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龙图腾网获悉北京理工大学;北京海泰微纳科技发展有限公司申请的专利雪天行车环境机械激光雷达点云数据去噪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：CN116645295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310693317.7，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权雪天行车环境机械激光雷达点云数据去噪方法是由张振海;李靖宇;康晓;朱炜;邓宏彬;宋遒志;郝忠虎;王建中;伊枭剑;何光;宋钱骞;请求不公布姓名设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本雪天行车环境机械激光雷达点云数据去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开的一种雪天行车环境下适用于机械式激光雷达的点云数据去噪方法属于自动驾驶领域。本发明对激光雷达获取的点云数据进行处理，将其转化为点云深度信息张量；对点云数据进行标注，获取标签数据；将点云深度信息张量与标签数据结合，制作数据集；采用卷积处理、残差注意力处理、离散小波变换处理处理数据集，利用数据集中的训练集优化卷积处理、残差注意力处理中的权重参数；利用数据集中的测试集对包含已训练权重参数的处理方法进行评价；在实际应用时，调整方法输入维度以适配真实世界的数据维度，获取方法输出的点云类别预测值，将预测为雪花的激光雷达数据点在原始数据上予以消除。

本发明授权雪天行车环境机械激光雷达点云数据去噪方法在权利要求书中公布了：1.雪天行车环境机械激光雷达点云数据去噪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，采集雪天行车环境下激光雷达产生的点云数据，构造点云数据深度信息张量；对点云数据进行标注，生成机械激光雷达点云去噪方法数据集； 1对点云数据进行处理，构造点云数据深度信息张量；对雪天行车环境下激光雷达产生的点云数据进行预处理，设激光雷达产生的一帧点云数据为二维矩阵其中表示实数域空间，n表示激光雷达一帧点云数据生成的点个数；xi,yi,zi|i∈n为矩阵M中的第i行数据，代表一帧点云数据中的第i个点，其中xi，yi，zi分别为该点在以激光雷达为原点的笛卡尔坐标系中x轴，y轴，z轴中的坐标；将二维矩阵转化为包含点云强度信息的点云深度信息张量，采集雪天行车环境下激光雷达产生的点云数据，获取足量帧数的激光雷达点云集合{M1,M2,M3,...,Mn}； 步骤1.1，对激光雷达点云集合{M1,M2,M3,...,Mn}进行处理，对集合中的任意一个点云二维矩阵将其从笛卡尔坐标系转换至柱坐标系： θi＝arctan-yi,xi1 ri＝fhashφi4 其中θi,φi分别是点i在柱状坐标系下的方位角与仰角，Δθ表示机械式激光雷达在水平和竖直方向上的扫描分辨率，fhash表示激光雷达俯仰角分辨率映射函数；xi，yi，zi分别为该点在以激光雷达为原点的笛卡尔坐标系中x轴，y轴，z轴中的坐标；将柱状坐标系以Δθ为间隔，沿z轴展开，获得一个没有填充值的平面栅格，ri和ci分别表示点i在栅格中横向和纵向的对应关系； 步骤1.2，ri与ci存在负值情况，将ri与ci经过变换映射为栅格的行和列索引，令: xmin＝-πΔθ5 ymin＝minfhashφi6 其中，xmin为在偏航方向上的最小角度值，ymin为激光雷达在俯仰方向的最小角度值； 对式3和4进行变换得到式7和8： ri t和为栅格的行和列索引； 步骤1.3，获取栅格中ri t和处的值 将栅格图所有索引处不存在的值设为99.0，表示该处深度值无法获取；将获取到的点云数据的栅格设为V，V为二维矩阵； 步骤1.4，对于任意激光雷达点xi,yi,zi|i∈n，均有一回波强度值pi与之对应；构造与V相同尺寸的矩阵P，P中索引和处的值为pi；将P中索引处不存在pi的值设为0，表示无回波强度；将V与P进行堆叠，组成点云深度信息张量其中w和h分别为T在前两个维度的大小；每个M对应一个T，可以获得点云深度信息张量集合{T1,T2,T3,...,Tn}； 2对点云数据进行标注， 对激光雷达点云集合{M1,M2,M3,...,Mn}进行标注，在的基础上增加一列，列中元素1表示雪花，0表示正常数据，形成含有标注信息的矩阵 对Si中的前三列数据，使用式1至式8，生成点云数据标注栅格的索引，并将索引处的值设置为Si对应索引处的第四列数值，得到标签矩阵对于{M1,M2,M3,...,Mn}，可以获得标签集合{Ya1,Ya2,Ya3,...,Yan}； 3将Ti和Yai进行组合，得到数据集{T1,Ya1,T2,Ya2,...,Tn,Yan}；生成雷达点云去噪方法所需的训练数据集，将其分为训练集和测试集； 步骤二，对步骤一得到的训练集，使用卷积处理、离散小波变换处理、残差注意力处理、离散逆小波变换进行处理；通过正向传播和反向传播过程，优化卷积处理、残差注意力处理中的权重参数； 步骤三，利用步骤一得到的测试集对步骤二优化好的卷积处理、残差注意力处理中的权重参数进行评价，得到满足准确率要求的权重参数； 步骤四，利用步骤三中满足准确率要求的去噪方法进行雪天环境去噪。

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