买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于联合概率的高精度地图数据关联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：CN118424303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202410506991.4，技术领域涉及：G01C21/30；该发明授权一种基于联合概率的高精度地图数据关联方法是由程绍武;辜子瑱设计研发完成，并于2024-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联合概率的高精度地图数据关联方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联合概率的高精度地图数据关联方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、高精度地图地标和车辆检测地标参数化；步骤二、根据车辆当前位置设置关联门限；步骤三、计算联合数据关联概率；步骤四、建立动态联合概率矩阵；步骤五、时序修正。本发明通过引入地标间的语义相似性、局部空间相似性与全局结构相似性之间的联合概率，确定了智能车辆建立观测地标与地图地标之间正确匹配的方法，能够对智能车辆利用高精度地图进行准确、鲁棒的定位，对于提升智能驾驶系统的可靠性和安全性具有重要意义。

本发明授权一种基于联合概率的高精度地图数据关联方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联合概率的高精度地图数据关联方法，其特征在于所述方法包括如下步骤： 步骤一、高精度地图地标和车辆检测地标参数化： 步骤一一、根据高精度地图，设置地图中所包含的地标语义类别； 步骤一二、将智能车辆检测到的地标根据地图地标语义进行分类； 步骤一三、将地图地标与车辆观测地标进行参数化，假设共有个观测地标、个地图地标，参数化方程如下： 式中，为车辆检测到的地标集合；为地图地标集合；为地标在高精地图中的二维坐标点，为地标的语义类别； 步骤二、根据车辆当前位置设置关联门限： 步骤二一、在当前车辆位置向前50m范围内生成待匹配的地标点对； 步骤二二、为每一个地图点生成关联门限，关联门限是一个沿车辆行驶方向为长轴的椭圆： 式中，与为智能车辆行驶过程中第个待地图地标点的二维坐标，为阈值； 步骤二三、如果某个检测地标不在地图地标点的关联门限内，那么将他们的匹配概率直接置为极小值，如果某个检测地标在地图地标点的关联门限内，那么执行步骤三； 步骤三、计算联合数据关联概率： 定义为某一帧中第个检测地标点与第个地图地标点间建立匹配的概率，给定确定的数据关联，车辆检测到的地标集合，，假设待匹配地标间的语义相似性、全局结构相似性与局部空间相似性相互独立，根据以上相似性的乘积来计算联合关联概率： 全局结构相似性的计算公式为： 式中，、分别为检测地标点与地图地标点的几何中心，、分别为检测地标点与地图地标点的全局结构度量值，是用于加权当前地标点与其它地标点结构相似性的超参数； 步骤四、建立动态联合概率矩阵： 步骤四一、为每一次数据关联建立一个动态联合概率矩阵，； 步骤四二、将动态联合概率矩阵每一列进行归一化，根据以下极大似然原则确定当前帧的数据关联： 式中，为待确定的地标点匹配关系，即第个检测地标点与第个地图地标点间建立匹配，是指动态联合概率矩阵中第列的所有元素，是指动态联合概率矩阵中第行的所有元素； 步骤五、时序修正： 记录当前时刻的动态联合概率矩阵，当中某一个关联概率在之前帧也被建立时，依据之前时刻计算的关联概率进行平滑修正，具体修正公式如下： 式中，是时序修正后的关联概率，为修正时间长度，为平滑因子，为前时刻对应的关联概率； 至此，当前时刻的动态联合概率矩阵已经通过时序平滑进行修正，再根据步骤四选择最终正确的数据关联。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。