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龙图腾网获悉安徽酷哇机器人有限公司;上海酷移机器人有限公司申请的专利基于激光点云杆状物特征提取和匹配的定位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：CN115480257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202211258124.0，技术领域涉及：G01S17/06；该发明授权基于激光点云杆状物特征提取和匹配的定位方法及系统是由廖文龙;何弢;陈远鹏;谢荣荣设计研发完成，并于2022-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于激光点云杆状物特征提取和匹配的定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于激光点云杆状物特征提取和匹配的定位方法及系统，方法包括如下步骤：步骤S1：利用带有激光雷达的数据采集车对环境进行扫描，得到激光点云地图；步骤S2：对激光点云地图进行高度过滤、聚类、特征粗提取和特征精提取，得到地图杆状物特征；步骤S3：利用车辆的激光雷达对车辆周围环境进行扫描，得到实时激光点云；步骤S4：对实时激光点云进行高度过滤、雷达线数特性过滤、聚类、特征粗提取和特征精提取，得到实时杆状物特征；步骤S5：对地图杆状物特征和实时杆状物特征进行特征匹配和非线性优化，得到车辆位姿。本发明综合高度过滤、聚类、特征粗、精提取方法对激光点云地图进行杆状物特征提取，提高车辆定位精度。

本发明授权基于激光点云杆状物特征提取和匹配的定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于激光点云杆状物特征提取和匹配的定位方法，其特征在于，包括： 步骤S1：利用带有激光雷达的数据采集车对环境进行扫描，得到激光点云地图； 步骤S2：对所述激光点云地图进行高度过滤、聚类、特征粗提取和特征精提取，得到地图杆状物特征； 步骤S3：利用车辆的激光雷达对车辆周围环境进行扫描，得到实时激光点云； 步骤S4：对所述实时激光点云进行高度过滤、雷达线数特性过滤、聚类、特征粗提取和特征精提取，得到实时杆状物特征； 步骤S5：对所述地图杆状物特征和所述实时杆状物特征进行特征匹配和非线性优化，得到车辆位姿； 所述高度过滤包括：在激光点云中选取距离地面高度大于第一高度值的所有点，过滤掉其他点，得到高度过滤后点云； 所述雷达线数特性过滤包括：针对所述高度过滤后点云，利用激光雷达单线扫描点云的特性，将单线点云中的各个点按照扫描的先后顺序依次排列，再根据点与点的间距分割出多个点云段，选取长度在第一长度值以内的所有点云段，过滤掉其他点云段，得到线数特性过滤后点云； 所述聚类包括：对所述高度过滤后点云或者所述线数特性过滤后点云进行欧氏聚类，然后选取聚类中心周围第一半径值范围内的所有点，构成对应的聚类点云簇； 所述特征粗提取包括：对所述聚类点云簇进行主成分分析，提取出最大特征值对应特征向量的z轴分量f z，判断其是否大于第一特征阈值f th，若是，则选取所述聚类点云簇作为备选点云簇，若否，则滤除所述聚类点云簇； 所述特征精提取包括： 步骤T1：将备选点云簇中的所有点按照z坐标从小到大排序，设置一个高度为d的滑动窗口，然后在备选点云簇的z轴方向上，针对滑动窗口自下而上设置m个停留位置，最底部对应第1个停留位置，最顶部对应第m个停留位置； 步骤T2：将滑动窗口放置在第一个停留位置上，k=0，高度差值h 1=0； 步骤T3：当滑动窗口位于第i个停留位置时，i=1，2，…，m，根据z坐标截取处于滑动窗口内的点云，然后对窗口内点云进行主成分分析，提取出最大特征值对应特征向量的z轴分量g zi； 步骤T4：判断g zi是否大于第二阈值g th，若是，进入步骤T5，若否，令高度差值h i=0且令k=0，然后进入步骤T6； 步骤T5：k的值加1，然后判断k值的大小，若k=1，记录此时滑动窗口的起点位置h l1和终点位置h u1，计算高度差值h i=h u1–h l1，若k1，记录此时滑动窗口的终点位置h uk，计算高度差值h i=h uk–h l1； 步骤T6：判断i是否等于m，若否，则将滑动窗口向上移动到下一个停留位置，即i的值加1，然后跳回步骤T3，若是，则进入步骤T7； 步骤T7：从所有高度差值h i ，i=1，2，…，m中选出最大的高度差值h max，确定h max对应的上边界h u和下边界h l，然后选取备选点云簇中位于h u和h l之间的点，得到目标点云簇，即杆状物特征。

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