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龙图腾网获悉上海几何伙伴智能驾驶有限公司申请的专利基于车载毫米波雷达的道路边界线检测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：CN119851240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510332391.5，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于车载毫米波雷达的道路边界线检测方法是由陈超;董文;周明宇;陈虎;王茜;王海涛;张显宏;薛旦;史颂华设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于车载毫米波雷达的道路边界线检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于车载毫米波雷达的道路边界线检测方法，包括：获取当前道路场景的雷达点云信息和自车车身信息；根据获取到的目标绝对速度，通过动静分离操作过滤掉运动点云；结合当前车辆的运动状态，通过施加不同的筛点和聚类策略进行道路场景识别；确定ROI区域对静止点云进行第一次筛选；采用基于密度的空间聚类方法对经过筛选后的静止点云进行聚类处理，得到点云簇，并进行第二次簇类筛选，获取道路边界簇；采用最小二乘法对符合第二次簇类筛选要求的聚类点进行曲线拟合，同时进行第三次簇类筛选，剔除部分噪声簇和非道路边界簇；对当前获取到的道路边界线利用卡尔曼滤波算法进行道路边界曲线滤波处理，得到当前帧的最优道路曲线估计结果。

本发明授权基于车载毫米波雷达的道路边界线检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于车载毫米波雷达的道路边界线检测方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤： （1）车载毫米波雷达与车辆刚性连接并进行安装，获取当前道路场景的雷达点云信息和自车车身信息； （2）根据获取到的目标绝对速度，通过动静分离操作过滤掉运动点云，以此确定点云的绝对速度； （3）获取到点云的绝对速度后，结合当前车辆的运动状态进行道路场景识别，以便后续在不同的道路场景下施加不同的筛点和聚类策略； （4）确定ROI区域对静止点云进行第一次筛选； （5）采用基于密度的空间聚类方法对经过ROI筛选后的静止点云进行聚类处理，得到点云簇，并进行第二次簇类筛选获取道路边界簇，完成雷达点云的筛选； （6）采用最小二乘法对符合第二次簇类筛选要求的聚类点进行曲线拟合，同时进行第三次簇类筛选，剔除部分噪声簇和非道路边界簇； （7）对当前获取到的道路边界线利用卡尔曼滤波算法进行道路边界曲线滤波处理，得到当前帧的最优道路曲线估计结果，并输出相应的边界曲线； 其中，点云绝对速度的转换方式如下： ； 其中，表示目标的绝对速度，表示雷达测得的径向速度，表示自车行驶速度，表示点云方位角度，表示自车横摆角速度，表示雷达相对车辆的纵向安装位置，表示雷达相对车辆的横向安装位置； 所述的步骤（3）具体包括以下步骤： （3.1）对固定区域内的绝对静止点云的高度做统计，确定符合要求的总点云数所占的比值Hr，如果Hr大于经验参数Thr，则判断当前车辆道路场景为隧道场景，否则，进入下一步骤； （3.2）若当前车速大于第一预设速度或者车辆横摆角速度大于第一预设角速度，则判断当前车辆道路场景为高速场景，否则，进入下一步骤； （3.3）若当前车速大于第二预设速度或者车辆横摆角速度大于第二预设角速度，则判断当前车辆道路场景为城市场景，否则，进入下一步骤； （3.4）若当前车速大于第三预设速度则判断当前车辆道路场景为低速场景，否则，进入下一步骤； （3.5）以上条件均不满足，当前车辆道路场景为静止状态。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海几何伙伴智能驾驶有限公司，其通讯地址为：201206 上海市浦东新区宁桥路615号2号楼2~3F；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。