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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于多传感器融合的车辆目标跟踪算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：CN119738815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411795655.2，技术领域涉及：G01S13/72；该发明授权一种基于多传感器融合的车辆目标跟踪算法及系统是由宋秀兰;丁治平;穆建彬;何德峰;卢为党设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器融合的车辆目标跟踪算法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及具体地涉及一种基于多传感器融合的车辆目标跟踪算法及系统。其主要包含步骤：S1、多传感器模块获取传感器数据；传感器数据包含状态数据和观测数据；S2、目标检测与跟踪模块为多车目标分配传感器数据进行检测与跟踪，并根据有无观测值进行状态更新，获取后验状态数据和后验协方差数据；S3、目标检测与跟踪模块将后验状态数据和后验协方差数据输入多传感器融合模块，对多车目标中各分目标进行时间配准、轨迹关联和轨迹融合。该方法实现了空间误差与时间误差的解耦，使得结果更加精确；还充分考虑每个传感器当下时刻的性能分配权重，尽可能减小了该环境下每个目标融合结果受到误差的影响，可以很好地满足自动驾驶的参考要求。

本发明授权一种基于多传感器融合的车辆目标跟踪算法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器融合的车辆目标跟踪算法，其特征在于，包括： S1、多传感器模块获取传感器数据；所述传感器数据包含状态数据和观测数据； S2、目标检测与跟踪模块为多车目标分配所述传感器数据进行检测与跟踪；根据有无观测值进行状态更新，获取后验状态数据和后验协方差数据以进行空间配准；目标检测与跟踪模块为多车目标分配观测数据，时刻初始化目标车辆的轨迹，根据两个时刻同一位置的状态信息进行关联，将分配给跟踪目标；表示当前时刻的状态向量，设计含未知参数的状态估计器； 如果该时刻有已经关联成功的观测值，使用含未知参数状态估计器进行更新，解析未知参数向量；状态估计的形式参见45式： 4 若上一时刻后验误差是无偏的，则通过给定测量向量，标称值来获得的无偏估计值； 5 在时刻，表示预测状态，表示预测输出，是时刻的估计器增益，是预测输出中的误差，近似值为6式； 6 其中和是相对于Y和未知参数的线性化一阶导；设计的最小方差估计器增益为，其值为7式： 7 其中是可逆的，先验协方差，为状态噪声协方差；R为观测噪声协方差矩阵； 状态估计的后验协方差为： 8 如果该时刻没有关联成功的观测值，则采用更新； S3、目标检测与跟踪模块将所述后验状态数据和后验协方差数据输入多传感器融合模块，对多车目标中各分目标进行时间配准、轨迹关联和轨迹融合。

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