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龙图腾网获悉中国电子科技集团有限公司电子科学研究院申请的专利一种移动机器人目标定位、跟踪方法及相关设备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：CN117011378B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202310895753.2，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种移动机器人目标定位、跟踪方法及相关设备是由刘敏;陈卫国;贾袁骏;董琦;庄圆;郑留帅;吕友豪设计研发完成，并于2023-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种移动机器人目标定位、跟踪方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种移动机器人目标定位、跟踪方法及相关设备，包括：预先对机器人自身进行定位以及场景地图构建；利用所述机器人获取场景图像数据；基于YOLO算法对所获取的场景图像数据进行目标检测；对于YOLO算法的目标检测结果，输入改进的追踪器StrongSORT中，进行目标定位，所述改进的追踪器StrongSORT包括外观分支和运动分支，所述外观分支用于检出目标的外观提取目标的外观特征，所述运动分支用以预测目标的追踪信息，以基于预测的追踪信息、提取的外观特征在本帧的所有目标检测结果中对所追踪目标进行匹配，来确定目标定位结果。本申请的方法解决了现有技术中难以处理目标遮挡与规划的跟踪轨迹不符合足式机器人的动力学特征的问题。

本发明授权一种移动机器人目标定位、跟踪方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种移动机器人目标定位、跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤： 预先对机器人自身进行定位以及场景地图构建； 利用所述机器人获取场景图像数据； 基于YOLO算法对所获取的场景图像数据进行目标检测； 对于YOLO算法的目标检测结果，输入改进的追踪器StrongSORT中，进行目标定位，所述改进的追踪器StrongSORT包括外观分支和运动分支，所述外观分支用于提取目标的外观特征，所述运动分支用以预测目标的追踪信息，以基于预测的追踪信息、提取的外观特征在本帧的所有目标检测结果中对所追踪目标进行匹配，来确定目标定位结果； 对于YOLO算法的目标检测结果，输入改进的追踪器StrongSORT中，进行目标定位包括： 在所述外观分支，对目标检测结果的特征提取器为轻量化重识别网络OSNet，以利用所述轻量化重识别网络OSNet提取目标的外观的多尺度特征，所提取的多尺度特征融合后输入重识别网络，经重识别网络提取的外观特征将经过指数移动平均EMA的方法加入时序信息，以获得具有外观信息和时序运动信息的综合特征满足： 式中，代表第t帧图像中,第i个轨迹的综合特征，为重识别网络对第帧中第个轨迹所对应的目标检测结果所提取的特征，为动量项； 在运动分支，利用NSA卡尔曼滤波器来预测目标状态，所述NSA卡尔曼滤波器配置有自适应的协方差矩阵满足： 其中表示预先设定的常量测噪声协方差，表示状态下的检测置信度分数； 对于YOLO算法的目标检测结果，输入改进的追踪器StrongSORT中，进行目标定位还包括： 将目标检测结果的综合特征与在前Lk次的追踪结果计算余弦距离，作为所述外观分支的cost满足： 其中，表示第个目标检测结果所提取出来的综合特征的转置，表示第个追踪结果的在先前Lk帧中的综合特征； 将NSA卡尔曼滤波器的预测状态同目标检测框的状态计算马氏距离，作为所述运动分支的cost满足： 其中，、分别为目标检测结果的状态与卡尔曼滤波器预测的追踪状态，状态为，代表目标在图像上的坐标，代表检测框的尺度和高宽比，则代表各自对应参数的变化速率，为、的协方差矩阵的逆矩阵； 则cost矩阵为： 其中，为系数； 将目标检测结果、预测的追踪信息、所述cost矩阵以及预设的阈值矩阵，进行匹配，并为各目标检测结果匹配上对应的目标追踪结果，以实现目标追踪； 还包括基于机器人的关节运动，计算最小jerk所生成的轨迹，来生成目标的跟踪轨迹，其中一条最小化jerk轨迹采用求解如下约束优化问题获得： 其中，代表位置对时间的三阶导数jerk,，分别表示随滚动时间变化的机器人位置和最优jerk轨迹，是目标函数，为的三阶导数，T为滚动时间； 对求解获得的多条候选轨迹进行筛选，计算各条轨迹的分数并选出分数最高的一条轨迹作为生成的目标的运动轨迹。

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