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龙图腾网恭喜中国北方车辆研究所申请的专利一种基于多元数据融合的地面无人平台跟踪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：CN115166716B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210671705.0，技术领域涉及：G01S13/72；该发明授权一种基于多元数据融合的地面无人平台跟踪方法是由安旭阳;苏治宝;崔星;宋威龙;余雪玮;闫曈设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多元数据融合的地面无人平台跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明属于地面无人平台环境感知技术领域，具体涉及一种基于多元数据融合的地面无人平台跟踪方法。构建目标运动学模型，以期望跟踪目标的位置、速度、角度和角速度作为状态向量，根据运动特征和过程噪声，构建非线性状态模型；选择激光雷达和毫米波雷达作为物理传感器，根据地面无人平台的定位定向数据对激光雷达的数据进行畸变校正，利用体素滤波、直通滤波、最小分割、欧式聚类等实现感兴趣区域的提取；基于非线性的状态方程，选择无迹卡尔曼滤波对激光雷达和毫米波雷达进行数据融合；选择目标的位置作为地面无人平台的任务路径点，通过局部路径规划、速度剖面生成、纯跟踪控制等实现地面无人平台的横向行驶和纵向行驶。

本发明授权一种基于多元数据融合的地面无人平台跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多元数据融合的地面无人平台跟踪方法，其特征在于该方法的步骤包括：第一步，采集地面无人平台的运动信息，并将采集到的运动信息从全局坐标系转化到激光雷达坐标系；第二步，实时获取待跟踪目标的激光雷达点云数据和毫米波雷达数据；第三步，使用第一步采集到的地面无人平台的运动信息对第二步的激光雷达点云数据进行畸变补偿，得到补偿后的点云数据；第四步，对第三步得到的补偿后的点云数据进行降采样处理，并对噪声点进行剔除；第五步，对待跟踪目标的位置进行初始化，然后根据待跟踪目标的中心点坐标和半径，利用最小分割算法对输入点云的前景和背景进行分割，通过欧式聚类提取目标中心位置；第六步，构建待跟踪目标的运动学模型；第七步，通过无迹卡尔曼滤波算法对待跟踪目标位置进行预测；第八步，根据激光雷达和毫米波雷达数据融合结果，计算后验状态量和后验估计协方差矩阵，对目标的位置进行更新；该方法的步骤还包括根据待跟踪目标的位置和地面无人平台的自身定位，在线生成一簇备选路径，对每条备选路径成本、最大可允许曲率和与全局路径的偏置距离进行加权计算，获得每条备选路径的评价值，选择最小的评价值作为最优路径，最后通过速度剖面生成算法、纯跟踪算法完成地面无人平台跟踪任务；所述的第六步中，构建待跟踪目标的运动学模型的具体步骤为：根据待跟踪目标的位置、速度、角度和角速度构建5维的状态向量x； 式中，px，py为目标在x、y方向上的位置；v为目标的速度；ψ为目标的朝向；为目标的角速度；对状态量进行求导和积分，得到状态方程为： 式中，Δt为时间差；xk、xk+1分别为k、k+1时刻的状态向量；若目标角速度时，有： 噪声项vk为： 采用二维噪声向量对过程模型进行描述，不确定性vk由两个独立的标量过程噪声构成，第一个过程噪声是纵向加速度噪声va，k，被看作是随机分布的白噪声，均值为0，方差为取0.01； 第二个过程噪声是角加速度噪声被看作是随机分布的白噪声，均值为0，方差为取0.01； 噪声对位置的影响表征为： 噪声对速度、角度、角速度的影响表征为： 待跟踪目标的运动学模型为：

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