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龙图腾网恭喜山东沂蒙交通发展集团有限公司;山东沂蒙交通投资发展集团有限公司;北京雷科防务科技股份有限公司;临沂市交通路网服务中心申请的专利一种基于栅格地图的路侧传感器自动联合标定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：CN119199781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411731300.7，技术领域涉及：G01S7/40；该发明授权一种基于栅格地图的路侧传感器自动联合标定方法是由李洪珍;赵焕冲;尹海洋;徐翔;刘维维;张强;刘娜娜;冯壮壮;赵志刚;刘帅帅;张达;李达修;赵善明;刘道成;张新立;刘阳;毛冬;袁泉;崔小慧;徐颜设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于栅格地图的路侧传感器自动联合标定方法在说明书摘要公布了：本发明涉及路侧传感器技术领域，具体公开了一种基于栅格地图的路侧传感器自动联合标定方法，路侧传感器包含毫米波雷达和相机，毫米波雷达用于接收目标的雷达点，相机用于接收图像，通过建立毫米波雷达栅格地图A和图像栅格地图B，通过毫米波雷达栅格地图A和图像栅格地图B间的关联，实现路侧传感器的联合标定。本发明无需人工即可自动完成标定，效率高；本发明的方法无需特点标志物，通过检测道路上正常行驶的车辆目标，即可以自动进行路测传感器标定，成本低。

本发明授权一种基于栅格地图的路侧传感器自动联合标定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于栅格地图的路侧传感器自动联合标定方法，其特征在于，路侧传感器包含毫米波雷达和相机，毫米波雷达用于接收目标的雷达点，相机用于接收图像，通过建立毫米波雷达栅格地图A和图像栅格地图B，通过毫米波雷达栅格地图A和图像栅格地图B间的关联，实现路侧传感器的联合标定，具体包括以下步骤：S1、构建毫米波雷达栅格地图A，每个栅格宽度设为Sr米，栅格地图横纵方向栅格数量与所使用毫米波雷达可视范围一致；S2、构建图像栅格地图B，将相机接收到的图像划分为栅格大小为Si个像素的栅格，栅格大小Si应根据图像视场大小划分，单个栅格大小Si应小于图像中距相机80米处的车辆在图像中的大小，则图像栅格地图B的横向栅格数量Wr为图像宽度Si，纵向栅格数量Hr为图像高度Si；S3、关联雷达栅格地图A与图像栅格地图B；S4、采集不同时刻的毫米波雷达和相机图像数据，更新雷达栅格地图A中各栅格对应的图像栅格id和概率；S5、设计一个概率阈值T，统计概率大于阈值T的雷达栅格id和其对应的图像栅格id，并将其转为雷达点和像素点坐标；S6、根据匹配点对计算标定矩阵H；S1中具体操作如下：S11、栅格地图A中栅格按从左到右，从下到上的顺序开始编号，赋予每个栅格id，即左下角栅格id为0，往右依次栅格id加1；S12、获取毫米波雷达接收到的目标雷达点数据，为每个雷达点px,y计算其在毫米波雷达栅格地图A中所在的栅格id，算法为：；其中，ySr和xSr分别是雷达点在栅格地图中对应的行和列；S13、将所有雷达点对应的栅格id组成当前帧雷达栅格id集合，记为ids1；S2中具体操作如下：S21、参照雷达栅格地图编号方法，对图像栅格地图进行编号，赋予每个栅格id；S22、选择一种现有的车辆检测方法，对相机图像进行车辆检测，得到图像中车辆的像素点pu,v；S23、计算检测到的车辆像素点在图像栅格地图B中对应的栅格id；S24、将所有车辆像素点对应的栅格id组成当前帧图像栅格id集合，记为ids2；S3中具体操作如下：S31、对雷达栅格地图A中的每个栅格展开，每个栅格包含一个整数子序列，该子序列的数量等于图像栅格B的总栅格数量Wr×Hr，且子序列的编号与图像栅格id编号一致，子序列中每个值的初始值为0；S32、遍历统计的雷达栅格id集合ids1，在雷达栅格地图A中找到每个ids1中的雷达栅格对应的子序列；找到这些子序列中编号与统计的图像栅格id集合ids2中的id编号一致的值，将这些对应的值加1；S33、计算雷达栅格地图A中每个栅格的对应图像栅格id和概率；对应图像栅格id为该雷达栅格子序列中最大值对应的序列编号，概率为该子序列最大值该栅格子序列和；S5中具体操作如下：S51、遍历雷达栅格地图A中的各栅格，若该栅格的概率大于T，则计算该栅格id1对应的雷达点坐标prxr,yr，并计算该栅格对应图像栅格id2的像素点坐标piu,v；对于满足条件的雷达栅格id1，计算其对应的雷达点坐标prxr,yr，公式为： ； ；其中，Sr是栅格的边长，Wr是雷达栅格地图的横向栅格数量，%代表余运算；计算像素点坐标：查找该雷达栅格对应的图像栅格id2；计算其对应的图像像素点坐标piu,v，公式为： ； ；其中，Si是图像栅格的大小，Wi是图像栅格地图的横向栅格数量，%代表余运算；S52、计算的雷达点坐标pr和像素点坐标pi作为一对匹配点对，将统计的点对组成一系列匹配点对；S6中具体操作如下：S61、标定矩阵H的作用是将雷达点投影到图像像素坐标，投影公式如下：；pi图像坐标系中的像素点，pr是雷达坐标系中的点；S62、根据统计的一系列匹配点构建误差函数，用最小二乘法求解H，使用匹配点对构建误差函数，以测量变换后点与实际图像点之间的差异，公式为：；其中，e为误差函数；和分别是第m个匹配点对中的图像点和雷达点；S63、选择通用的最小二乘法，根据多组匹配点，迭代求解出标定矩阵H。

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