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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于稀疏惯性传感器的全身姿态估计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：CN119904557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411753077.6，技术领域涉及：G06T13/40；该发明授权一种基于稀疏惯性传感器的全身姿态估计方法是由朱尊杰;赵琰;徐枫;任泳宁;颜成钢;郑博仑设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于稀疏惯性传感器的全身姿态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于稀疏惯性传感器的全身姿态估计方法。本发明包括：1：通过有限差分法和正向运动学算法，合成加速度数据、方向数据和角速度数据；2：通过旋转变换矩阵，对穿戴在用户头关节、左手腕关节、右手腕关节上的3个惯性传感器所采集的原始加速度数据和原始方向数据进行对齐处理；3：通过结合TransformerEncoder和双向长短时记忆网络的编码器提取惯性运动数据样本的深度特征，设计基于多层感知机的解码器计算关节的位置和相对旋转，结合人体运动学模型并分多个阶段依次估计不同部位关节的相对旋转，以实现全身姿态估计。本发明能够有效地克服现有姿态估计方法中使用稀疏惯性输入进行全身运动重建的缺陷，有效提高了系统的鲁棒性和预测精度。

本发明授权一种基于稀疏惯性传感器的全身姿态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏惯性传感器的全身姿态估计方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：通过有限差分法和正向运动学算法，合成用于神经网络训练所需要的加速度数据、方向数据和角速度数据； 步骤S2：通过旋转变换矩阵，对穿戴在用户头关节、左手腕关节、右手腕关节上的3个惯性传感器所采集的原始加速度数据和原始方向数据进行对齐处理，以变换到可用的统一坐标系中； 步骤S3：通过结合TransformerEncoder和双向长短时记忆网络的编码器提取惯性运动数据样本的深度特征，设计基于多层感知机的解码器计算关节的位置和相对旋转，结合人体运动学模型并分多个阶段依次估计不同部位关节的相对旋转，以实现全身姿态估计；具体步骤包括： S3.1：通过设计结合TransformerEncoder和双向长短时记忆网络的编码器提取惯性数据的深度特征，设计基于多层感知机的解码器计算关节的相对于腰关节的位置和相对于父关节的旋转，结合人体运动学模型并分多个阶段依次估计不同身体部位关节相对于父关节的旋转；所述的惯性数据包括加速度数据、方向数据、角速度数据； S3.2：结合人体运动学模型并分多个阶段依次估计局部关键关节、上半身关节和全身关节相对于父关节的旋转以及腰关节的全局旋转，其中：第一阶段实现从惯性测量值X到局部关键关节姿态p1和全局方向p1的映射，其中局部关键关节的位置b作为中间过程；第二阶段实现从惯性测量值X和第一阶段输出的局部关键关节姿态p1来估计上半身关节姿态p2和全局方向p2；第三阶段实现从惯性测量值X和第二阶段输出的上半身关节姿态p2来估计全身关节姿态p3和全局方向p3。

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