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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于TOF相机与双目视觉数据融合的测距方法及设备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：CN116430398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310359199.6，技术领域涉及：G01S17/08；该发明授权基于TOF相机与双目视觉数据融合的测距方法及设备是由张勇;张谨萌;刘学;张建隆;杨振;代鑫;焦丹;杨玙璠设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于TOF相机与双目视觉数据融合的测距方法及设备在说明书摘要公布了：基于TOF相机与双目视觉数据融合的测距方法及设备，属于融合测距技术领域。为了解决现有的距离测量方式存在由于系统不确定性、环境干扰及失效数据导致测距精度低的问题。本发明首先对每组数据利用高斯模型处理，剔除偏差过大的距离值，选择高概率距离值并计算平均值，得到测距最优值；测量数据在近距离段采用双目视觉测距平均值为最后测距值，在远距离段采用TOF相机测距平均值为最后测距值，在中间距离段采用自适应加权融合方法，对TOF测距平均值与双目视觉测距平均值分配不同权重，TOF相机与双目视觉的测距平均值与各自权重相乘后求和，作为中间距离段的最后测距值。

本发明授权基于TOF相机与双目视觉数据融合的测距方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于TOF相机与双目视觉数据融合的测距方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取TOF相机与双目视觉测距平台对待测目标进行测距的数据，获取的数据对应n次测量，即TOF相机和双目视觉相机各自得到n个距离值Di，i＝1，2，…，n； TOF相机与双目视觉测距平台包括TOF相机和双目视觉相机，双目视觉相机包括一个双目视觉右相机和一个双目视觉左相机；TOF相机与双目视觉的左右相机中心在一条直线上，此直线和平台与被测目标的连线相互垂直； S2、针对TOF相机与双目视觉分别进行如下处理： S2.1、确定随机测量值d的高斯分布函数： 其中，σ为标准差，d为n个距离值Di中的随机测量值，μ为数学期望值，σ2为n个距离值Di对应的方差； S2.2：确定可选值范围及高斯分布函数的临界值： 其中，u为高斯分布函数的下临界值； 当高斯分布函数的值大于u时，认为测量值为高概率发生值；m为n个距离值Di对应的平均值； S2.3：从测距初始值中选取经过高斯模型筛选后保留下的测距值Xi，个数为r；得到测距最优值： 其中Xi为第i个满足要求的值，i＝1，2，…，r，r为满足要求的个数； S3、判断TOF和双目两种方法得到的测距最优值距离是否有任意一个测距最优值距离位于第一距离阈值和第二距离阈值之间，如果是，执行S4； S4、对TOF测距平均值与双目视觉测距平均值按权重进行融合，得到最后测距值： S4.1、将TOF相机记为p，经过高斯模型筛选后的数据记为Xp，均值为 将双目视觉相机记为q，经过高斯模型筛选后的数据记为Xq，均值为 S4.2、假设真实距离为Xture，将TOF测距平均值与双目视觉测距的观测误差记为Vp和Vq，则有Xp＝Xture+Vp和Xq＝Xture+Vq；观测误差Vp和Vq视作零均值平稳噪声； 相机p测量的数据，其方差为σ2＝EVp 2，其中，E·为期望； S4.3、由于经过高斯模型处理后，两个相机均有r个数据，得到相机p和相机q之间的互相关函数Rpq，以及相机p的自相关函数Rpp： S4.4、确定相机p的方差和相机q的方差： S4.5、确定相机p和相机q的加权因子Wp和Wq： S4.5、利用加权因子Wp和Wq进行融合，融合后的距离X的估计值如下： 其中，和为TOF相机和双目视觉经高斯模型筛选后的数据均值。

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