(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210846412.1 (22)申请日 2022.07.19 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115079168 A (43)申请公布日 2022.09.20 (73)专利权人 陕西欧卡电子智能科技有限公司 地址 710000 陕西省西安市高新区高新 二 路14号i创途众创公园A-A10 6室 (72)发明人 程宇威　朱健楠　庞长松　池雨豪　 虞梦苓　 (74)专利代理 机构 深圳市精英专利事务所 44242 专利代理师 周永敬 (51)Int.Cl. G01S 13/89(2006.01) G01S 13/86(2006.01) G01S 13/937(2020.01) G01S 17/89(2020.01) G01S 17/93(2020.01) G01C 21/00(2006.01)G06T 11/20(2006.01) G06T 11/40(2006.01) G06T 11/60(2006.01) G06V 10/762(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (56)对比文件 CN 113665500 A,2021.1 1.19 CN 112986982 A,2021.0 6.18 CN 114397654 A,202 2.04.26 CN 111578932 A,2020.08.25 US 202131 1167 A1,2021.10.07 WO 20212383 06 A1,2021.12.02 CN 114076918 A,202 2.02.22 CN 111856498 A,2020.10.3 0 CN 113064134 A,2021.07.02 Linga Reddy Cenkeramaddi.A Survey o n Sensors for Auto nomous System s.<2020 15th IEEE Conference o n Industrial Electro nics and Applications (ICIEA)>.2020, (续) 审查员 尚正辉 (54)发明名称 基于激光雷达与毫米波雷达融合的建图方 法、 装置及设备 (57)摘要 本发明实施例公开了一种基于激光雷达与 毫米波雷达融合的建图方法、 装置及设备， 方法 包括： 通过定位系统确定出无人船当前的位置与 姿态； 使用激光雷达点云滤除毫米波雷达点云杂 波点； 使用毫米波雷达点云构建毫米波雷达的环 境两维栅格图； 使用激光雷达点 云构建激光雷达 的环境两维栅格图； 融合构建的毫米波雷达的环 境两维栅格图和激光雷达的环 境两维栅格图， 以 得到融合后的栅格图； 其中， 以初次启动无人船 时其所处的位置建立的北东坐标系作为毫米波 雷达的环 境两维栅格图、 激光雷达的环境两维栅 格图与融合后的栅格图的坐标原点。 本发明以较低成本可以构建出高精度的环境 地图。 [转续页] 权利要求书3页 说明书13页 附图2页 CN 115079168 B 2022.11.22 CN 115079168 B (56)对比文件 Yuwei Cheng.Are We Ready for Unman ned Surface Vehicles i n Inland Waterway s? The USVInland Multisensor Dataset and Benchmark. 《IE EE Robotics and Automati on Letters 》 .2021, 庄加兴等.毫米波雷达与激光雷达在无 人船上的应用. 《船舶工程》 .2019,(第1 1期), 谈守富.多传感器融合的环境建模方法与应 用研究. 《中国硕士学位 论文 信息科技 辑》 .2022, 崔巍杰.毫米波和激光雷达数据融合的SLAM 算法研究. 《中国硕士学位 论文 信息科技 辑》 .2020,2/2 页 2[接上页] CN 115079168 B1.基于激光雷达与毫米波雷达融合的建图方法， 其特 征在于， 包括： 通过定位系统确定出 无人船当前的位置与姿态； 使用激光雷达点云滤除毫米波雷达点云杂波点； 使用毫米波雷达点云构建毫米波雷达的环境两维栅格图； 使用激光雷达点云构建激光雷达的环境两维栅格图； 融合构建的毫米波雷达的环境两维栅格图和激光雷达的环境两维栅格图， 以得到 融合 后的栅格图； 其中， 以初次启动无人船时其所处的位置建立的北东坐标系作为毫米波雷达的环境两 维栅格图、 激光雷达的环境两维栅格图与融合后的栅格图的坐标原点； 所述融合构建的毫米波雷达的环境两维栅格图和激光雷达的环境两维栅格图， 以得到 融合后的栅格图， 包括： 获取当前时刻的毫米波雷达环境两维栅格图， 并将毫米波雷达环境两维栅格图中激光 雷达当前的探测范围内的所有栅格初始 化为无障碍栅格， 以得到处理后的毫米波 雷达环境 两维栅格图； 获取当前时刻的激光雷达的环境两维栅格图， 将船侧方与后方近处 的栅格初始化为无 障碍栅格， 以得到处 理后的激光雷达环境两维栅格图； 将处理后的激光雷达环境两维栅格图与处理后的毫米波雷达环境两维栅格图逐个栅 格取或运 算进行融合。 2.根据权利要求1所述的基于激光雷达与毫米波雷达 融合的建图方法， 其特征在于， 所 述使用激光雷达点云滤除毫米波雷达点云杂波点， 包括： 将激光雷达与毫米波雷达进行时空配准； 将激光雷达点云坐标构建成相应的KD树数据结构； 计算毫米波雷达与最近的激光雷达点云的距离； 将毫米波雷达点云匹配激光雷达点云， 并滤除无法匹配到激光雷达点云的毫米波雷达 点云。 3.根据权利要求1所述的基于激光雷达与毫米波雷达 融合的建图方法， 其特征在于， 所 述使用毫米波雷达点云构建毫米波雷达的环境两维栅格图， 包括： 毫米波雷达点云采用直 通滤波算法滤除其近处杂波点和水平大角度位置的杂波点； 根据所有毫米波雷达在无人船安装的相对位置关系， 将所有毫米波雷达点云投放在同 一个坐标系下； 使用DBSCAN密度聚类算法滤除杂波点， 得到有效的毫米波雷达点云； 将有效的毫米波雷达点云填充到毫米波雷达对应的栅格图的北东坐标系中， 得到当前 时刻下的毫米波雷达的环境两维栅格图。 4.根据权利要求3所述的基于激光雷达与毫米波雷达 融合的建图方法， 其特征在于， 所 述将有效的毫米波雷达点云填充到毫米波 雷达对应的栅格图的北东坐标系中， 得到 当前时 刻下的毫米波雷达的环境两维栅格图， 包括： 根据无人船当前的位置与姿态计算当前时刻下的毫米波雷达点云在毫米波雷达栅格 图中的坐标； 根据计算出的当前时刻下的毫米波雷达点云在毫米波雷达栅格图中的坐标， 将毫米波权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115079168 B 3