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龙图腾网恭喜同济大学申请的专利一种基于GPU加速的无人驾驶多激光雷达协同仿真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：CN114519277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210180824.6，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于GPU加速的无人驾驶多激光雷达协同仿真方法是由赵君峤;毕晓栋;叶晨;杜嘉文;王胜坤设计研发完成，并于2022-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GPU加速的无人驾驶多激光雷达协同仿真方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GPU加速的无人驾驶多激光雷达协同仿真方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤1，获取车辆初始位置的激光雷达的深度信息，并转化为对应激光雷达的点云输出，得到初始位置激光雷达的深度信息和点云；步骤2，基于车辆的最新位置，使用GPU生成环绕车辆的深度图；步骤3，基于深度图构造优化损失函数和优化问题；步骤4，简化优化损失函数；步骤5，求出优化问题的最优解；步骤6，根据最优解判断优化损失函数是否达到优化阈值；步骤7，将激光雷达的深度信息转化为对应的点云。

本发明授权一种基于GPU加速的无人驾驶多激光雷达协同仿真方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GPU加速的无人驾驶多激光雷达协同仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取车辆初始位置的激光雷达的深度信息，并转化为对应激光雷达的点云输出，得到初始位置激光雷达的深度信息和点云；步骤2，基于车辆的最新位置，在仿真过程的最新一帧，根据车辆的最新位置，使用GPU以车辆中心为视点生成一组环绕所述车辆的高分辨率的深度图，所述深度图为三张，以ΣCar为参考系，以车辆为视点，分别绕X轴方向以角0,2π3,4π3进行旋转变换，生成水平视角FOV为2π3的深度图；步骤3，基于所述深度图构造优化损失函数和优化问题，基于激光束上一帧对应的深度，以两帧激光雷达的深度差异为优化变量，并联合最新一帧的深度图的深度信息构造优化损失函数，构造成一个带约束的优化问题；步骤4，简化所述优化损失函数；步骤5，求出所述优化问题的最优解；步骤6，根据所述最优解判断所述优化损失函数是否达到优化阈值；步骤7，将所述激光雷达的深度信息转化为对应的点云。

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