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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于激光雷达车路协同的车辆超视距实时感知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：CN119758375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411587750.3，技术领域涉及：G01S17/931；该发明授权一种基于激光雷达车路协同的车辆超视距实时感知方法是由胡奕扬;刘凯;李荣振;张彤;李楚照设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于激光雷达车路协同的车辆超视距实时感知方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能网联汽车感知领域，具体涉及一种基于激光雷达车路协同的车辆超视距实时感知方法包括以下步骤：路侧雷达和车辆将点云信息统一发送至路侧单元RSU；路侧单元将车辆点云与路侧点云对齐，确定车辆点云的中心位置，将多个点云融合为一个整体的融合点云；路侧单元RSU将整体的融合点云的目标检测任务划分为多个小任务，分配到各个计算节点，各计算节点完成分配的任务后，将结果返回至路侧单元；路侧单元将各个节点的计算结果进行汇总，得到融合点云的目标检测结果，将检测结果广播车辆，本方法提高了车辆的整体感知范围，对于每个车辆都可以实现道路整体的超视距感知。

本发明授权一种基于激光雷达车路协同的车辆超视距实时感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达车路协同的车辆超视距实时感知方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，车辆利用车载雷达获取车辆周边的点云信息，路侧雷达获取路侧的点云信息，路侧雷达和车辆将点云信息统一发送至路侧单元RSU； S2，路侧单元RSU依据车辆惯性传感器IMU记录的车辆偏移信息对车辆点云进行坐标变换，使其与路侧点云对齐；依据车辆的位置信息确定车辆点云的中心位置，将多个点云融合为一个整体的融合点云； S3，路侧单元RSU依据以最小化系统总时延为目标的自适应任务卸载算法，给出最佳的任务分配方案，将整体的融合点云的目标检测任务划分为多个小任务，分配到各个计算节点，其中，计算节点是以路侧单元RSU为主，道路上的车辆为辅的多个拥有计算能力的节点，各计算节点完成分配的任务后，将结果返回至路侧单元； 所述自适应任务卸载算法包括： 路侧单元RSU对融合点云进行均匀的冗余划分，得到多个小点云、……，某一小点云的检测即是一个子任务；当前道路存在个可用的计算节点，则融合点云冗余划分为个小点云，相应的检测任务Q被划分为个子任务，； 在对检测任务的子任务进行节点分配时，一个节点只同时进行一个子任务；对于子任务，其可用的辅助计算节点的集合记为，同时，将子任务卸载到节点记为动作，子任务的动作空间的表述如下： ； 以连续帧的点云作为一个周期，对这个周期内前M，，帧点云的检测为算法的初期探索阶段，该阶段会探索动作空间中的每个动作，并记录每个动作的完成时延；初期探索阶段完成后，得到将不同子任务卸载到不同节点的任务完成时延； 初期探索阶段完成后，逐帧迭代的进行子任务的卸载动作选择，其中，动作的完成时延预估为当前帧之前的所有帧中同一动作完成时间的均值，记子任务卸载到不同节点下时延的下界为，按照从大到小的顺序对子任务卸载，即最大的子任务最先进行卸载，最小的子任务最后进行卸载； 对每个子任务，选择评分最高的动作执行，即子任务卸载到对应的节点，具体的： 对于子任务，每个动作的奖励表示为，其中表示子任务卸载到不同节点下时延的上界，为简单的线性函数； 在第次选择时，动作被选中过的次数记为，动作的不确定性度量的表示如下： ， 评分由奖励的期望和不确定性度量组成，即： ； 其中，表示探索率； 依次将检测任务的各个子任务卸载到当前最佳节点，等待子任务完成并更新参数后，即可进行下一帧点云的检测任务； 在完成一个周期内的帧点云的检测任务后，初始化算法并开始下一个周期； S4，路侧单元将各个节点的计算结果进行汇总，得到融合点云的目标检测结果，将检测结果广播车辆。

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