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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于动作识别的行人惯性导航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：CN119245636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411338746.3，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种基于动作识别的行人惯性导航方法是由卢继华;孙焕宇;杜宇凡;冯立辉;徐浩天;刘羽鹤;高美静;吴编设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动作识别的行人惯性导航方法在说明书摘要公布了：本发明属于行人导航定位技术领域，涉及一种基于动作识别的行人惯性导航方法。所述方法，依托可穿戴设备收集IMU数据及肌肉电数据；在静止状态下，依托IMU数据计算欧拉角并求得坐标旋转矩阵，将载体坐标系下加速度转换到导航坐标系下，积分后获取速度信息；肌肉电数据经预处理和特征提取后，使用基于统计和动作修正算法的SVM模型来识别人体混合运动模式下的运动状态，得到动作识别结果；将动作识别结果用于自适应调整零速区间的阈值检测，最后在零速区间内使用基于EKF的速度修正方法修正零速并对修正后的速度进行积分，从而获得位置信息。所述方法能实现在混合运动模式下较高定位精度、较小定位误差，较好鲁棒性且能绘制较准确的轨迹。

本发明授权一种基于动作识别的行人惯性导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动作识别的行人惯性导航方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、通过佩戴的可穿戴设备采集sEMG信号和IMU数据； S2、预处理sEMG信号，得到预处理后sEMG数据； 与此同时，在静止状态下，利用IMU数据计算欧拉角并求得坐标旋转矩阵，将载体坐标系下加速度转换到导航坐标系下，积分后获取速度信息； S3、提取预处理后sEMG数据的时域特征、时频特征以及时间超前特征并进行组合，得到特征数据向量； S4、多次重复S1到S3，采集并获取不同受试者不同运动状态下的多组特征数据向量，再将这些特征数据向量按比例划分训练集和测试集； S5、对训练集的特征数据进行特征筛选并更新数据集； S6、构建并训练得到基于统计和动作修正的SVM模型，具体为：遍历训练集运行SVM模型识别不同动作模式，遍历并得出识别准确率最高的动作模式对应的高斯核带宽和惩罚系数；在一定时间间隔内统计分析SVM模型的识别结果，选取众数为该时间间隔的运动状态识别结果更新SVM模型，得到统计分析SVM模型；进一步通过当前估计的动作模式来校正前一窗口的动作模式并基于此识别结果更新统计分析SVM模型的超参数，得到基于统计和动作修正的SVM模型； S7、依据测试集基于统计和动作修正的SVM模型并依据运动模式识别结果调整对应运动模式的零速检测阈值； S8、依据运动模式的零速检测阈值以及S2获取的速度信息进行零速检测，若检测出速度为零速，进行零速修正，再对修正后速度进行积分得到位置信息；若检测出速度为非零速，不进行零速修正，直接将S2获取的速度信息进行积分得到位置信息。

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