本发明提出了一种基于边缘计算的物体运动状态预测方法及系统，涉及物体运动状态预测领域。通过获取移动目标物体的测量值；然后根据测量值采用预置的云端卡尔曼滤波器对移动目标物体进行运算估测，得到第一预测状态信息；然后根据测量值采用预置的边缘端卡尔曼滤波器对移动目标物体进行运算估测，得到第二预测状态信息；最后将第一预测状态信息与第二预测状态信息进行信息融合，得到物体运动预测状态信息。由于云端运算的物体状态较为精准，在边缘端和云端计算估测结果后，将两者资料进行信息融合，达到云端辅助边缘端资料准确度的目的，从而避免了因设备与云端运算距离、高精确度仪器或是较为复杂的算法而造成时间延迟。