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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种三维栅格占据预测方法、装置和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：CN119445024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411457980.8，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种三维栅格占据预测方法、装置和设备是由张燕咏;李衡设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维栅格占据预测方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本公开属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种三维栅格占据预测方法、装置和设备。其中所述方法包括获取目标场景的三维体素特征；将所述三维体素特征输入分层Mamba模块，生成具有增强空间特征的三维体素特征，其中，所述分层Mamba模块包括用于处理不同尺度特征的多个Mamba块，用于在多尺度下兼顾全局信息和局部信息以增强空间特征，所述Mamba块以将三维体素特征基于所述目标场景的空间结构自适应的展开重排形成的一维序列作为输入；基于所述具有增强空间特征的三维体素特征进行三维栅格占据预测。本公开提高了复杂场景三维栅格占据预测的预测效果。

本发明授权一种三维栅格占据预测方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种三维栅格占据预测方法，其特征在于，包括： 获取目标场景的三维体素特征； 将所述三维体素特征输入分层Mamba模块，生成具有增强空间特征的三维体素特征，其中，所述分层Mamba模块包括用于处理不同尺度特征的多个Mamba块，用于在多尺度下兼顾全局信息和局部信息以增强空间特征，所述Mamba块以将三维体素特征基于所述目标场景的空间结构自适应的展开重排形成的一维序列作为输入； 基于所述具有增强空间特征的三维体素特征进行三维栅格占据预测； 其中，所述获取目标场景的三维体素特征包括： 获取所述目标场景的二维图像，基于所述二维图像生成所述目标场景的图像体素特征； 获取所述目标场景的点云数据，基于所述点云数据生成所述目标场景的点云体素特征； 融合所述目标场景的图像体素特征和点云体素特征生成所述目标场景的三维体素特征； 所述将三维体素特征基于所述目标场景的空间结构自适应的展开重排形成一维序列包括： 确定所述目标场景的场景类型，其中，所述场景类型包括水平移动场景、全向移动场景和低活动场景； 基于所述目标场景的场景类型将三维体素特征展开重排形成一维序列； 所述确定所述目标场景的场景类型包括： 获取所述目标场景的预测范围和所述目标场景中预测主体的位姿变化，基于所述预测范围和所述位姿变化确定所述目标场景的场景类型； 所述基于所述目标场景的场景类型将三维体素特征展开重排形成一维序列包括： 当所述场景类型是水平移动场景时，将所述目标场景用X、Y、Z三维坐标系表示，对所述目标场景具有相同X、Y坐标值的三维体素特征，根据Z坐标值由低到高的顺序，生成对xy平面的垂直体素序列； 所述目标场景的所有三维体素特征生成的所有所述垂直体素序列形成垂直体素序列集合，基于所述垂直体素序列集合中各个所述垂直体素序列的X、Y坐标值对所述垂直体素序列按照xy平面上的二维希尔伯特曲线排序并相互连接，形成所述一维序列； 所述基于所述目标场景的场景类型将三维体素特征展开重排形成一维序列包括： 当所述场景类型是全向移动场景时，对所述目标场景的所述三维体素特征基于三维希尔伯特曲线重排，形成所述一维序列； 所述基于所述目标场景的场景类型将三维体素特征展开重排形成一维序列包括： 当所述场景类型是低活动场景时，将所述目标场景用X、Y、Z三维坐标系表示，对所述目标场景具有相同X、Y坐标值的三维体素特征，根据Z坐标值由低到高的顺序，生成对xy平面的垂直体素序列； 所述目标场景的所有三维体素特征生成的所有所述垂直体素序列形成垂直体素序列集合，基于所述垂直体素序列集合中各个所述垂直体素序列的X、Y坐标值对所述垂直体素序列在xy平面上按照从所述预测主体的中心位置向四周的顺序分层展开，形成所述一维序列。

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