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龙图腾网获悉同济大学申请的专利无人驾驶场景下基于动态车辆检测的点云畸变矫正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：CN116721337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310567009.X，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权无人驾驶场景下基于动态车辆检测的点云畸变矫正方法是由程久军;倪张凯设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人驾驶场景下基于动态车辆检测的点云畸变矫正方法在说明书摘要公布了：本发明属于无人驾驶领域，提出了无人驾驶场景下基于动态车辆检测的点云畸变矫正方法，包括：步骤1.点云畸变分析与数据生成；步骤2.基于激光雷达运动解析的点云全局畸变矫正；步骤3.基于车辆运动解析的点云局部畸变矫正；步骤4.无人驾驶场景下点云畸变矫正。本发明方法为无人驾驶三维重建、三维定位提升了准确度，有效克服了无人驾驶运动行为智能化的安全隐患。

本发明授权无人驾驶场景下基于动态车辆检测的点云畸变矫正方法在权利要求书中公布了：1.无人驾驶场景下基于动态车辆检测的点云畸变矫正方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1.点云畸变分析与数据生成；具体包括： 步骤1.1点云畸变分析； 步骤1.2点云畸变数据生成； 步骤2.基于激光雷达运动解析的点云全局畸变矫正； 步骤3.基于车辆运动解析的点云局部畸变矫正；具体包括： 步骤3.1点云动态车辆聚类方法； 步骤3.2动态车辆刚体运动估计； 步骤3.3动态车辆运动区域预测； 步骤3.4点云局部畸变矫正： 点云的局部畸变矫正表示为： 25 其中，为车辆对应点云的局部畸变补偿；为车辆中点云数据点对应的时间戳；为激光雷达开始采集第一帧点云数据时的时间戳； 则经过局部畸变矫正后的点云表示为式26： 26 其中，为经局部畸变矫正后的点云；为经全局畸变矫正后的点云；为点云中运动车辆个数；为运动车辆对应的点云数据点； 点云局部畸变矫正，其运行的算法过程如下： 步骤3.4.1初始化连续两帧点云，并通过全局畸变矫正方法矫正点云及后作为模型的输入； 步骤3.4.2通过点云动态车辆聚类算法分割点云，并得到运动车辆集合，同时给中车辆对应点云编号； 步骤3.4.3通过点云动态车辆检测算法检测中运动车辆，并根据检测结果分割点云，获得只包含运动车辆的点云； 步骤3.4.4遍历车辆集合，对中每一车辆，通过动态车辆刚体运动估计方法计算每一车辆的刚体变换矩阵，并将计算结果放入集合中； 步骤3.4.5存在点云数据点且未被访问，转步骤3.4.6；否则，转步骤3.4.7； 步骤3.4.6判断点云是否属于运动车辆对应点，如果不属于，则直接将点云数据点放入集合，如果属于，则获得对应车辆的编号，并从中获取对应车辆的刚体变换矩阵；根据基于激光雷达运动解析的点云全局畸变矫正节中的编码结果，解码得到对应点的时间戳;计算得到点云的局部畸变补偿，并矫正点云的位置，得到点云数据点，将点云数据点放入集合； 步骤3.4.7输出经局部畸变矫正后的点云； 步骤4.无人驾驶场景下点云畸变矫正。

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