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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于实例分割的相机和激光雷达自动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：CN115239978B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202210856149.4，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种基于实例分割的相机和激光雷达自动标定方法是由孙超;魏志杰;冷江昊;黄文艺;王博;刘前飞;李洋;孙逢春设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于实例分割的相机和激光雷达自动标定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于实例分割的相机和激光雷达自动标定方法，该方法不需要特定的场景，只需要车辆在路面上行驶时采集到的传感器数据即可完成自动化的标定，目的在于简化无人驾驶车辆中相机和激光雷达外参标定工作，以及当二者的相对位置关系发生抖动或偏移时，能够进行在线的校正，从而提升无人驾驶融合感知系统的可靠性。

本发明授权一种基于实例分割的相机和激光雷达自动标定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于实例分割的相机和激光雷达自动标定方法，其特征在于，所述方法包括： 对图像和点云进行预处理，得到多个重要实例； 计算每个重要实例的质心坐标，以质心之间的距离为代价，利用匹配算法处理得到重要实例在图像和点云中的对应关系； 构造匹配值地图，利用点云重要实例的匹配值，结合所述对应关系中对应好的质心之间的距离，构造一致性代价函数； 对一致性代价函数进行优化，得到相机和激光雷达的外参，即实现了相机和激光雷达自动标定； 所述对图像和点云信息进行预处理具体包括： 对采集到的图像和点云信息，利用预设的神经网络模型，进行实例分割操作，得到第一实例分割结果，并对第一实例分割结果进行一次筛选处理，得到第二实例分割结果，对第二实例分割结果进行二次筛选处理，得到多个重要实例，即图像重要实例和点云重要实例； 所述计算每个重要实例的质心坐标，具体包括： 根据点云在激光雷达的坐标系中的坐标，计算点云投影到相机坐标系上的坐标； 根据点云投影到相机坐标系上的坐标，计算得到点云投影到图像像素坐标系中的坐标； 根据点云投影到图像像素坐标系中的坐标，求取每个重要实例在图像像素坐标系中的坐标的平均值，得到点云投影到图像像素上的每个重要实例的质心坐标； 根据图像的第二实例分割结果，得到图像中的重要实例，求取图像中每个重要实例的质心坐标。

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