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龙图腾网恭喜浙江锐明智能控制技术有限公司申请的专利基于多模态AI传感器的无人驾驶地铁障碍物智能检测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：CN119339354B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411881017.2，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于多模态AI传感器的无人驾驶地铁障碍物智能检测系统是由曲伟强;王志伟设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态AI传感器的无人驾驶地铁障碍物智能检测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及障碍物检测技术领域，其公开了基于多模态AI传感器的无人驾驶地铁障碍物智能检测系统，包括多模态AI传感器、预处理单元、数据处理单元、通信单元；本发明在数据预处理中，点云滤波去噪、下采样减负，图像灰度化突出轮廓、高斯滤波除噪，均提升处理效率与检测精度。高效数据融合建立多坐标系转换关系，避免盲区误判，增强复杂环境适应性。全面的障碍物检测策略，涵盖激光雷达多环节处理及视觉图像的Canny算法应用，相互印证提高可靠性。检测到障碍物时，能实时显示、分级报警，借助网络传输信息实现预警与调度控制，还可依情制动或避让，保障运营安全，且系统架构合理，具适应性与可扩展性，助力技术发展。

本发明授权基于多模态AI传感器的无人驾驶地铁障碍物智能检测系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态AI传感器的无人驾驶地铁障碍物智能检测系统，其特征在于，包括：多模态AI传感器，采用激光雷达传感器和视觉传感器作为多模态AI传感器，并用于采集目标数据，其中目标数据包括：利用激光雷达传感器发射激光束并接收反射光，通过测量激光往返时间来获取目标物体的点云数据；通过视觉传感器获取列车前方的图像信息；预处理单元，与所述多模态AI传感器连接，其用于对激光雷达传感器获取的点云数据以及视觉传感器获取的图像信息进行预处理，预处理方式包含点云数据预处理和图像信息预处理；数据处理单元，用于接收来自多模态AI传感器预处理后的目标数据，并对目标数据进行检测分析处理，且检测分析处理包括数据融合、障碍物检测，且障碍物检测方式包括基于激光雷达点云数据的障碍物检测和基于视觉图像数据的障碍物检测，并依据检测分析处理结果，确定障碍物信息；基于激光雷达点云数据的障碍物检测如下：步骤B2.01、首先从地图中检索到包含路面、路口对应的可驾驶区域，去除路边建筑物和树木对应的背景对象；随之依据预先设定的区域边界条件，判断点云数据中的点是否在感兴趣区域内，若不在则将其剔除；步骤B2.02、检测道路边沿，拟合三次曲线方程：Y=β0+β1X+β2X2+β3X3其中β0、β1、β2、β3为拟合系数；随之根据点到曲线的距离判断点是否为地面点；若距离小于对应预设的判定阈值，则认为相应点是地面点并将其剔除；若距离大于对应预设的判定阈值，则认为相应点不是地面点并将其判断为地面上的障碍物点；步骤B2.03、采用欧几里得距离聚类算法将对地面上的障碍物点形成多个团簇，随之将障碍物分割出来；从中提取两个障碍物点，随之计算两障碍物点和之间的欧几里得距离，只有将得到的距离值与预设的聚类阈值进行比对：若得到的距离值小于聚类阈值，则将该两个障碍物点归为同一团簇；步骤B2.04、对每个团簇做包围框拟合，确定出用于将点云簇包裹的三维包围框；随之获取三维包围框内所有点的坐标值，并将其平均值，将其平均值作为三维包围框的中心点；步骤B2.05、获取连续两个时间节点对应的点云数据，随之通过步骤B2.01到步骤B2.04的方式确定相应的三维包围框的中心点；然后两个时间节点对应的三维包围框的中心点通过欧几里得距离公式计算出障碍物在两个时间节点对应的位移值；之后将位置值与两个时间节点之间时间差通过速度公式计算出障碍物的移动速度；随之依据移动速度的值是否为0，判定出障碍物的运动状态，若移动速度的值为0，则表示障碍物为动态物体；若移动速度的值不为0，则表示障碍物为静态物体；基于视觉图像数据的障碍物检测如下：步骤B2.11、获取图像在水平方向和垂直方向的梯度，并将其记为Gx（p，q）和Gy（p，q）；步骤B2.12、随之通过： ；计算图像的梯度幅值G（p，q）和梯度方向θ（p，q）；步骤B2.13、之后通过非极大值抑制和双阈值检测得到障碍物的边缘图像；通信单元，用于将检测系统与列车控制系统之间进行信息交互，其为将数据处理单元检测到的障碍物信息上传至列车控制系统。

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