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龙图腾网恭喜河北省科学院应用数学研究所申请的专利用于路侧毫米波雷达的动态标定方法及装置、设备、介质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：CN119044913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411525309.2，技术领域涉及：G01S7/40；该发明授权用于路侧毫米波雷达的动态标定方法及装置、设备、介质是由陈宏彩;程煜;任亚恒设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于路侧毫米波雷达的动态标定方法及装置、设备、介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种用于路侧毫米波雷达的动态标定方法及装置、设备、介质，属于雷达标定技术领域，该方法包括：基于第一数据得到标定车辆的雷达坐标，基于第二数据得到标定车辆的经纬度坐标，第一数据为毫米波雷达获取的数据，第二数据为标定车辆的导航获取的数据；基于第一数据和第二数据的相似性关联雷达坐标和经纬度坐标；基于经纬度坐标对雷达坐标进行变换，得到标定矩阵；基于标定矩阵得到目标车辆的目标经纬度坐标。本公开提供的用于路侧毫米波雷达的动态标定方法及装置、设备、介质，可以提高雷达定位数据准确性。

本发明授权用于路侧毫米波雷达的动态标定方法及装置、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种用于路侧毫米波雷达的动态标定方法，其特征在于，包括：基于第一数据得到标定车辆的雷达坐标，基于第二数据得到标定车辆的经纬度坐标，所述第一数据为毫米波雷达获取的数据，所述第二数据为标定车辆的导航获取的数据；基于所述第一数据和第二数据的相似性关联所述雷达坐标和经纬度坐标；基于所述经纬度坐标对所述雷达坐标进行变换，得到标定矩阵；基于所述标定矩阵得到目标车辆的目标经纬度坐标；在所述基于第一数据得到标定车辆的雷达坐标，基于第二数据得到标定车辆的经纬度坐标之前还包括：基于第三数据进行点云预处理，得到第四数据；对所述第四数据进行聚类得到所述第一数据；所述基于第三数据进行点云预处理，得到第四数据，包括：基于第三数据进行速度筛选和建立点云的分布直方图，得到第四数据；所述对所述第四数据进行聚类得到所述第一数据，包括：基于动态邻域密度算法对第四数据进行第一次聚类，得到第五数据；具体包括：将动态邻域密度聚类的形状设置为椭圆，其长轴方向平行于车道线方向，短轴垂直于车道线方向；循环遍历每一个点云样本，判断点云样本是否已被访问，如果已被访问，则将其标记为噪声点；如果未被访问，则标记该样本已被访问；找到所述点云样本的动态密度的邻域集合；若动态密度的邻域集合内的密度中心点到任意一邻域点的距离小于或等于预设值，则判断任意一邻域点在动态密度的邻域集合内，动态密度的邻域集合内的密度中心点到任意一邻域点的距离计算公式为： 其中，D表示邻域集合内的密度中心点到任意一邻域点的距离，对于一个密度中心点P0，其在雷达坐标系中的坐标为x0，y0，径向速度为v0，对于密度中心点P0的任意一邻域点Px，y，其径向速度为v，a是动态密度聚类椭圆长轴的长度，b是动态密度聚类椭圆短轴的长度，a0是轿车的长轴参数，b0是轿车的短轴参数，和为设置的动态变化量，RP是雷达散射截面积，N表示为一个常量，M1、M2和M3分别为不同阈值；判断点云样本的邻域点数量，如果小于最小邻域点数量，则将该点标记为噪声点；若大于最小邻域点数量，则创建一个新点云簇，并遍历每个邻域点以扩展点云簇；基于方位角引导算法对第五数据进行第二次聚类，得到所述第一数据；所述基于所述第一数据和第二数据的相似性关联所述雷达坐标和经纬度坐标，包括：基于第二公式计算第一数据和第二数据的相似性；所述第二公式为： 其中，表示为第一数据和第二数据中标定车辆速度的相似性，表示为时刻所述毫米波雷达获取的标定车辆的速度，表示为时刻所述导航获取的标定车辆的速度，表示为数据点的数量。

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