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龙图腾网获悉安波福技术有限公司申请的专利使用多种假设的稳定的雷达跟踪速度初始化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：CN116736243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310231949.1，技术领域涉及：G01S7/40；该发明授权使用多种假设的稳定的雷达跟踪速度初始化是由刘子鑫设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用多种假设的稳定的雷达跟踪速度初始化在说明书摘要公布了：本文档描述了对象跟踪器，该对象跟踪器使用多种假设，对雷达跟踪执行稳定的速度初始化，包括当只有稀疏雷达点云可用时。在每次扫描仅单个点的情况下，跟踪器创建针对对象的方向和速度的多种假设。可以将最小二乘函数应用于每个假设以导出每个相应的初始速度，在假设跟踪时间段期间使用卡尔曼滤波器来跟踪这些初始速度。当在每个假设跟踪时间段上初始化和跟踪假设时，计算它们的跟踪误差分数。基于假设的跟踪误差分数，具有低证据的假设在假设跟踪时间段期间被丢弃。当假设跟踪时间段结束时，具有高证据的假设初始化跟踪的速度。并行假设评估使得跟踪器能够通过仅选择最佳假设来快速且准确地初始化速度，这可以实现更安全的驾驶。

本发明授权使用多种假设的稳定的雷达跟踪速度初始化在权利要求书中公布了：1.一种系统，所述系统包括处理器，所述处理器被配置成用于： 获得点云传感器数据，所述点云传感器数据指示从环境中的对象反射的信号返回；以及 使用所述点云传感器数据建立对所述环境中的对象的跟踪，包括通过以下方式初始化所述对象的速度测量： 创建针对所述对象的预测移动的多种假设； 确定所述多种假设中的每一种假设的跟踪误差分数，所述跟踪误差分数被计算为与所述跟踪相关联的点云传感器数据的一个或多个点相关联的累积的位置和距离变化率误差； 针对所述多种假设中的每一种假设，确定初始速度和支持该假设的所述初始速度的第一相关联的证据水平，所述第一相关联的证据水平与该假设的跟踪误差分数相对应； 通过组合所述多种假设生成经融合的假设，所述经融合的假设的初始速度和第一相关联的证据水平基于所述多种假设的初始速度和第一相关联的证据水平的集合； 将所述经融合的假设包括在所述多种假设中；以及 响应于将所述经融合的假设包括在所述多种假设中，基于所述多种假设的第一相关联的证据水平选择第一最佳假设，所述第一最佳假设具有所述多种假设中的最低的相关联的跟踪误差分数； 对所述多种假设中的每一种假设的初始速度进行时间更新； 针对所述多种假设中的每一种假设，确定支持该假设的经更新的初始速度的第二相关联的证据水平，所述第二相关联的证据水平与该假设的经更新的跟踪误差分数相对应； 从所述多种假设中消除所述多种假设中的具有不满足证据阈值的第二相关联的证据水平的值的任何假设； 响应于在消除所述多种假设中的具有不满足所述证据阈值的第二相关联的证据水平的值的任何假设之后确定所述多种假设中剩下两种以上的假设： 针对剩余的多种假设中的每一种假设，对所述对象的所述预测移动进行测量更新；以及 基于所述剩余的多种假设的第二相关联的证据水平，选择第二最佳假设来替换先前选择的所述第一最佳假设，所述第二最佳假设在所述测量更新之后具有所述剩余的多种假设中的最低的相关联的跟踪误差分数；以及 响应于在消除所述多种假设中的具有不满足所述证据阈值的第二相关联的证据水平的值的任何假设之后确定所述多种假设中仅剩下两种假设： 基于剩余的所述两种假设的第二相关联的证据水平，选择第三最佳假设来替换先前选择的所述第一最佳假设或第二最佳假设，所述第三最佳假设具有剩余的所述两种假设中的最低的相关联的跟踪误差分数；以及 为交通工具系统输出对所述对象的所述跟踪，所述跟踪包括被初始化为所述第三最佳假设的初始速度的速度参数。

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