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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种基于芯片级毫米波雷达的点云成像与定位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：CN119199820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411730483.0，技术领域涉及：G01S13/06；该发明授权一种基于芯片级毫米波雷达的点云成像与定位方法是由汪长城;魏永辉设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于芯片级毫米波雷达的点云成像与定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于芯片级毫米波雷达的点云成像与定位方法，包括：接收回波信息并对每帧回波信号进行加窗处理，然后进行快时间维和慢时间维的FFT得到多帧RDM；将多帧RDM合并，再利用低阈值设置粗粒度标签；对各帧RDM分别提取方位角和俯仰角，将目标点云集合转换到笛卡尔坐标系聚类去噪；根据去噪点云对RDM进行细粒度标记；将各帧RDM和带细粒度标签的RDM分别作为输入输出，训练深度学习网络以获得RDM目标检测网络；在移动雷达移动过程中获得待测目标的多帧RDM，送入RDM目标检测网络处理后提取点云数据，再进行配准得到雷达各帧时的位姿和待测目标最终的点云图像。本发明能够高效生成高质量密集的点云图像。

本发明授权一种基于芯片级毫米波雷达的点云成像与定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于芯片级毫米波雷达的点云成像与定位方法，其特征在于，包括：步骤1，接收回波信息并对每帧回波信号进行加窗处理，然后进行快时间维和慢时间维的FFT，得到毫米波雷达的距离-多普勒速度图，记为一帧RDM；步骤2，将同一地点获得的多帧RDM累积得到一个累积RDM，再利用预设的低功率阈值对累积RDM设置粗粒度标签；所述标签用于标记累积RDM中各网格是否包括目标点；步骤3，对同一地点各帧RDM分别提取目标的方位角和俯仰角，再结合目标的距离以将目标的点云转换到笛卡尔坐标系下，并在笛卡尔坐标系下对目标的多帧点云进行聚类去噪；步骤4，带粗粒度标签的RDM与步骤3得到的点云集合对齐，根据点云集合对带粗粒度标签的RDM进行细粒度标记：若RDM某网格对应有点云数据，则将该网格的细粒度标签标记为有目标点，否则标记为没有目标点，最终得到带细粒度标签的RDM；步骤5，将步骤1得到的各帧RDM和步骤4得到的带细粒度标签的RDM，分别作为深度学习网络的输入和输出，并对深度学习网络进行训练学习以获得RDM目标检测网络；步骤6，移动雷达并在移动过程中获得待测目标的多帧RDM，将各帧RDM送入所述RDM目标检测网络，得到对应的RDM目标检测结果；步骤7，根据RDM目标检测结果，分别提取目标的方位角和俯仰角，构建待测目标的多帧点云数据；步骤8，将待测目标的多帧点云数据进行配准，得到雷达各帧时的位姿和待测目标最终的点云图像。

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