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龙图腾网恭喜上海健康医学院申请的专利一种球形颗粒运动状态检测装置及其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：CN115235459B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210593920.3，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种球形颗粒运动状态检测装置及其方法是由孔平;王士杰;周亮;张建青;周艳丽;王宏杰;陈立范设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种球形颗粒运动状态检测装置及其方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种球形颗粒运动状态检测装置及其方法，该装置包括容纳有多个球形填充颗粒的颗粒容器，其中，颗粒容器的壁面上设置有磁定位装置，颗粒容器内还放置有可运动的球形示踪颗粒探测装置，磁定位装置和球形示踪颗粒探测装置分别连接至计算机，球形示踪颗粒探测装置用于采集自身的惯性运动数据，磁定位装置用于采集球形示踪颗粒探测装置的内部磁感应强度数据，计算机根据惯性运动数据进行姿态解算，并根据磁感应强度进行位置解算，通过数据融合，以得到球形示踪颗粒探测装置的运动状态。与现有技术相比，本发明将惯性导航技术与磁场定位技术进行结合，能够准确、方便地检测出球形颗粒运动状态信息。

本发明授权一种球形颗粒运动状态检测装置及其方法在权利要求书中公布了：1.一种球形颗粒运动状态检测方法，应用于一种球形颗粒运动状态检测装置，其特征在于，该球形颗粒运动状态检测装置包括容纳有多个球形填充颗粒3的颗粒容器2，所述颗粒容器2的壁面上设置有磁定位装置，所述颗粒容器2内还放置有可运动的球形示踪颗粒探测装置4，所述磁定位装置和球形示踪颗粒探测装置4分别连接至计算机，所述球形示踪颗粒探测装置4用于采集自身的惯性运动数据，所述磁定位装置用于采集球形示踪颗粒探测装置4的内部磁感应强度数据，所述计算机根据惯性运动数据进行姿态解算，并根据磁感应强度进行位置解算，通过数据融合，以得到球形示踪颗粒探测装置4的运动状态；该球形颗粒运动状态检测方法包括以下步骤：S1、球形示踪颗粒探测装置在颗粒容器内运动，并采集对应的惯性运动数据；同时磁定位装置采集球形示踪颗粒探测装置内部的磁感应强度数据；S2、球形失踪颗粒探测装置将采集的惯性运动数据传输至计算机；同时磁定位装置将采集的磁感应强度数据传输至计算机；S3、计算机对惯性运动数据进行姿态解算，得到初始姿态角；并对磁感应强度数据进行位置解算，得到初始磁铁方向；S4、根据初始姿态角和初始磁铁方向，计算机对惯性导航和磁场定位进行坐标系统一以及时间轴统一处理；之后以磁定位为核心进行数据对应；再以姿态角代替磁铁方向进行位置解算；最后以惯导为核心进行数据对应，得到位移、加速度和姿态角信息，并计算得到微分速度和积分速度，将微分速度和积分速度融合后得到速度信息；其中，步骤S4具体包括以下步骤：S41、根据惯性导航和磁场定位的原理统一两个系统的坐标系：在完成两个系统的解算后，利用惯性运动数据所计算的初始姿态角与磁感应强度数据所计算的初始磁铁方向统一两个系统的坐标系： 式中，ψ为惯性导航的偏航角、θ为惯性导航的俯仰角，为磁铁与x轴的夹角，为磁铁与z轴的夹角；S42、统一两个系统的时间轴：分别提取两个系统运动开始时间和结束时间；将二者运动的时间进行对应，并计算整体运动时间构成一个新的时间轴：ts＝tis-tie式中，tis为运动开始的时间，tie为运动结束的时间，ts为整体运动时间；S43、以磁定位数据为核心进行数据对应：首先，确定磁定位系统与惯性导航系统采样率之间的倍数关系，并将其作为数据间隔距离，即惯性导航系统每间隔一个该数据间隔距离与磁定位系统中的一个数据点进行对应： 式中，Ki为惯性导航系统的采样率、Km为磁定位系统的采样率、round表示就近取整、k表示数据间隔距离，惯性导航系统每间隔k个点与磁定位系统的一个点进行对应；S44、将惯性导航系统的姿态角代替磁铁的方向：m＝sinψ*cosθn＝sinψ*sinθp＝cosψ式中，m、n、p为磁铁的方向参数，其中，m表示磁铁与x轴的方向，n表示磁铁与y轴的方向，p表示磁铁与z轴的方向，通过以姿态角代替磁铁方向，再次进行位置解算，能够提高定位精度；S45、以惯性导航数据为核心进行数据对应并计算速度：由于惯性导航系统的采样率要高于磁场定位的采样率，在数据对应后，会有部分惯性导航数据所对应的信息处于空白状态，即缺少与之对应的位移；对于相邻位移之间缺失的位移数据，将相邻位移做均值，相邻位移之间的加速度做两次积分，并将两个位移做均值确定相邻位移之间缺失的位移数据X： Va＝∫adtVm＝dxdt式中，为相邻两点位移均值、Xl为相邻位移之间的加速度两次积分后的位移，Va为加速度积分后的速度、Vm为位移微分后的速度、a为加速度、t为时间、dx为相邻时刻位移差、dt为相邻时刻时间差；S46、将两个系统的速度进行融合：由于两种方式所求的速度都存在一定误差，为此通过卡尔曼滤波对速度进行融合，以获得准确的速度，具体是将Va和Vm求取均值作为观测值： 之后分别计算Va和Vm的协方差，通过比较协方差的最小值，选取所信任的速度作为状态变量：Yk|k＝Yk|k-1+Kgk*[Zk-H*Yk|k-1]式中，Yk|k为k时刻系统状态变量的最优估计值，Zk为k时刻系统的观测值，Kgk为k时刻的卡尔曼增益可由协方差计算出，H为系统观测矩阵、此处为单位矩阵，Yk|k-1为k-1时刻预测的k时刻的状态变量；由此实现两个系统融合，即每一个时刻都可以获得对应的加速度、角速度、位移以及速度信息。

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