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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于UWB、视觉和PDR融合的室内定位追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：CN116033546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211619546.6，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权一种基于UWB、视觉和PDR融合的室内定位追踪方法是由张莉;徐壹设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于UWB、视觉和PDR融合的室内定位追踪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于UWB、视觉和PDR融合的室内定位追踪方法，包括：布置超宽带UWB锚点，记录超宽带UWB锚点的位置xi,yi；校正环境中的监控摄像头，获取监控摄像头的投影矩阵；服务器对数据进行预处理，获取UWB位置估计、视觉位置估计，通过惯性测量单元IMU数据生成行人航迹推算PDR；通过基于视觉和UWB的粒子滤波融合预处理结果，进行行人的定位追踪，返回超宽带UWB的标签作为行人ID给待定位行人。本发明提升了超宽带子模块的精度，设计了粒子滤波融合视觉和超宽带可实现鲁棒定位，在某一传感器失效时依然可以提供定位；实现了视觉和超宽带两者之间的优势互补，实现了数据紧耦合，可以把误差扼杀在萌芽中；本发明适用范围广，易于部署，定位精度高。

本发明授权一种基于UWB、视觉和PDR融合的室内定位追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于UWB、视觉和PDR融合的室内定位追踪方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤： 1离线阶段：布置超宽带UWB锚点，记录超宽带UWB锚点的位置,； 2校正阶段：校正环境中的监控摄像头，获取监控摄像头的投影矩阵； 3在线预处理阶段：待定位行人发送测距信息以及惯性测量单元IMU数据到服务器，同时监控摄像头传输视频流到服务器；服务器对数据进行预处理，获取UWB位置估计、视觉位置估计，通过惯性测量单元IMU数据生成行人航迹推算PDR； 4定位追踪阶段：依据预处理的结果，通过基于视觉和UWB的粒子滤波融合预处理结果，进行行人的定位追踪； 5在线定位追踪时，返回超宽带UWB的标签作为行人ID给待定位行人； 所述步骤3具体包括如下步骤：所述预处理包括对视频流数据进行处理和对于超宽带UWB数据的处理： 3a对视频流数据进行处理是指：对传输到服务器的视频帧采用YOLOv5算法进行行人检测，检测框的下边中点作为行人的像素位置，再通过投影获得行人的真实世界位置,，即视觉位置估计； 3b对于超宽带UWB数据的处理是指：采用自适应方差加权最小二乘方法，设超宽带UWB锚点的位置,，待定位行人的标签位置为位置,待定位行人标签与超宽带UWB锚点的距离为：，因此有如下的关系成立： ， 通过最小二乘算法，有如下的位置估计模型：， 其中： ， ， ， 初始的最小二乘估计：，定义一个当前时刻t最小二乘估计点到超宽带UWB锚点的距离为，当前时刻t标签点到超宽带UWB锚点的距离为，构造估计位置与超宽带UWB锚点的距离与测量距离的差的绝对值的样本，当前时刻t的样本的的方差为，构造当前时刻t的一个自适应方差权重矩阵： ， 得到一个加权后的位置估计：，为超宽带位置估计； 当进行下一时刻的定位时，重新计算权重矩阵； 3c对于惯性测量单元IMU的9轴数据，计算得到方向，步长，计算当前时刻的一个位移： ， ， 其中，，为当前位置，，为上一时刻位置；为两位置位移，即行人航迹推算PDR； 其特征在于：所述步骤4包括以下步骤： 4a利用基于视觉和UWB的粒子滤波融合进行鲁棒定位追踪，首先是粒子的初始化，生成随机位置，随机方向，随机权重的粒子集，记为，其中； 4b粒子的移动依靠待定位行人输入的PDR驱动，粒子与最近视觉点的距离为： ， 其中，视觉结果如下：；表示第a个行人的视觉定位结果，C表示视觉定位的行人个数； 粒子与最近超宽带UWB点的距离为： ， 其中，超宽带UWB结果如下：；表示第a个行人的超宽带定位结果，D为超宽带定位结果的行人个数； 粒子的权重更新策略如下： ， ， 式中，为更新前粒子权重，为更新后的粒子权重，为超宽带高斯核方差因子，为视觉高斯核方差因子，为粒子点到最近视觉点的距离，为粒子点到最近超宽带定位点的距离； 4c粒子的重采样策略：首先归一化所有粒子的权重： ， 式中，为归一化前粒子的权重，为归一化后粒子的权重，n为粒子个数； 随机生成一个数,使其满足；生成一个随机位置满足，新的粒子为，； 不断重复步骤4a至步骤4c，直到生成所需数量的重采样粒子，进入步骤4d； 4d在最后的位置估计阶段，采用加权粒子的位置获得行人的位置估计，即定位追踪： ， 式中，为粒子位置，为粒子权重，N为粒子个数，为行人位置。

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