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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种基于多传感器融合的车前高程信息提取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：CN116697981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202310677588.3，技术领域涉及：G01C5/00；该发明授权一种基于多传感器融合的车前高程信息提取方法及系统是由刘爽;武晓洋;林振军;张龙庆;孙艳东;王志伟设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器融合的车前高程信息提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多传感器融合的车前高程信息提取方法及系统，属于多传感器融合定位与建图技术领域，所述方法包括：获取组合导航数据；建立车轮的轨迹预测模型；对传感器进行时空同步；激光雷达建图与点云搜索和坡度修正算法；使用组合导航数据完成车辆的初步定位，分别考虑车辆的直线行驶和转向行驶两种情况下的几何模型实现对车轮轨迹的预测，使用激光雷达与组合导航进行时空同步，以建立车前点云地图，基于上述预测的轨迹模型，完成对点云的搜索，得到原始的高程信息，但高程信息受到地面坡度的累计误差，故使用了基于滑动窗口与随机抽样一致的地面坡度算法来修正该累计误差，得到精确可靠的高程信息。

本发明授权一种基于多传感器融合的车前高程信息提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器融合的车前高程信息提取方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 步骤S1：获取组合导航数据； 步骤S2：基于组合导航数据和车辆CAN总线，获取车轮的方位和转向角，并建立车轮的轨迹预测模型； 步骤S3：对激光雷达和组合导航系统的时间进行同步； 步骤S4：将传感器系统进行坐标转换，建立点云地图； 步骤S5：在点云地图上使用坡度算法，基于车轮的预测轨迹进行点云搜索，得到具体位置的原始高程信息； 步骤S6：将高程信息经过坡度算法修正后得到最终的高程信息； 所述点云搜索、坡度算法具体步骤包括： 步骤S61、首先车辆行进开始时，点云地图初步建立，采用随机抽样一致算法拟合出地面点云地图，首先假定地面模型为平面，从点云地图中随机抽取部分样本点，对模型进行拟合，找出容差范围内所有的点Pransac，记录点个数Nransac，然后重新随机抽取部分点，重复上述操作，直到结束迭代，最终找到容差范围内最多点的平面模型αransac，该算法剔除了非地面点云，防止了障碍物对地面坡度的干扰，地面点云据此生成完毕，地面点云平面模型为： ax+by+cz+d＝0 步骤S62：在地面点云地图上，再次进行上述高程信息提取，得到Zground和对应点与坐标原点的距离Dground，存入一定容量的滑动窗口Ω中，对Ω中的数据再次使用随机抽样一致算法，拟合成一条直线，直线的斜率kslope便可作为当前道路坡度，则实际地面高程为 Zslope＝Zground-kslope*Dground。

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