面向城市動態(tài)環(huán)境的激光雷達點云配準方法。首先建立點云配準網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)集，然后構(gòu)建基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的點云配準網(wǎng)絡(luò)，接著訓(xùn)練設(shè)計的點云配準網(wǎng)絡(luò)，最后用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)估計兩幀點云的變換矩陣。該方法將三維點云轉(zhuǎn)換成二維距離圖像，提高點云處理的效率。該方法執(zhí)行點云分割和配準兩個任務(wù)，由于共享特征提取模塊，可以根據(jù)靜態(tài)參考目標的可靠特征進行點云配準，減小動態(tài)目標引起的誤差。

本發(fā)明授權(quán)一種面向城市動態(tài)環(huán)境的激光雷達點云配準方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種面向城市動態(tài)環(huán)境的激光雷達點云配準方法，其特征在于，包括如下步驟： S1：建立點云配準網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)集； S2：構(gòu)建基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的點云配準網(wǎng)絡(luò)：所述基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的點云配準網(wǎng)絡(luò)包括靜態(tài)參考目標特征提取模塊和點云分割與配準模塊兩部分；其中， 1靜態(tài)參考目標特征提取模塊 利用球面投影將三維點云轉(zhuǎn)換成二維距離圖像，點云坐標x,y,z轉(zhuǎn)換為圖像坐標u,v： 式中，w和h表示距離圖像的寬和高，r表示每個點的距離，f表示激光雷達的垂直視角，fup表示f向上的角度；每幀點云的坐標x,y,z、距離r、反射率i存儲在尺寸為[w×h×5]的距離圖像中； 靜態(tài)參考目標特征提取模塊的輸入為k-1、k時刻的距離圖像，輸出為靜態(tài)參考目標特征； 兩張距離圖像分解成n個圖像塊，圖像塊的尺寸為每個圖像塊展開成J維向量，兩張距離圖像表示為序列 利用Transformer編碼器來提取靜態(tài)參考目標特征，Transformer編碼器處理的向量維度為K，用可學(xué)習(xí)的線性投影將序列轉(zhuǎn)換為序列 將一個可學(xué)習(xí)的配準向量加入到序列中，得到序列 將可學(xué)習(xí)的位置向量加入到序列得到Transformer編碼器輸入Q0＝[q0,q1E,q2E,…,qnE]+P； Transformer編碼器有L個模塊，每個模塊由多頭自注意力層MSA和多層感知機層MLP組成，在數(shù)據(jù)進入每層前進行層規(guī)范LN，使用殘差連接將每層的輸出與輸入融合，模塊l的特征計算過程為： Ql′＝MSALNQl-1+Ql-1,l＝1,2,…,L Ql＝MLPLNQl′+Ql′,l＝1,2,…,L 靜態(tài)參考目標特征QL是Q0通過Transformer編碼器獲得的； 2點云分割與配準模塊 靜態(tài)參考目標特征QL是n+1個K維向量序列，索引0的向量用來估計k-1到k時刻的變換矩陣Zk-1,k＝[Rk-1,ktk-1,k]，索引1到0.5n的向量用來獲取k-1時刻的靜態(tài)參考目標分割結(jié)果，索引0.5n+1到n的向量用來獲取k時刻的靜態(tài)參考目標分割結(jié)果，兩個時刻的分割是執(zhí)行相同的操作，即參數(shù)共享； 變換矩陣Zk-1,k通過設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得，該網(wǎng)絡(luò)由一個輸入層、兩個隱藏層和一個輸出層組成，Tanh激活函數(shù)被添加到隱藏層中的神經(jīng)元中； 靜態(tài)參考物體分割結(jié)果的獲取流程分為3步：首先通過線性投影將0.5n個K維向量轉(zhuǎn)換成0.5n個J維向量，然后將0.5n個J維向量變換排序后得到尺寸為[w×h×5]的特征圖，最后利用1*1卷積核和Softmax函數(shù)處理特征圖得到k-1、k時刻的靜態(tài)參考物體分割結(jié)果； S3：訓(xùn)練設(shè)計的點云配準網(wǎng)絡(luò)； S4：用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)估計兩幀點云的變換矩陣。

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