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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于激光雷达点云密度分析的地图生成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：CN119850854B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411850295.1，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种基于激光雷达点云密度分析的地图生成方法是由岑明;肖佳佳;杨景超;张旭东;宋汶泽设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于激光雷达点云密度分析的地图生成方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于激光雷达点云密度分析的地图生成方法，包括建模阶段与建图阶段。建模阶段建立地图模型与雷达密度模型，其中地图模型包含地形的几何信息和空间密度信息，雷达密度模型用于表征点云的空间密度归一化系数。建图阶段首先对激光雷达点云数据进行预处理；其次计算体素点云占用密度并结合密度归一化系数获取空间密度表征，计算相邻体素柱间高度差得到阶跃高度特征，采用局部地形区域划分策略对各区域进行平面拟合来提取坡度和粗糙度属性；最后综合以上要素得到类高程地图。该方法能有效表达非结构环境下的空间密度信息及地形特征的多维度描述，提升地面智能移动平台的路径规划效率和安全性。

本发明授权一种基于激光雷达点云密度分析的地图生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达点云密度分析的地图生成方法，其特征在于，包括建模阶段与建图阶段，其中， 建模阶段用于建立地图模型与雷达密度模型；其中，地图模型包含地形的几何信息和空间密度信息，由三维体素网格构成，每个体素网格包含坐标信息、体素密度、阶跃高度、地形坡度和粗糙度在内的属性；雷达密度模型用于表征点云的空间密度归一化系数，通过设定的激光雷达水平分辨率与垂直分辨率，计算出每束激光的出射方向；以雷达坐标原点进行体素化，通过光线追踪，计算每个体素网格的光束通量，其光束通量的倒数作为该体素网格的体素密度归一化系数； 建图阶段通过激光雷达实时采集环境的数据，对采集的点云进行预处理，使用直通滤波和半径滤波后得到感兴趣区域的点云，并体素化，将点云数据映射到对应的体素网格中；然后对每个体素网格进行地图属性计算，得到体素密度、地形坡度和粗糙度在内的属性，构造出类高程地图； 所述地图模型为： 地图G采用三维体素网格的方式存储，G＝{Ti,j,k|i∈[-Nx,Nx],j∈[-Ny,Ny],z∈[-Hz,Hz]}，Ti,j,k＝[i,j,k,roughness,step_height,density,slope]；其中Nx，Ny，Hz分别表示地图的x，y，z轴的边界范围，T表示体素网格，其中i、j、k表示三维体素网格的坐标位置，roughness为粗糙度、step_height为阶跃高度，density为归一化密度，slope为地形坡度；建立雷达密度模型具体包括以下步骤： 雷达密度模型采用三维体素网格的方式存储， G＝{Ti,j,k|i∈[-Nx,Nx],j∈[-Ny,Ny],k∈[-Hz,Hz]}，Ti,j,k＝[i,j,k,ρ]；其中ρ为体素密度归一化系数； 3.1首先设定光束分布模式，垂直分辨率为一组不同的角度，表示每条线束与激光雷达中心线的垂直角度：垂直分布角度是从一组预设值{θ1,θ2,...,θi}中选取的固定角度值，表示每条激光线束与中心线的垂直夹角，其中i表示激光线束的数量；而水平分布角度θk，则通过θk＝k*Δθ计算，其中，k为水平角的索引，取值范围为Δθ表示水平方向上相邻扫描点之间的角度间隔，然后计算光束方向 3.2激光雷达坐标系原点在空间外部某点ox,oy,oz，并且光线的方向由向量d＝dx,dy,dz给出；光线上的任意点xt,yt,zt可以表示为 其中，t≥0为体素网格的边长； 对于每束激光，从激光雷达位置出发，沿光线方向依次计算经过的体素，并记录每个体素被穿过的次数；体素索引it,jt,kt的计算公式为 体素网格光束通量为Ti,j,k：v表示体素大小； 其中，δ为指示函数，当条件为真时，δ值为1，否则为0；为密度归一化系数；ray表示每一条激光线束，由前面的dk,i光束方向确定。

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