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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种用于自动驾驶的端到端相机与激光雷达标定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：CN117152262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310906810.2，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种用于自动驾驶的端到端相机与激光雷达标定方法是由曹晨;王闻箫;蔡登设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于自动驾驶的端到端相机与激光雷达标定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于自动驾驶的端到端相机与激光雷达标定方法，包括：1对点云数据根据3D编码器进行层次化特征提取；2对图像数据根据2D编码器进行层次化特征提取；3根据点云和图像特征进行注意力融合，得到加权点特征；4将点云编码器得到的层次化特征和加权点特征输入到层次化解码器，得到逐点特征；5对逐点特征根据两层共享感知机预测该点是否位于相机视锥范围内，输出一个二分类结果；6对逐点特征根据另外两层共享感知机预测该点的标定结果；7根据二分类结果对标定结果进行过滤，对过滤后的标定结果进行聚合得到最终的相机与点云之间的标定参数。本发明可以避免流水线模式造成的误差累积，提高标定精度。

本发明授权一种用于自动驾驶的端到端相机与激光雷达标定方法在权利要求书中公布了：1.一种用于自动驾驶的端到端相机与激光雷达标定方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对输入的点云数据根据3D点云编码器进行层次化特征提取；具体过程为： 利用PointNet++网络作为3D点云编码器对点云数据进行层次化特征提取；总体经过三次点云下采样过程，将每次下采样过后的点云坐标和相应的特征记为和其中l代表第几层，CPl代表第l层的点云特征的维度，Nl代表点云数量； 2对输入的图像数据根据2D图像编码器进行层次化特征提取；具体过程为： 利用ResNet34网络作为2D图像编码器对图像数据进行层次化特征提取，将不同层提取到的图像特征记为其中CIl代表图像特征维度，Hl代表特征图的高，Wl代表特征图的宽； 3根据获得的点云特征和图像特征进行注意力融合，得到同时包含点云和图像信息的加权点特征；具体过程为： 3-1先对提取到的图像全局特征压缩成维度，然后将第二维度进行堆叠，得到的特征向量属于将其与提取到的点云特征进行拼接，得到特征 3-2将输入两层共享感知机，产生权重矩阵 提供了Nl个节点的不同图像特征权重； 3-3将权重矩阵与图像特征进行矩阵乘法，最终得到加权点特征 4将3D点云编码器得到的层次化特征和经过注意力融合的加权点特征输入到层次化解码器，得到逐点特征； 5对逐点特征根据两层共享感知机预测该点是否位于相机视锥范围内，输出一个二分类结果CLi∈{0,1}；其中，i代表第i个点云，1代表该点位于相机视锥范围内，0则相反； 6对逐点特征根据另外两层共享感知机预测该点的标定结果Fi； 7根据步骤5得到的二分类结果CLi，对步骤6中得到的标定结果进行过滤，得到属于相机视锥范围内的标定结果Ff，f∈{s|CLs＝1}，对过滤后的标定结果Ff进行聚合得到最终的相机与点云之间的标定参数。

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