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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利面向复杂环境下使用雷达、激光雷达、IMU、GPS的自适应多传感器融合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：CN119573728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411670045.X，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权面向复杂环境下使用雷达、激光雷达、IMU、GPS的自适应多传感器融合方法是由钱程龙;史秀纺;陈积明;李亮;吴琦设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向复杂环境下使用雷达、激光雷达、IMU、GPS的自适应多传感器融合方法在说明书摘要公布了：面向复杂环境下使用雷达、激光雷达、IMU、GPS的自适应多传感器融合方法，包括：接收雷达点云，初步区分单帧中的动态点云和静态点云；将动态点云与静态点云分别处理，获得机器人的绝对速度；通过激光雷达接收到点云数据，将毫米波雷达与激光雷达的每一帧数据进行时间同步和空间校准；实时去除每一帧中的动态点，获得只包含静态点的激光雷达点云数据和静态的毫米波雷达点云数据；对静态的激光雷达点云数据进行几何特征提取，判断机器人是否进入了退化区域；通过激光雷达点云的特征点数量来选择激光雷达或者毫米波雷达点云数据进行扫描到子地图的匹配；通过GPS获取机器人的位姿和速度，利用毫米波雷达估计的速度与前端里程计得到的位姿来判断GPS数据的可靠性，计算两者的残差来确定GPS数据在后端优化中的权重，并加入到因子图中与前端里程计共同优化。

本发明授权面向复杂环境下使用雷达、激光雷达、IMU、GPS的自适应多传感器融合方法在权利要求书中公布了：1.面向复杂环境下使用毫米波雷达、激光雷达、IMU、GPS的自适应多传感器融合方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：通过4D毫米波雷达传感器接收雷达点云，使用雷达点云的多普勒速度初步推断自我速度，用于初步区分单帧中的动态点云和静态点云； S2：将步骤S1中的动态点云与静态点云分别处理；动态点云采用一种区域生长的基于密度的聚类方法DBSCAN来对动态点云进行二次提取，完成对动态车辆、行人的准确提取；静态点通过随机样本一致性RANSAC从中提取地面点，从而去除地下的噪点得到可用的静态点云；将提取过后的静态点重新进行车辆自速度估计，获得机器人的绝对速度； S3：通过激光雷达接收到点云数据，采用高频的IMU将步骤S1中处理过后的毫米波雷达与激光雷达的每一帧数据进行对齐，包括时间同步和空间校准； S4：利用步骤S3中对齐后的毫米波雷达点云数据来辅助激光雷达实时去除每一帧中的动态点，由此获得只包含静态点的激光雷达点云数据和静态的毫米波雷达点云数据； S5：对步骤S4中静态的激光雷达点云数据进行几何特征提取，如果特征点数量突然减少并维持在一个较低的数量中，则判断为机器人进入了退化区域； S6：通过激光雷达点云的特征点数量来选择激光雷达或者毫米波雷达点云数据进行扫描到子地图的匹配；采用迭代误差状态卡尔曼滤波器将激光雷达或者毫米波雷达与IMU进行紧密耦合；在每次迭代中，计算当前位姿变量并用于导出下一次迭代的状态向量和协方差矩阵，持续进行直到收敛； S7：通过GPS获取机器人的位姿和速度，利用S2中毫米波雷达估计的速度与S6中前端里程计得到的位姿来判断GPS的数据的可靠性，计算两者的残差来确定GPS数据在后端优化中的权重，并加入到因子图中与前端里程计共同优化。

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