上海交通大学蔡云泽获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利多移动智能体在目标跟踪中的惯导误差补偿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：CN114705223B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202210349774.X，技术领域涉及：G01C25/00；该发明授权多移动智能体在目标跟踪中的惯导误差补偿方法及系统是由蔡云泽;郝亮;李泽仁;张贇;杜哲;李克勇;张璐华设计研发完成，并于2022-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本多移动智能体在目标跟踪中的惯导误差补偿方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种多移动智能体在目标跟踪中的惯导误差补偿方法及系统，包括：首先由配备相机的智能体获取目标图像，经过图像数据处理得到目标角度测量；同时由配备雷达的智能体获取目标点云，经点云数据处理得到目标距离和角度测量；进一步通过最小二乘法进行角度测量的伪距离估计，利用多智能体的合作解决相机角度测量缺少距离信息的问题；最后利用分布式卡尔曼滤波实现目标跟踪，并对目标状态进行一致性融合。本发明能够应用于数量不定、具有两种传感器类型的惯性导航多移动智能体目标跟踪系统，仅依靠智能体集群对目标的跟踪实现多智能体惯导定位误差的补偿与目标的稳定跟踪。
本发明授权多移动智能体在目标跟踪中的惯导误差补偿方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多移动智能体在目标跟踪中的惯导误差补偿方法，其特征在于，包括： 统一多智能体的测量数据为距离和角度形式的测量信息； 每个智能体在本地执行卡尔曼滤波； 融合所述测量信息和卡尔曼滤波的预测信息，进行目标跟踪以获得目标状态估计信息，同时估计惯导误差补偿值； 每个智能体与通信范围内的智能体通信所述目标状态估计信息，通过一致性融合获得目标跟踪信息，包括： 每个智能体的状态变量x包含目标状态xA和惯导误差补偿值xB两部分，对所述目标状态xA进行一致性融合； 每个智能体将目标在k时刻的后验状态估计和协方差转换为信息向量和信息矩阵的形式： 智能体i向通信邻域的智能体发送并与通信邻域智能体传来的信息向量和信息矩阵进行一致性加权融合： τ←τ+1 其中w为一致性权重，Ni为智能体i邻域智能体的序号的集合，τ为一致性迭代次数； 得到本地状态估计即目标跟踪信息、以及协方差：
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