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龙图腾网恭喜常熟理工学院申请的专利基于激光雷达点云数据的透明障碍物检测及地图重建方法与系统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：CN119888691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510382159.2，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于激光雷达点云数据的透明障碍物检测及地图重建方法与系统是由孙高飞;张增亮;郑钧孺;先晓兵;钱振江设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于激光雷达点云数据的透明障碍物检测及地图重建方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于激光雷达点云数据的透明障碍物检测及地图重建方法及系统，包括：利用激光雷达对目标区域进行扫描，获取多组点云数据；将获取的多组点云数据配准至同一坐标系，形成点云数据集；以动态窗口取样的方式划分点云数据集，并进行几何结构分析，查找符合透明障碍物特征的点云数据；构建并训练识别模型，利用该识别模型对符合透明障碍物特征的点云数据进行识别，并根据识别结果进行数据修改；将修改后输出数据替换原点云数据集中对应原始数据，并据此构建目标区域的栅格地图。本发明能够解决现有建图过程中由于室内玻璃门窗或墙面对激光的折射、漫反射等导致无法正确识别障碍物影响无人车辆行驶安全的问题。

本发明授权基于激光雷达点云数据的透明障碍物检测及地图重建方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达点云数据的透明障碍物检测及地图重建方法，其特征在于，包括：S1、无人驾驶车辆利用激光雷达对包含透明障碍物在内的全部目标区域进行扫描，获取多组点云数据；S2、采用配准算法将获取的多组点云数据配准至同一坐标系，形成点云数据集；S3、以动态窗口取样的方式划分点云数据集，并进行几何结构分析，查找符合透明障碍物特征的点云数据；具体方法为：S31、设定初始窗口的大小，以初始窗口遍历点云数据集；S32、对当前窗口内点云数据进行几何结构分析，找出其中具有透明障碍物几何特征的点云数据，透明障碍物几何特征表现为：数据的前端与后端点云较为密集，体现为透明障碍物的边缘；中间存在较少和不连续的点云，体现为透明障碍物；若以两边缘坐标拟合出的直线区域内点云数量小于给定阈值，则认为该部分点云数据疑似为透明障碍物；S33、增加窗口大小，进行下一次遍历点云数据集，直至所有不同尺寸的疑似透明障碍物均完整检测出；步骤S3中窗口每完成一次对点云数据集的取样，计算相邻取样窗口之间的密度梯度，如果窗口为初次取样或梯度密度变化超过了特征丢失阈值，则通过放大系数来扩大窗口，放大系数的计算式为： ；其中，为可调节系数，用于调节梯度密度在公式中的权重；根据计算得到的放大系数，设定新的窗口大小，的计算公式为： ；式中，为原窗口大小；S4、构建并训练用于识别透明障碍物的识别模型，利用该识别模型对步骤S3获得的符合透明障碍物特征的点云数据进行识别，若识别为存在透明障碍物的部分，在输出数据中补充点云密度至与普通障碍物相当，视为普通障碍物；识别为不存在透明障碍物的部分，在输出数据中将原有的稀疏点云去除，视为无障碍物；S5、将步骤S4的修改后输出数据替换原点云数据集中对应原始数据，并据此构建目标区域的栅格地图。

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