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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于压力和惯性传感器的全身姿态估计方法及系统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：CN119645223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202411590666.7，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种基于压力和惯性传感器的全身姿态估计方法及系统是由靳战鹏;张文博;高杨设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于压力和惯性传感器的全身姿态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于压力和惯性传感器的全身姿态估计方法及系统，涉及人体姿态重构技术，针对现有技术中技术融合性低等问题提出本方案。三个惯性传感器用于生成真实IMU数据；人体姿态重构算法通过以下步骤将真实IMU数据和虚拟IMU数据融合，进行全身姿态估计：S1.基于压力的生物学估计：通过压力传感器获得压力分布，以估计地面反作用力GRF和压力中心CoP；S2.结合地面反作用力GRF和压力中心CoP估计身体姿势。优点在于，仅使用3个惯性传感器与足底压力数据的结合，实现对复杂人体运动的精准捕捉。通过将虚拟IMU数据与实际采集的IMU数据相结合，构建了更大规模的数据集，可应用于多个人体研究领域。

本发明授权一种基于压力和惯性传感器的全身姿态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于压力和惯性传感器的全身姿态估计系统，其特征在于，包括：压力传感器、姿态重构模型，以及三个惯性传感器； 所述压力传感器布置在鞋垫，用于生成足底压力数据；所述三个惯性传感器用于生成真实IMU数据，其中一个惯性传感器布置在手腕，另外两个惯性传感器分别一一对应布置在双脚； 人体姿态重构算法通过以下步骤将真实IMU数据和虚拟IMU数据融合，进行全身姿态估计： S1.基于压力的生物学估计：通过压力传感器获得压力分布，以估计地面反作用力GRF和压力中心CoP； S2.结合地面反作用力GRF和压力中心CoP估计身体姿势； 所述步骤S1具体为： 采集足部压力的空间分布，用热力图Hx,y表示，其中x和y表示鞋垫表面区域内的空间坐标； 通过对整个鞋垫区域的压力分布进行积分，估算出地面反作用力GRF＝∫∫Hx,ydxdy； 根据所述地面反作用力估计压力中心CoP： 所述步骤S2具体为： 利用公式进行人体运动姿态重构； 其中Mq表示与关节结构q相关的人体质量矩阵，表示关节的速度，表示关节的加速度，是用于描述因惯性导致关节旋转偏移的科里奥利力和离心力矩阵，Gq是重力力矩向量，JTq是身体关节与CoP的雅可比矩阵，F代表外力； 雅可比矩阵JTq是将关节运动与CoP和GRF进行连接： 在所述步骤S2中关节位置损失函数通过减少预测关节位置和实际关节位置之间的差异来提升精度，其均方差公式为：式中pi代表第i个关节的实际位置，分别代表第i个关节的预测位置，N是关节总数； 根据身体各关节的位置和质量分布计算出身体的质心CoM，加入质心位置损失LCoM确保姿态符合物理约束；h表示CoM离支撑底座的估计高度，g表示重力加速度： 加入动力学一致性损失以验证估计位置的动力学符合牛顿定律，用动力学方程计算损失分量其中M设定为身体的质量矩阵，为关节的预测加速度； 整合各损失函数得到整个估计身体姿势的神经网络损失函数： Ltotal＝λ1Lpose+λ2LCoM+λ3Ldyn； 姿态重构模型采用一个全连接层来处理并集成输入的运动学数据；然后引入Transformer以捕获不同关节之间的时间依赖性和交互关系；最后通过另一组全连接层将Transformer的输出映射为预测的关节位置，从而生成姿态重构结果。

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