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龙图腾网获悉中科博特智能科技(安徽)有限公司申请的专利野外环境下多运动目标检测与轨迹预测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：CN116385493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310381363.3，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权野外环境下多运动目标检测与轨迹预测方法是由王煜;黄时星设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本野外环境下多运动目标检测与轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了野外环境下多运动目标检测与轨迹预测方法，其包括以下步骤：点云图像融合三维目标检测、三维多目标跟踪、三维轨迹预测、动态SLAM算法建立静态地图。本发明取得的有益效果：在自制野外环境数据集上能够提供运动物体的未来轨迹以及建立静态地图，验证了点云图像融合三维目标检测算法的高准确率、多目标跟踪算法的稳定跟踪效果、三维轨迹预测的精度以及所建立的静态地图静态点的高保存率、动态点的高去除率，在实验设备上能够实时运行。

本发明授权野外环境下多运动目标检测与轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.野外环境下多运动目标检测与轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、点云图像融合三维目标检测：使用三维探测器检测获得点云数据，所述点云数据通过点云目标检测算法得到点云目标检测数据；使用图像传感器获得图像数据，所述图像数据通过图像目标检测算法得到图像目标检测数据；使用匈牙利匹配算法实现点云目标检测数据与图像目标检测数据的匹配，并输出匹配结果数据； S2、三维多目标跟踪：根据点云图像融合三维目标检测的匹配结果数据创建相应的跟踪实例，构建三维卡尔曼滤波器预测运动物体下一时刻的位置，使用匈牙利匹配算法完成下一时刻的目标检测结果与预测值匹配，完成多目标跟踪； S3、三维轨迹预测：结合深度学习轨迹预测算法与卡尔曼滤波算法推断目标运动轨迹，所述深度学习轨迹预测算法基于目标过去一段时间的历史轨迹推断目标的未来轨迹，使用卡尔曼滤波算法为基准计算未来轨迹的误差，当未来轨迹的误差大于预设的第一阈值时，未来轨迹无效，使用卡尔曼滤波算法完成三维轨迹的预测； S4、动态SLAM算法建立静态地图：以点云数据最后一个点云点为基准，使用IMU积分插值获得每个点云点对应的三维探测器位姿，完成点云去畸变；同理，获得该点云数据的初始位姿，根据感知算法得到的动态物体位置信息，去除点云数据中的动态点，并进行栅格体素降采样，之后使用ikd-Tree构建增量式地图，完成静态地图的建立； 在所述步骤S2中，还包括以下步骤： 使用卡尔曼滤波算法预测得到跟踪实例当前的位置，通过匈牙利匹配算法得到该跟踪实例合理的观测值； 设为跟踪实例位置预测值在图像上的投影，为YOLOv5图像目标检测网络得到的运动物体中心点；若与中有多余的没有匹配，则进入步骤S2.1；若与、与也匹配，则进入步骤S2.2；若没有观测数据时，则进入步骤S2.3；若与类别不匹配，则将此时所有观测数据抛弃； S2.1、为该目标创建一个跟踪实例，该跟踪实例处于初始态； S2.2、作为对应跟踪实例的观测值，获得3帧观测数据后该跟踪实例进入跟踪态； S2.3、使用预测值作为跟踪实例当前的位置，连续5次没有得到观测数据后，删除该跟踪实例，该跟踪实例进入消亡态。

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