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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于栅格坐标系下多特征融合的高效障碍物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：CN117037117B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202311051356.3，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于栅格坐标系下多特征融合的高效障碍物检测方法是由何方政;王闻箫;林彬彬;蔡登设计研发完成，并于2023-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于栅格坐标系下多特征融合的高效障碍物检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于栅格坐标系下多特征融合的高效障碍物检测方法，包括：1从时序激光雷达点云数据与相机数据中获取同帧数据；2将激光雷达点云数据通过手工制作特征得到栅格坐标系下的激光雷达栅格特征；3将同一时刻的多视角相机数据进行特征提取得到二维图像特征I；4通过注意力投射模块，利用激光雷达栅格特征将二维图像特征I投影到三维空间，转换成相机栅格特征；5将步骤2和4得到的激光雷达栅格特征和相机栅格特征进行融合得到混合特征；6将步骤5得到的混合特征通过语义分割网络实现最终的栅格地图下的障碍物检测。本发明不仅很好地保留了几何和语义的信息，同时大大减少了障碍物检测时间。

本发明授权一种基于栅格坐标系下多特征融合的高效障碍物检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于栅格坐标系下多特征融合的高效障碍物检测方法，其特征在于，包括： 1从时序激光雷达点云数据与相机数据中获取同帧数据； 2将激光雷达点云数据通过手工制作特征得到栅格坐标系下的激光雷达栅格特征GLiDAR； 3将同一时刻的多视角相机数据进行特征提取得到二维图像特征I； 4通过注意力投射模块，利用激光雷达栅格特征GLiDAR将二维图像特征I投影到三维空间，转换成相机栅格特征GCamera；具体过程如下： 首先需要对相机栅格特征进行初始化，以表示第一阶段的初始化相机栅格特征；注意力投射模块在每次迭代中将上一阶段的相机栅格特征GCamera和激光雷达栅格特征GLiDAR按通道方向进行拼接得到查询特征Q，生成公式如下： Q＝fGLiDAR,GCamera 其中， 查询特征Q作为注意力投射模块中查询特征输入，而二维图像特征I则作为值特征；通过可变形交叉注意力与二维图像特征I对相机栅格特征GCamera进行更新，公式如下： GCamera＝DeCrossAttnQ,I 其中，DeCrossAttn·是可变形交叉注意力； 5将步骤2和4得到的激光雷达栅格特征GLiDAR和相机栅格特征进行融合得到混合特征； 6将步骤5得到的混合特征通过语义分割网络实现最终的栅格地图下的障碍物检测。

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