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龙图腾网获悉香港理工大学深圳研究院申请的专利一种基于激光雷达的自动驾驶运动障碍物分割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：CN115830265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202211361884.4，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种基于激光雷达的自动驾驶运动障碍物分割方法是由孙宇翔;孟诗语设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于激光雷达的自动驾驶运动障碍物分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于激光雷达的自动驾驶运动障碍物分割方法，包括步骤：获取自动驾驶场景下若干连续时间戳的时序点云数据；其中，若干连续时间戳的时序点云数据包括当前时间戳的时序点云数据；根据若干连续时间戳的时序点云数据，确定各时间戳的帧间差异特征信息；将各时间戳的帧间差异特征信息和所述当前时间戳的时序点云数据的投影数据输入训练好的分割网络模型，通过语义信息为指导得到障碍物分割的状态预测掩膜和语义预测掩膜。基于点云投影的数据独特表示和端到端深度学习网络的组成来表达障碍物点云数据的特征，实现对自动驾驶场景下运动障碍物更准确的识别。

本发明授权一种基于激光雷达的自动驾驶运动障碍物分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达的自动驾驶运动障碍物分割方法，其特征在于，包括步骤： 获取自动驾驶场景下若干连续时间戳的时序点云数据；其中，若干连续时间戳的时序点云数据包括当前时间戳的时序点云数据； 根据若干连续时间戳的时序点云数据，确定各时间戳的帧间差异特征信息； 将各时间戳的帧间差异特征信息和所述当前时间戳的时序点云数据的投影数据输入训练好的分割网络模型，得到障碍物分割的状态预测掩膜和语义预测掩膜； 其中，所述训练好的分割网络模型包括：时序融合模块、非对称的编解码器以及点云数据形式恢复模块； 所述将各时间戳的帧间差异特征信息和所述当前时间戳的时序点云数据的投影数据输入训练好的分割网络模型，得到障碍物分割的状态预测掩膜和语义预测掩膜，包括： 将各时间戳的帧间差异特征信息和所述当前时间戳的时序点云数据的投影数据输入所述时序融合模块，得到融合特征； 将所述融合特征输入所述非对称的编解码器，得到特征信息数据； 将所述特征信息数据输入所述点云数据形式恢复模块，得到障碍物分割的状态预测掩膜和语义预测掩膜。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人香港理工大学深圳研究院，其通讯地址为：518057 广东省深圳市南山区粤海街道高新技术产业园南区粤兴一道18号香港理工大学产学研大楼205室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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