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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种适用于自动驾驶场景下的车辆数字孪生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：CN116682082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310625844.4，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种适用于自动驾驶场景下的车辆数字孪生方法是由李玺;倪秉楠;王环宇设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于自动驾驶场景下的车辆数字孪生方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于自动驾驶场景下的车辆数字孪生方法，是一种新视图合成的应用，用于在交通场景下渲染出具有高保真度的车辆3D视图。主要包含如下步骤：1、数据预处理，得到用于模型渲染的输入数据；2、转换相机空间，使之以物体为中心；3、利用神经网络编码器对图像进行编码；4、利用解码器对物体的形状和外观进行解码；5、利用体积渲染，进行逐像素的渲染；6、坐标系转换，进行车端以及路端场景的实际应用。本发明解决了NeRF在交通车辆场景下应用的困境，实现数字孪生技术在自动驾驶场景下的应用。

本发明授权一种适用于自动驾驶场景下的车辆数字孪生方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于自动驾驶场景下的车辆数字孪生方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取存在多个感兴趣物体的道路RGB图像分别利用3D物体检测器和全景分割器对RGB图像进行3D物体检测和实例分割，为每个物体实例提取自身三维信息以及整张图像的实例分割掩码每个物体实例的自身三维信息包括中心位置坐标P、3D边界框β和自身旋矩阵R，利用物体边界框信息将每个物体实例分别从RGB图像和分割掩码中截取出来，得到实例图像I'和实例掩码Y'；再将每个物体实例的实例掩码Y'进行类标注，为每个像素标注一个区分前景像素、背景像素和未知像素的类标签Yu，从而生成2D占用掩码Y；利用该2D占用掩码Y的类标签Yu将实例图像I'中除了前景像素外，其余的像素值都置为0，得到2D掩码图像I；在相机空间中，针对每个物体实例的2D掩码图像I，为每个像素生成一条相机射线ρ，利用物体实例的自身三维信息将其在相机空间中的每条射线ρ映射到归一化对象坐标空间NOCS，形成以物体为中心的射线r； S2：针对每个物体实例，将其2D掩码图像I输入神经网络编码器ΦE中，分别生成形状码φS和外观码φA； S3、针对每个物体实例，将其形状码φS输入一个形状解码器ΨS后隐式输出一个占用网络σ，将其形状码φS和外观码φA输入一个外观解码器ψA后隐式输出一个外观网络c；同时，在归一化对象坐标空间NOCS中对每条射线r进行离散点采样，得到各个采样点的3D坐标x和射线的方向d；将每条射线r上的各采样点3D坐标x输入占用网络σ中，得到射线r上各采样点在归一化对象坐标空间中的体积密度；再将射线r上各采样点3D坐标x以及射线r的方向d输入外观网络c，得到射线r上每个各采样点在归一化对象坐标空间中的RGB颜色；由占用网络v和外观网络c生成每个物体实例对应的神经辐射场； S4、针对每个物体实例，基于其对应的神经辐射场进行体积渲染，得到物体空间下的物体图像； S5、将道路RGB图像中所有的物体图像，利用物体实例的自身三维信息将其从物体空间转换至世界坐标系中，得到最终渲染图像； S6、根据指定的相机观察视角对原始相机空间进行变换得到新的相机空间，然后再重新进行渲染，即可得到指定观察视角下的车端场景视图或路端场景视图。

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