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龙图腾网获悉杭州易菲特健康科技有限公司申请的专利一种多传感器融合的智能运动目标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：CN116659542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310609403.5，技术领域涉及：G01C23/00；该发明授权一种多传感器融合的智能运动目标跟踪方法是由王锐设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多传感器融合的智能运动目标跟踪方法在说明书摘要公布了：智能运动目标跟踪技术通过实时分析和监测用户的运动状态，为个人健身训练提供了智能化的支持。目前的研究主要集中在利用惯性测量单元和光学传感器的方法，以及虚拟现实和增强现实技术的应用。然而，这些技术存在一些限制，如存在无法准确捕捉复杂动作和隐私保护等方面的挑战。为解决这些问题，本发明提出了一种多传感器融合的智能运动目标跟踪技术，该技术利用多个毫米波传感器进行运动目标的精细化分析和监测，提供准确的运动数据和反馈。

本发明授权一种多传感器融合的智能运动目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种多传感器融合的智能运动目标跟踪方法，其特征在于，包括： S1、在运动场景部署两个毫米波传感器追踪同一个运动目标，每个传感器周期性地将感知的位置轨迹数据和对应的时间戳信息发送给融合中心，为方便表示，用为来自传感器1的轨迹，包含目标位置估计的序列，代表来自传感器的轨迹，每台毫米波传感器生成的轨迹可能时间上有重叠，也可能不重叠，不同传感器生成的轨迹长度不一定相同； S2、对不同毫米波传感器感知的位置轨迹信息进行时间对齐，使得轨迹的每个位置估计都与轨迹的位置估计关联，最小化两个采集时刻之间的时间差； S3、通过考虑轨迹长度、时间对齐和叠加质量等三个因素，计算轨迹对的关联成本，并利用匈牙利算法选择成本最低的轨迹对，形成关联轨迹集合，根据设定的成本阈值，将关联成本低于阈值的轨迹对作为同一运动目标的轨迹对选入最终的关联集合中； S4、通过对传感器1和传感器2的感知位置轨迹对进行堆叠和关联成本计算，选择具有最低关联成本的轨迹对，并将其用于求解多传感器融合的自校准参数，包括旋转矩阵和平移向量； S5、在融合中心的时间槽操作中，筛选出未接收到的最新轨迹集合，并利用扩展的平移向量和旋转矩阵，在每个时间槽内对感知位置轨迹进行传播操作，将其更新到当前的融合中心时间点，然后利用卡尔曼滤波器预测方程对所有轨迹进行预测，得到当前时步的预测状态矩阵和协方差矩阵； S6、对融合中心维护的所有位置轨迹与来自毫米波传感器的位置轨迹进行关联映射，验证先前的关联关系是否仍然有效，找出最小总代价的新关联关系，以更新融合中心位置轨迹与传感器位置轨迹之间的对应关系； S7、计算传感器轨迹的状态估计和协方差矩阵，根据状态矩阵与协方差矩阵计算加权组合实现两个传感器感知位置轨迹的融合生成新的中心轨迹，同时通过与中心轨迹的时间戳比较判断采用初始化规则或更新规则进行融合，并根据关联性判断是否进行融合，实现多传感器融合的智能运动目标跟踪。

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