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龙图腾网恭喜中山大学申请的专利一种基于双目相机的动态环境感知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：CN114387462B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202111652247.8，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种基于双目相机的动态环境感知方法是由夏焕明;成慧;曾祥伟设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双目相机的动态环境感知方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双目相机的动态环境感知方法，包括获取由双目相机拍摄得到的多帧深度图像，对各帧深度图像进行处理，获得多帧稀疏点云，对各帧稀疏点云分别进行聚类，获得多个聚类簇，对不同帧的稀疏点云中表示相同障碍物的多个聚类簇进行关联，以及识别关联后的聚类簇对应的障碍物属于动态障碍物或者静态障碍物等步骤。本发明能在障碍物间距离较近等复杂环境下快速地、较好地实现对环境中各种形状的障碍物进行检测、动静态属性划分和跟踪的动态环境感知，能够在障碍物出现遮挡并且相机自身运动的复杂情况下对障碍物的动静属性进行较鲁棒的判断。应用本发明的无人机具有负载小、功耗低、轻便易携等优点。本发明广泛应用于图像处理技术领域。

本发明授权一种基于双目相机的动态环境感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双目相机的动态环境感知方法，其特征在于，所述基于双目相机的动态环境感知方法包括： 获取由双目相机拍摄得到的多帧深度图像； 对各帧所述深度图像进行处理，获得多帧稀疏点云；其中，对一帧所述深度图像的处理结果为得到相应的一帧稀疏点云； 对各帧所述稀疏点云分别进行聚类，获得多个聚类簇；其中，对一帧所述稀疏点云的聚类结果为得到相应的若干个聚类簇，一帧所述稀疏点云中的不同聚类簇分别表示不同的障碍物； 对不同帧的所述稀疏点云中表示相同障碍物的多个所述聚类簇进行关联； 识别关联后的所述聚类簇对应的障碍物属于动态障碍物或者静态障碍物； 所述对各帧所述深度图像进行处理，获得多帧稀疏点云，包括： 获取所述双目相机的外参矩阵T和内参矩阵K； 获取所述深度图像的像素坐标Puv； 通过公式Pw＝T-1K-1Puv确定原始点云；其中，Pw为所述原始点云的世界坐标； 对所述原始点云进行裁剪，获得稠密点云； 使用体素过滤法对所述稠密点云进行过滤，获得所述稀疏点云； 所述对不同帧的所述稀疏点云中表示相同障碍物的多个所述聚类簇进行关联，包括： B1.获取对m个聚类簇其中t表示Ct中的各个聚类簇由采集时间为t的所述稀疏点云聚类得到，其中采集时间为t的所述稀疏点云由拍摄时间为t的所述深度图像处理得到，通过卡尔曼滤波器预测Ct中所有障碍物在时间t下的位置设置距离阈值ε，初始化关联集合F＝Kt； B2.计算Ct中每个聚类簇的质心得到所有聚类簇当前帧下的质心 B3.初始化待关联集合Ω＝Dt； B4.对于每个按以下步骤B4a-B4c执行： B4a.找到在F中的最近邻kj； B4b.找到kj在Ω中的最近邻dj； B4c.如果即与kj互为最近邻，通过公式把关联到障碍物j；通过公式把移出待关联集合Ω；通过公式F＝F-{kj}把kj移出关联集合F； B5.如果或者结束对步骤B1-B6的执行，反之，对于每个执行以下步骤B5a-B5b： B5a.找到在F中的最近邻kj，计算与kj之间的距离δ； B5b.如果δε，通过公式把关联到障碍物j，通过公式把移出待关联集合Ω，通过公式F＝F-{kj}把kj移出关联集合F； B6.如果结束对步骤B1-B6的执行，反之，对于每个认为是新出现的障碍物，建立障碍物跟踪历史，所述障碍物跟踪历史表示为其中 Δt表示时间间隔，n表示障碍物的标号。

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