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龙图腾网恭喜上海人工智能创新中心申请的专利基于隐式神经渲染的自动驾驶场景数据生成方法及系统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：CN117036607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202310994135.3，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于隐式神经渲染的自动驾驶场景数据生成方法及系统是由闫国行;皮家豪;石博天;窦民;白也淇;邓念晨;郭建非;周鸿斌;杨雪梦;付道成;温力成;蔡品隆设计研发完成，并于2023-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于隐式神经渲染的自动驾驶场景数据生成方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种基于隐式神经渲染的自动驾驶场景数据生成方法及系统，该方法包括以下步骤：基于传感器数据，构建离线高精地图；传感器数据包括激光雷达点云数据和位姿数据；基于离线高精地图，对传感器数据进行离线目标检测和跟踪处理，得到目标检测跟踪结果；采用多视角隐式表面重建的方法对自动驾驶的场景进行重建，得到场景重建结果；对车辆的轨迹进行编辑，生成车辆轨迹，采用多种不同类型的传感器进行实时仿真渲染，得到多种类型高度逼真的传感器数据。本申请提供的基于隐式神经渲染的自动驾驶场景数据生成方法及系统，能够有效解决仿真的多传感器数据不逼真的问题，并且适用于大规模的动态的自动驾驶场景。

本发明授权基于隐式神经渲染的自动驾驶场景数据生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于隐式神经渲染的自动驾驶场景数据生成方法，其特征在于，包括： 基于传感器数据，构建离线高精地图；所述传感器数据包括激光雷达点云数据和位姿数据； 基于所述离线高精地图，对所述传感器数据进行离线目标检测和跟踪处理，得到目标检测跟踪结果； 采用多视角隐式表面重建的方法对自动驾驶的场景进行重建，得到场景重建结果； 基于所述离线高精地图、所述目标检测跟踪结果以及路网结构，对车辆的轨迹进行编辑，生成车辆轨迹； 基于所述离线高精地图、所述目标检测跟踪结果、所述场景重建结果以及所述车辆轨迹，采用多种不同类型的传感器进行实时仿真渲染，得到多种类型高度逼真的传感器数据； 采用多车辆决策规划方法对车辆的轨迹进行编辑，生成车辆轨迹； 所述多车辆决策规划方法的输入包括路网拓扑结构、路线信息、车辆状态和对于不受控制车辆的轨迹预测；所述多车辆决策规划方法的输出为原始的自车和他车轨迹以及经过编辑后的他车轨迹； 所述多车辆决策规划方法，包括： 同时为所有自动驾驶车辆生成粗略的、可解释的离散决策序列，以解决场景车辆间的交互行为； 基于所述离散决策序列，并为每个受控自动驾驶车辆生成连续的运动学上可行的轨迹。

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