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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于激光雷达与毫米波雷达融合的道路可行驶区域检测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：CN116977970B 。

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：202311017989.2，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于激光雷达与毫米波雷达融合的道路可行驶区域检测方法是由蒋建春;王章琦;曾素华;苏云龙;余浩;孙裕琛;夏云俊设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于激光雷达与毫米波雷达融合的道路可行驶区域检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于激光雷达与毫米波雷达融合的道路可行驶区域检测方法，属于车路协同与智慧交通领域。该方法通过自适应DBSCAN聚类算法来处理激光雷达的点云数据，可提高聚类结果的类内一致性和类间差异性；通过基于大律法的自适应阈值分割法来构建道路的可行驶区域电子围栏，可避免传统固定全局阈值分割法不能兼顾点云图各处情况从而分割效果不佳的问题；通过扇形编码转换点云坐标系为极坐标系以表达点的位置和方向信息，并且通过对于半径的选取，可以解决不同距离下稀疏程度不同的问题；通过伪图像融合方式使用注意力机制进行融合动态调整权重以提高环境适应性。

本发明授权一种基于激光雷达与毫米波雷达融合的道路可行驶区域检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达与毫米波雷达融合的道路可行驶区域检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1、对激光雷达的点云数据进行提取和聚类，随后采用改进的基于大律法的局部自适应阈值分割法分割出点云数据中的车道线和路面，从而构建得到电子围栏； 提取和聚类的方式为：首先将激光雷达原始点云数据进行过滤以提取出有效点云数据，再通过自适应DBSCAN聚类算法选择感兴趣区域；聚类算法中聚类集群的生长半径通过sigmoid函数进行修正，修正关系如下： 式中，表示修正后的半径参数，表示初始半径参数； 式中，、br、和均为算法模型参数，通过对参数的不同取值进行枚举获得最优；表示搜索同一集群点的种子点； 所述的改进的基于大律法的局部自适应阈值分割法具体为：经过提取和聚类后得到的点云数据按照扫描线进行了分类，对每条扫描线内的反射强度数据进行灰度转换，计算所有扫描线内灰度值的全局均值，再找出大于全局均值的灰度值并计算这些灰度值的均值得到类内二次灰度均值；以所述类内二次灰度均值为初始阈值限定一阈值选择区间，在所述阈值选择区间内存在一阈值th，阈值th将图像分为前景图像和背景图像，结合前景图像和背景图像的概率和平均灰度值，以及灰度值大于类内二次灰度均值的全局灰度均值计算类间方差；最大类间方差对应的阈值th记为最佳阈值，将灰度值大于所述最佳阈值的数据标记为车道线点云数据，将灰度值小于所述最佳阈值的数据标记为路面点云数据； S2、对毫米波雷达点云数据和经过步骤S1处理的激光雷达点云数据分别进行扇形编码，通过扇形编码将空间划分为网格，在三维空间生成极坐标柱体素，随后将点云柱转化为伪图像并提取特征图； S3、采用基于pointpillar特征层注意力融合模型对激光雷达和毫米波雷达的特征图进行加权融合，将融合结果乘以一个比例系数后再与激光雷达特征图相加，即得到道路可行驶区域的检测结果。

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