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龙图腾网获悉华东计算技术研究所(中国电子科技集团公司第三十二研究所)申请的专利基于多传感器信息融合实时动态智能路径规划方法及系统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：CN116678394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310525420.0，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权基于多传感器信息融合实时动态智能路径规划方法及系统是由孙哲;黄哲;杨辉;孟雅婷;王凌风;安晓亚;金澄;徐鑫朋;陈景设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多传感器信息融合实时动态智能路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多传感器信息融合实时动态智能路径规划方法及系统，包括：步骤S1：基于多传感器信息融合感知环境；步骤S2：优化全局可行路径搜索与轨迹；步骤S3：基于多传感器实时感知的情况，动态调整规划路径；步骤S4：根据规划路径进行实时导航和机动引导。本发明能够快速准确提取环境中的实时天气、地质等自然灾害和突发事件等动态实时信息，并且能够快速处理这些动态信息已获取地图中的未知静态障碍物以及未知动态障碍物。通过视觉、激光、惯性、毫米波雷达、卫星信号等多模态传感器获取到的环境中的动态信息之间的学习映射，实现全天候的未知障碍物间检测能力。

本发明授权基于多传感器信息融合实时动态智能路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器信息融合实时动态智能路径规划方法，其特征在于，包括： 步骤S1：基于多传感器信息融合感知环境； 步骤S2：优化全局能够通行路径搜索与轨迹； 步骤S3：基于多传感器实时感知的情况，动态调整规划路径； 步骤S4：根据规划路径进行实时导航和机动引导； 在所述步骤S1中： 基于深度学习环境感知方法，检测环境中的预设目标，根据导航环境特性，建立场景分类标准；分析多模态信号特性，研究基于多模态融合特征的场景空间及环境变量识别方法，对环境进行三维重构，实现导航环境下的环境信息智能感知； 步骤S1.1：基于多模态传感器数据的越野环境地形重构： 在预设环境下，车辆的导航构建局部地形的高程地形栅格图，为车辆在预设环境下进行路径规划提供感知基础； 系统基于视差图特征和稠密点云进行预设环境地形重构，通过视差方法提取平面，去除无需重构的地形部分，确定地形有效重构区域；融合惯性传感器和里程计信息，对高程栅格地形图进行修正，并进行实时地更新管理；通过高程栅格滤波方法对高程地形栅格进行滤波处理，获得局部高程栅格地形图； 步骤S1.2：基于多模态数据的目标检测与识别： 目标检测与识别获取环境中影响车辆通行的动态障碍物以及静态障碍物，采用基于师生网络的多模态融合目标障碍物检测算法；对于特征表示近似程度符合预设标准，具有预设成像能力或者点云生成能力的模态，采用师生网络的方式对数据进行目标级标注； 教师网络采用二维图像目标识别网络MaskRCNN得到目标识别结果；在特征提取部分，多模态数据的特征被整合为相同大小的二维张量，学生网络采用其他模态的数据特征作为输入，输入至同样结构的二维卷积网络中进行目标识别；跨模态监督部分根据教师网络的结果指导学生网络的训练，其中包括跨模态的目标识别结果对齐以及对较差检测结果的滤除； 步骤S1.3：多模态融合导航特征地图生成： 通过多传感器采集光、电、磁数据，对多模态特征进行编码和抽取之后形成认知快照，由多源传感器融合定位技术中给出的机器人自身位姿数据，将前一时刻的导航特征地图旋转到当前坐标系下，将认知快照与上一时刻的导航特征地图结合形成新时刻的导航特征地图；导航特征地图是分层级的，每个层级分别代表了不同模态数据所抽取的特征以及目标识别的结果。

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