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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于环境障碍物约束自适应的Wi-Fi跟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：CN119835756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411947263.3，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权一种基于环境障碍物约束自适应的Wi-Fi跟踪方法是由佟鑫宇;高金卫;黄峥胜;于梦洁;蔡其轩;曲雯毓设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于环境障碍物约束自适应的Wi-Fi跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于环境障碍物约束自适应的Wi‑Fi跟踪方法，属于Wi‑Fi跟踪方法技术领域；本方法通过在追踪过程中自适应考虑环境障碍物约束，使得生成的轨迹更加符合实际情况，并且能够自动应对环境障碍物布局的变化。本发明在无需增加人力成本的基础上提高了复杂多变场景下的追踪精度，从而增强了在真实室内场景中部署Wi‑Fi无设备追踪的可行性，成功解决了传统的无设备跟踪方法忽略环境物体对人体运动的限制、需要在环境布局发生变化时进行广泛的再培训或地图重建等挑战。

本发明授权一种基于环境障碍物约束自适应的Wi-Fi跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于环境障碍物约束自适应的Wi-Fi跟踪方法，其特征在于，所述方法通过在追踪过程中自适应考虑环境障碍物约束，使得生成的轨迹符合实际情况，并且自动应对环境障碍物布局的变化，具体实现方法如下： 构建约束自适应模型：设计一个包含环境信息的无设备的Wi-Fi跟踪模型，将环境障碍特征作为输入，在与跟踪过程紧密集成的同时，生成针对不同环境特征的融合特征； 构建地图自动更新机制：获取实时准确的环境信息以提高跟踪精度，使用从历史轨迹数据生成的灰度图像维护和更新输入地图，自动适应不断变化的环境布局； 进行限制增强训练：通过过滤模拟数据来选择障碍物附近的轨迹以提高模型学习限制信息的能力；在训练阶段，通过数据过滤和顺序冻结模块，增强学习限制的能力；限制增强训练的目标在于： 1最小化预测轨迹与目标轨迹之间的距离； 2最小化预测轨迹与障碍物之间的交集； 训练目标实现过程包括如下： 利用均方误差测量预测轨迹与目标轨迹之间的距离： 其中，n表示目标轨迹上的点数，xi,yi表示目标轨迹上的点，表示预测轨迹上的点； 定义一个额外的损失函数定量地评估预测的轨迹和障碍物之间的交集，以确保该损失函数也支持梯度传播；利用PyTorch框架中的F.grid_sample函数进行查询和从网格指定的位置提取像素值；从每个预测轨迹点对应的输入障碍图中提取像素值，通过计算像素值与1像素地图之间的差距量化预测的轨迹与障碍物之间的交叉程度，进而得到障碍物损失，具体函数表示为： 其中，LOC表示障碍物损失，表示预测轨迹点对应输入障碍图中的像素值。

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