买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种基于多传感器融合的人体关节角数据处理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：CN115290076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210690319.6，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种基于多传感器融合的人体关节角数据处理方法是由任晟昊;沈秋;曹汛设计研发完成，并于2022-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器融合的人体关节角数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多传感器融合的人体关节角数据处理方法。该方法采用IMU惯性测量单元和RGB‑D深度相机作为传感器，通过获取来自不同传感器的数据信息，利用人体关节的自约束性计算各传感器所测量的人体关节角数据，再通过卡尔曼滤波算法融合IMU惯性测量单元和RGB‑D深度相机的测量信息得到最终关节角信息。本发明不仅解决了深度相机数据抖动较大以及惯性测量单元随时间增长漂移较大的问题，而且能提升自身动作的稳定性和解决部分自遮挡问题，在降低了整体系统成本的同时，提高了动作估计的准确性和整体系统的便携性。计算得到的关节角数据可以作为人机交互的输入指令，用于人体动作估计、虚拟人驱动和机器人控制。

本发明授权一种基于多传感器融合的人体关节角数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器融合的人体关节角数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：a利用惯性测量单元收集目标人体部位的三维加速度、角速度和磁场强度数据a,ω,m，通过RGB-D深度相机收集目标人体骨骼点三维空间位置数据x,y,z；b将所述惯性测量单元收集的数据a,ω,m通过Madgwick算法进行解算，得到各惯性测量单元的四元数信息，同时利用人体关节自约束性QtransQzero＝Qt，得到人体对应关节旋转的四元数Qtransq0,q1,q2,q3，其中Qtrans为人体对应关节旋转的四元数表示；Qzero为初始零姿态校准时对应关节相对初始坐标系的四元数表示；Qt为t时刻对应关节相对初始坐标系的四元数表示；通过四元数与欧拉角转换公式，计算得到人体对应关节的欧拉角信息RollIMU,PitchIMU,YawIMU；c对所述RGB-D深度相机收集的数据x,y,z建立匀速模型，以为状态空间，以x,y,z为观测量进行一次卡尔曼滤波得到平滑的骨骼点空间位置数据x′,y′,z′，利用人体关节自约束性分别对具有不同计算方式的三类关节角进行计算，进而得到人体对应关节的欧拉角信息RollRGB-D,PitchRGB-D,YawRGB-D，其中RollRGB-D为深度相机最终计算的对应关节翻滚角；PitchRGB-D为深度相机最终计算的对应关节俯仰角；YawRGB-D为深度相机最终计算的对应关节偏摆角；d将惯性测量单元和RGB-D深度相机解算得到的欧拉角进行卡尔曼滤波融合，设 代入如下方程中进行迭代： Kt＝Pt|t-1HTHPt|t-1HT+R-1 Pt|t＝I-KtHPt|t-1其中，Ft为t时刻的状态变换矩阵；为t-1时刻状态的估计；Pt|t-1为在t-1时刻对t时刻的后验估计误差协方差矩阵；Pt-1|t-1为在t-1时刻的后验估计误差协方差矩阵；Q为过程噪声协方差矩阵；Kt为最优卡尔曼增益矩阵；H为观测模型矩阵；R为观测噪声协方差矩阵；为t时刻状态的估计；Pt|t为在t时刻的后验估计误差协方差矩阵； e输出对应关节角向量至虚拟人端或机器人端进行动作复现，其中Roll′为经过卡尔曼滤波融合的对应关节翻滚角；Pitch′为经过卡尔曼滤波融合的对应关节俯仰角；Yaw′为经过卡尔曼滤波融合的对应关节偏摆角。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京大学，其通讯地址为：210046 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。