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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利基于车载激光点云数据的城市道路横坡和超高值计算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：CN114821522B 。

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：202210321423.8，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于车载激光点云数据的城市道路横坡和超高值计算方法是由程建川;刘佳玲;张家钰设计研发完成，并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于车载激光点云数据的城市道路横坡和超高值计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于车载激光点云数据的城市道路横坡和超高值计算方法，包括：将原始点云数据重构为对齐的扫描格式网格；提出一种分层道路提取算法将包括周边建筑物、路灯和标牌在内的非地面点分离出去，包括高度直方图、平面划分及欧式聚类；建立点云空间索引，采用两步自适应高度阈值法去除包括道路上行驶的车辆、植被在内的地物点；采用基于虚拟格网的插值算法对点云空洞进行填补；按预设间距提取道路横断面，采用随机一致性抽样算法对高程和横向数值进行回归，求取横坡值。本发明能够在大量地物噪音存在的情况下，从高密度的激光点云数据中将道路部分完整提取出来，并计算出道路横坡和超高值，验算路段指标安全性。

本发明授权基于车载激光点云数据的城市道路横坡和超高值计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于车载激光点云数据的城市道路横坡和超高值计算方法，其特征在于，所述道路横坡和超高值计算方法包括以下步骤：S10，对点云数据进行预处理，将原始点云数据重构为对齐的扫描格式网格；S20，采用基于高度直方图、基于k近邻的滤波和基于欧氏距离的聚类技术分割道路点云，将包括周边建筑物、路灯和标牌在内的非地面点分离出去，得到完整的道路点云；S30，建立点云空间索引，在此基础上采用两步自适应高度阈值法去除包括道路上行驶的车辆、植被在内的地物点；S40，采用基于虚拟格网的插值算法对点云空洞进行填补，以获得完整的道路点云；S50，按预设间距提取道路横断面，对于每个提取的横断面，采用随机一致性抽样算法对高程和横向数值进行回归，求取横坡值；将计算得到的横坡值与规范横坡值对比，确定不合规范的横坡及超高值所处位置；步骤S30中，采用两步自适应高度阈值法去除包括道路上行驶的车辆、植被在内的地物点的过程包括以下步骤：S31，建立虚拟格网，将离散三维点云所在的平面区域用格网先划分为众多大小一致的虚拟格网，各虚拟格网相当于点云空间的一个子空间容器，每个激光点必将落入其中一个格网内；S32，遍历所有格网，查找格网内高程的最低值z′min，计算格网内点云高程的平均值z′mean，计算出高程波动参数δz′；遍历格网内点云，剔除高程值大于z′min+δz′的激光点；S33，遍历所有格网，查找格网周围8个邻域格网内所有激光点的高程的最低值z′min2，计算出此时的高程波动参数ωz′；遍历格网内点云，剔除高程值大于z′min2+ωz′的激光，计算各点位高程值的标准差；S34，重复步骤S33，直至相邻两次的标准差变化小于设定临界值，停止滤波。

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