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龍圖騰網恭喜江蘇大塊頭智駕科技有限公司申請的專利一種基于rtk和激光雷達的環境建模方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119091411B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411578256.0，技術領域涉及：G06V20/56；該發明授權一種基于rtk和激光雷達的環境建模方法及系統是由范玉卿;鄒燃設計研發完成，并于2024-11-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于rtk和激光雷達的環境建模方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及車輛定位技術領域，是一種基于rtk和激光雷達的環境建模方法及系統，具體方法包括：計算獲取點云密度修正因子，并根據點云密度修正因子對激光雷達的掃描密度進行動態調整；計算每一幀點云數據的位姿增量；獲得融合定位后的綜合位姿；通過ICP算法檢查當前幀與之前關鍵幀的相似性，若成功匹配則生成回環檢測約束；執行優化計算，生成最優位姿和最優地圖，并根據最優位姿和最優地圖構建環境模型，根據環境模型對范圍內的車輛進行自動定位。本發明解決了現有技術中，車輛定位方法單單利用激光雷達實現，無法獲取當前環境在地理坐標系下的位置，從而在后續自動駕駛應用中存在初始化重新定位難的問題。

本發明授權一種基于rtk和激光雷達的環境建模方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于rtk和激光雷達的環境建模方法，其特征在于，所述方法包括如下具體步驟：S1：獲取無人駕駛汽車的實時行駛環境數據，將實時行駛環境數據導入點云密度修正策略中，計算獲取點云密度修正因子，并根據點云密度修正因子對激光雷達的掃描密度進行動態調整；S2：通過激光雷達動態捕捉周圍環境的點云數據，并計算每一幀點云數據的位姿增量；S3：同步采集兩種rtk數據，將兩種rtk數據與每一幀點云數據的位姿增量進行數據融合，獲得融合定位后的綜合位姿；S4：通過ICP算法檢查當前幀與之前關鍵幀的相似性，若成功匹配則生成回環檢測約束；S5：執行優化計算，生成最優位姿和最優地圖，并根據最優位姿和最優地圖構建環境模型；S6：根據所述環境模型對范圍內的車輛進行自動定位；S1包括如下具體步驟：S11：提取實時行駛環境數據，所述實時行駛環境數據包括：通過車載傳感器確定當前道路的轉彎曲率數據及道路平整度數據；S12：將自動駕駛汽車點火開始行駛的第一幀點云數據固定為基線點云數據，并將實時行駛環境數據及基線點云數據導入點云密度修正策略中，計算獲取點云密度修正因子，所述點云密度修正因子包括：道路轉彎半徑修正因子以及道路平整度修正因子；所述道路轉彎半徑修正因子的計算策略為： ；其中，分別表示在點云數據采集時間點為t時，自動駕駛汽車前輪的輪胎轉向角及自動駕駛汽車相對于道路的橫向傾斜角； 表示自動駕駛汽車點火開始行駛時相對于道路的橫向傾斜角； 表示在點云數據采集時間點為t時，自動駕駛汽車行駛所在道路的曲率半徑；表示自動駕駛汽車點火開始行駛時所在道路的曲率半徑；所述道路平整度修正因子的計算策略為： ；其中，為下標，表示在點云數據采集時間點為t時，掃描獲取道路平面的第個坑洼處，為車輛實時行駛的道路平面的坑洼處總數； 表示在點云數據采集時間點為t時，道路平面的第個坑洼處的凹陷或者凸起的相對高度； 表示在點云數據采集時間點為t時，道路平面中所有坑洼處的相對高度均值； 為下標，表示在基線點云數據采集時，掃描獲取道路平面的第個坑洼處，為基線道路平面的坑洼處總數； 表示在基線點云數據采集時，道路平面的第個坑洼處的凹陷或者凸起的相對高度； 表示在基線點云數據采集時，道路平面中所有坑洼處的相對高度均值；S13：根據點云密度修正因子對激光雷達的掃描密度進行動態調整，所述動態調整策略具體為：，其中，為點云數據采集時間點為t時的點云采集密度；為基線點云數據中的點云采集密度；分別表示道路轉彎半徑修正因子及道路平整度修正因子。

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