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龙图腾网获悉理工雷科智途(北京)科技有限公司申请的专利基于静态障碍物记忆的障碍物识别方法、装置及电子设备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：CN120503798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510995587.2，技术领域涉及：B60W40/02；该发明授权基于静态障碍物记忆的障碍物识别方法、装置及电子设备是由黄琰;曹喜乐;冯冲;陈智勇设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于静态障碍物记忆的障碍物识别方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及智能驾驶技术领域，提供一种基于静态障碍物记忆的障碍物识别方法、装置及电子设备，该基于静态障碍物记忆的障碍物识别方法包括：基于采集的环境数据和车辆自身数据，生成实时障碍物信息和目标车辆在全局地图中的位置信息；根据实时障碍物信息，筛选出预设类别的障碍物以及尺寸在预设的小目标尺寸范围内的障碍物；根据位置信息进行坐标转换，输出筛选出的障碍物在全局地图中的位置；基于筛选出的障碍物在全局地图中的位置，将筛选出的障碍物与预先建立的静态障碍物存储列表中的障碍物进行匹配，生成静态障碍物信息；对实时障碍物信息与静态障碍物信息进行去重合并，输出综合障碍物信息。该方法提升了车辆对静态障碍物的感知能力。

本发明授权基于静态障碍物记忆的障碍物识别方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于静态障碍物记忆的障碍物识别方法，其特征在于，包括： 通过目标车辆的传感器采集环境数据及车辆自身数据； 基于所述环境数据和所述车辆自身数据，生成实时障碍物信息和所述目标车辆在全局地图中的位置信息，其中，在鸟瞰图BEV特征融合过程中，对筛选出的小目标对应区域的BEV网格特征赋予加权系数，所述加权系数与小目标的尺寸成反比，即尺寸越小的目标对应的网格特征权重越高； 根据所述实时障碍物信息，筛选出预设类别的障碍物以及尺寸在预设的小目标尺寸范围内的障碍物； 根据所述位置信息进行坐标转换，输出筛选出的障碍物在全局地图中的位置； 基于筛选出的障碍物在全局地图中的位置，将筛选出的障碍物与预先建立的静态障碍物存储列表中的障碍物进行匹配，生成静态障碍物信息；对所述实时障碍物信息与所述静态障碍物信息进行去重合并，输出综合障碍物信息； 其中，所述基于筛选出的障碍物在全局地图中的位置，将筛选出的障碍物与预先建立的静态障碍物存储列表中的障碍物进行匹配，生成静态障碍物信息，包括： 采用匈牙利算法将筛选出的障碍物与预先建立的静态障碍物存储列表中的障碍物进行匹配，匹配分数计算公式如下： ； ； 其中，x1，y1与x2，y2分别表示两个障碍物中心点位置；Dis指两中心点的欧式距离；match_score表示两个障碍物的匹配分数，Dth为设置的距离值； 若匹配分数大于预设分数阈值，则障碍物匹配成功，递增所述静态障碍物存储列表中匹配成功的障碍物的匹配计数器，并更新所述静态障碍物存储列表中障碍物位置与时间戳； 若匹配分数小于预设分数阈值，则障碍物匹配失败，递增所述静态障碍物存储列表中匹配失败的障碍物的未匹配计数器，并将匹配失败的实时障碍物信息加入所述静态障碍物存储列表并记录障碍物的初始位置； 删除所述静态障碍物存储列表中未匹配计数器大于预设数值或初始位置与当前位置位移大于距离阈值的对象，所述距离阈值基于井工矿巷道环境的粉尘浓度和光照强度动态调整； 输出所述静态障碍物存储列表中匹配计数器大于预设值的静态障碍物信息。

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