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龙图腾网获悉理工雷科智途(北京)科技有限公司;理工雷科智途(泰安)汽车科技有限公司申请的专利一种地下开采全流程的HIL仿真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：CN119129241B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411220629.7，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种地下开采全流程的HIL仿真方法是由黄琰;韩志峰;冯冲;申永刚设计研发完成，并于2024-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地下开采全流程的HIL仿真方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种地下开采全流程的HIL仿真方法，涉及自动驾驶仿真测试领域，包括：采集井下场景的点云数据，生成CARLA格式的仿真场景；通过Unreal引擎编译导入生成的CARLA格式的仿真场景，在Carla模拟器中搭建车辆模型和激光雷达传感器模型，采集仿真场景的点云数据包；根据点云数据包，通过SLAM算法进行建图，生成PCD格式的点云地图；根据PCD点云地图构建仿真场景的地图；搭建包含上位机、下位机和执行机构的硬件在环HIL仿真平台；将构建的仿真场景的地图加载到构建的硬件在环HIL仿真平台，通过仿真平台模拟真实的井工况场景，验证井工况无人驾驶算法。针对现有技术中难以全面评估无人驾驶测试，本申请通过硬件集成的全流程闭环等，提高了测试的覆盖率。

本发明授权一种地下开采全流程的HIL仿真方法在权利要求书中公布了：1.一种地下开采全流程的HIL仿真方法，包括： 采集井下场景的点云数据；利用采集的点云数据，生成CARLA格式的仿真场景； 通过Unreal引擎编译导入生成的CARLA格式的仿真场景，在Carla模拟器中搭建车辆模型和激光雷达传感器模型，采集仿真场景的点云数据包； 根据采集的仿真场景的点云数据包，通过SLAM算法进行建图，生成PCD格式的点云地图；根据PCD点云地图构建仿真场景的地图； 搭建包含上位机、下位机和执行机构的硬件在环HIL仿真平台； 将构建的仿真场景的地图加载到构建的硬件在环HIL仿真平台，通过仿真平台模拟真实的井工况场景，验证井工况无人驾驶算法，并通过接入无人驾驶域控制器和车辆硬件，验证控制器的算力、稳定性以及对硬件的控制效果； 其中，点云地图，包括： 对ICP算法估计的帧间变换进行优化和校正，包括： 通过里程计获取无人驾驶车辆的速度和航向角信息，通过IMU获取无人驾驶车辆的姿态角信息，将获取的速度、航向角信息和姿态角信息进行时间同步； 对时间同步后的里程计和IMU传感器数据进行预积分，得到两帧点云数据之间的运动增量； 将运动增量作为运动约束，与ICP算法估计的帧间变换进行融合，构建优化目标函数，优化目标函数包含ICP匹配误差项和运动约束误差项； 采用非线性优化算法，求解优化目标函数，得到优化后的帧间变换； 利用优化后的帧间变换，对当前帧点云进行变换，得到与前一帧点云在同一坐标系下的点云数据，进行点云帧间配准； 重复以上步骤，直至处理完所有点云数据帧，得到经过运动约束优化的点云帧间配准结果； 获取全局一致的点云地图，包括： 根据帧间配准得到的运动轨迹，利用词袋模型算法，提取每一帧点云数据的特征描述子，并构建视觉词典； 利用构建的视觉词典，对每一帧点云数据进行特征匹配，计算当前帧与历史帧之间的相似度得分； 当相似度得分超过设定阈值时，判断无人驾驶车辆重复达到过同一位置，检测到回环； 根据回环检测结果，在相应的位置之间建立闭环约束，将闭环约束添加到构建的优化目标函数中，构建一个闭环约束图； 利用G20图优化库，对构建的闭环约束图进行优化求解，调整无人驾驶车辆的运动轨迹； 根据优化后的运动轨迹，将多帧点云数据拼接在一起，得到全局一致的点云地图。

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