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龙图腾网恭喜江苏大块头智驾科技有限公司申请的专利一种基于rtk和激光雷达的环境建模方法及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：CN119091411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411578256.0，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于rtk和激光雷达的环境建模方法及系统是由范玉卿;邹燃设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于rtk和激光雷达的环境建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及车辆定位技术领域，是一种基于rtk和激光雷达的环境建模方法及系统，具体方法包括：计算获取点云密度修正因子，并根据点云密度修正因子对激光雷达的扫描密度进行动态调整；计算每一帧点云数据的位姿增量；获得融合定位后的综合位姿；通过ICP算法检查当前帧与之前关键帧的相似性，若成功匹配则生成回环检测约束；执行优化计算，生成最优位姿和最优地图，并根据最优位姿和最优地图构建环境模型，根据环境模型对范围内的车辆进行自动定位。本发明解决了现有技术中，车辆定位方法单单利用激光雷达实现，无法获取当前环境在地理坐标系下的位置，从而在后续自动驾驶应用中存在初始化重新定位难的问题。

本发明授权一种基于rtk和激光雷达的环境建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于rtk和激光雷达的环境建模方法，其特征在于，所述方法包括如下具体步骤：S1：获取无人驾驶汽车的实时行驶环境数据，将实时行驶环境数据导入点云密度修正策略中，计算获取点云密度修正因子，并根据点云密度修正因子对激光雷达的扫描密度进行动态调整；S2：通过激光雷达动态捕捉周围环境的点云数据，并计算每一帧点云数据的位姿增量；S3：同步采集两种rtk数据，将两种rtk数据与每一帧点云数据的位姿增量进行数据融合，获得融合定位后的综合位姿；S4：通过ICP算法检查当前帧与之前关键帧的相似性，若成功匹配则生成回环检测约束；S5：执行优化计算，生成最优位姿和最优地图，并根据最优位姿和最优地图构建环境模型；S6：根据所述环境模型对范围内的车辆进行自动定位；S1包括如下具体步骤：S11：提取实时行驶环境数据，所述实时行驶环境数据包括：通过车载传感器确定当前道路的转弯曲率数据及道路平整度数据；S12：将自动驾驶汽车点火开始行驶的第一帧点云数据固定为基线点云数据，并将实时行驶环境数据及基线点云数据导入点云密度修正策略中，计算获取点云密度修正因子，所述点云密度修正因子包括：道路转弯半径修正因子以及道路平整度修正因子；所述道路转弯半径修正因子的计算策略为： ；其中，分别表示在点云数据采集时间点为t时，自动驾驶汽车前轮的轮胎转向角及自动驾驶汽车相对于道路的横向倾斜角； 表示自动驾驶汽车点火开始行驶时相对于道路的横向倾斜角； 表示在点云数据采集时间点为t时，自动驾驶汽车行驶所在道路的曲率半径；表示自动驾驶汽车点火开始行驶时所在道路的曲率半径；所述道路平整度修正因子的计算策略为： ；其中，为下标，表示在点云数据采集时间点为t时，扫描获取道路平面的第个坑洼处，为车辆实时行驶的道路平面的坑洼处总数； 表示在点云数据采集时间点为t时，道路平面的第个坑洼处的凹陷或者凸起的相对高度； 表示在点云数据采集时间点为t时，道路平面中所有坑洼处的相对高度均值； 为下标，表示在基线点云数据采集时，扫描获取道路平面的第个坑洼处，为基线道路平面的坑洼处总数； 表示在基线点云数据采集时，道路平面的第个坑洼处的凹陷或者凸起的相对高度； 表示在基线点云数据采集时，道路平面中所有坑洼处的相对高度均值；S13：根据点云密度修正因子对激光雷达的扫描密度进行动态调整，所述动态调整策略具体为：，其中，为点云数据采集时间点为t时的点云采集密度；为基线点云数据中的点云采集密度；分别表示道路转弯半径修正因子及道路平整度修正因子。

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