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龙图腾网获悉陕西华沃思特车身制造有限公司申请的专利基于深度学习的矿用无人驾驶车辆环境感知系统及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：CN121600488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610134553.9，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于深度学习的矿用无人驾驶车辆环境感知系统及方法是由宋茗慧;师海涛;邓冬青;屈兆鑫;张佳乐设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的矿用无人驾驶车辆环境感知系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习技术领域，公开了基于深度学习的矿用无人驾驶车辆环境感知系统及方法，基于深度学习的矿用无人驾驶车辆环境感知系统，包括：跃迁异常提取模块，计算获得归一化跃迁异常率；极向特征构建模块，构建极向特征张量；极向特征提取模块，对极向特征张量进行卷积编码获得隐藏表示；融合距离计算模块，计算获得融合距离；最终距离计算模块，计算获得最终距离；可行域生成模块，生成可行域。本发明通过单帧点云的扫描环划分与跃迁异常率提取，结合极向特征张量构建和归一化跃迁异常率调制的动态卷积编码，再通过动态容差的地面占据判断与通行分数筛选，生成高可靠性可行域，从而为矿用无人驾驶车辆的路径规划提供可靠依据。

本发明授权基于深度学习的矿用无人驾驶车辆环境感知系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的矿用无人驾驶车辆环境感知系统，其特征在于，包括： 跃迁异常提取模块，其用于将单帧点云按仰角划分为扫描环，获取其方位角序列、测距序列和有效掩码，据此确定虚空扇区、距离跃迁、角宽和跃迁异常率，并在非虚空扇区通过相邻方位角与相邻测距的有限差分获得地面极向变化率集合，并计算获得极向变化率上界和归一化跃迁异常率； 极向特征构建模块，其用于将归一化测距、有效掩码、归一化跃迁异常率和极向梯度组成极向特征张量，并对虚空扇区执行边界值保持并将虚空扇区内极向梯度置为零； 极向特征提取模块，其用于将归一化跃迁异常率进行映射获得动态膨胀率和条件核权，在极向一维对极向特征张量进行卷积编码，输出隐藏表示； 融合距离计算模块，其用于根据隐藏表示计算虚空概率和地面补偿距离，以虚空概率为权重融合原始测距与地面补偿距离，获得融合距离； 最终距离计算模块，其用于根据极向变化率上界对融合距离进行前向限制与后向限制，获得最终距离； 可行域生成模块，其用于将最终距离、方位角、仰角和传感器安装高度还原为三维坐标，并投影至俯视栅格，并在每个栅格内根据参考地面高度与容差判断地面占据，以虚空概率为权重对各栅格进行加权累计获得分数，并与最低通行分数比较生成可行域； 将单帧点云按仰角划分为若干扫描环，获取每个扫描环的方位角序列、测距序列和有效掩码，其中有效掩码的每个数值用于标识对应方位角是否存在回波； 在有效掩码中查找最大连续且标识为无回波的角域，将该角域作为虚空扇区，并记录该虚空扇区的左端方位角和右端方位角； 在左端方位角左侧最近的标识为有回波的位置提取对应的测距值，在右端方位角右侧最近的标识为有回波的位置提取对应的测距值，计算两个测距值的差值作为距离跃迁，计算左端方位角与右端方位角的差值作为角宽，再计算距离跃迁与角宽的比值获得跃迁异常率； 在非虚空扇区中，筛选出连续三个方位角的有效掩码均标识为有回波的位置，根据这些位置的相邻方位角差值和相邻测距值差值，通过有限差分法计算每个筛选位置对应的地面极向变化率，组成地面极向变化率集合； 对地面极向变化率集合进行统计分析，取95%百分位值作为极向变化率上界；计算跃迁异常率与极向变化率上界的比值获得归一化跃迁异常率； 获取每个位置的归一化跃迁异常率，通过双曲正切函数对其进行映射处理，将映射结果与固定常量相乘后取整，再将该整数部分加一，获得每个位置对应的整数型动态膨胀率； 根据每个位置的归一化跃迁异常率，通过第一固定参数向量与归一化跃迁异常率进行线性运算，获得感受野半径范围内各对应位置的条件核权，其中感受野半径为整数，两个第一固定参数向量与极向特征张量维度相同； 根据每个位置对应的动态膨胀率对极向特征张量进行采样，获得采样后的极向特征张量序列，采样时若超出极向特征张量序列两端，则取序列最靠近的有效位置对应的极向特征张量； 将采样后的极向特征张量与对应的条件核权进行逐通道相乘，对所有相乘结果进行求和运算，获得求和结果；通过逐通道的修正线性单元激活处理求和结果，获得每个位置对应的隐藏表示。

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