室内人员自主定位系统的自适应静止检测方法

摘要

本发明公开了一种室内人员自主定位系统的自适应静止检测方法，包括步骤A.检测第一步的静止区间及运动区间；步骤B.检测第S步的静止区间及运动区间，其中S≥2，所述步骤B包括步骤：B1.计算第S-1步的运动区间内角速度的平均能量P；B2.取Thˊ＝Pr，若Thˊ＜E，则检测结果为静止，否则为运动；其中比例系数r的取值范围为(0，1)，r通过样本数据训练得到；E为第一步中采样时刻(n,n+W-1)到n+W-1的窗口内对应采样点角速度的平均能量值。本发明能够实现多步态运动模式下静止区间的检测，检测结果较精确。

说明书

技术领域

本发明属于室内人员自主定位技术领域，特别涉及一种室内人员 自主定位系统的自适应静止检测方法，具体说是一种在各种步态情况 下，稳健地探测脚步在地面静止时间段的方法。

背景技术

室内人员自主定位系统由惯性测量组件和手持处理终端组成， 通过测量人员运动的加速度及角速度等参数，对人员进行定位。由 于其测量精度高，具有实时性，并且不需要预装任何外部的设施， 自主性强，因而具有巨大的军事应用意义和广泛的民用前景。室内 人员自主定位系统采用了MEMS(Micro-electromechanicalSystems， 微机电系统)的惯性测量单元，因而具有成本低、体积小、功耗低等 优点。

MEMS包括微型加速度计和微型陀螺仪，由于受制造工艺水平 的限制，微型陀螺仪在实际的应用中会产生漂移，而且漂移会随时间 不断积累，导致定位误差不断增大。为抑制陀螺漂移带来的定位误差， 最常用的方法是采用基于扩展卡尔曼滤波的零速修正技术，该方法的 效果依赖于静止区间的检测精度。

目前常用的几种静止检测方法有加速度滑动方差检测法，加速度 幅值检测法及角速度能量检测法等，这些静止检测算法与零速修正算 法结合，在人员走路步态下取得了较好的修正效果。

由于现有的静止检测算法均采用固定的检测门限，因而将其应用 于人员变步态行走的模式时(如走跑交替进行等)，会导致静止区间 检测不准确，影响零速修正算法的效果和定位的精度。

发明内容

由于采用固定的检测门限，现有的静止检测算法应用于变步态行 走模式时，静止区间检测不准确，进而影响零速修正算法的效果和定 位的精度。本发明的目的在于，针对上述现有技术的不足，提供一种 室内人员自主定位系统的自适应静止检测方法。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

一种室内人员自主定位系统的自适应静止检测方法，包括步骤 A.检测第一步的静止区间及运动区间；步骤B.检测第S步的静止区 间及运动区间，其中S≥2，所述步骤B包括步骤：

B₁.计算第S-1步的运动区间内角速度的平均能量P；

B₂.取Th'＝Pr，若Th'＜E，则检测结果为静止，否则为运动；其 中比例系数r的取值范围为(0，1)，r通过样本数据训练得到；E为 第一步中采样时刻(n,n+W-1)到n+W-1的窗口内对应采样点角速度 的平均能量值。

由于静止区间的能量残余与步态相关，而运动区间的角速度能量 可以比较直观地反映步态信息。因此可通过已有固定门限的静止检测 算法检测出第一步的静止及运动区间，然后计算第S-1步的运动区间 内角速度的平均能量P，并将P乘以比例系数r作为第S步静止检测 的门限。

作为一种优选方式，所述步骤B₁中其中k为采样 点，为第k个采样点陀螺仪的输出，w_k中三个元素分 别表示k时刻陀螺仪三个轴向的角速度，l为第S-1步中运动区间的起 点，m为第S-1步中运动区间的终点，N为第S-1步中运动区间的长 度，N＝m-l+1。

作为一种优选方式，选取使静止检测误判率最低时对应的比例系 数为r。

作为一种优选方式，所述步骤A包括步骤

A₁.采集陀螺仪第k个采样点的输出w_k中三个元 素分别表示k时刻陀螺仪三个轴向的角速度，取滑动窗口长度为W， 为3～9之间的奇数；

A₂.求得$E=\frac{1}{W}\underset{k=n}{\overset{n+W-1}{\Sigma }}\left|\right|w_k|{|}^2;$

A₃.通过训练得到固定门限Th，将Th与E比较，若Th＜E，则所检 测的窗口为静止，反之为运动；

A₄.窗口区间从(n,n+W-1)更新为(n+1,n+W)，计算更新后窗口角 速度的平均能量并与Th比较，若Th小于更新后窗口角速度的平均能 量，则更新后的窗口为静止，反之为运动；

A₅.重复步骤A₄，直至判定结果出现变化，即，窗口状态由静止 变为运动，或者由运动变为静止；若上一个窗口判定结果为静止，而 当前窗口结果为运动时，则当前窗口之前的连续出现判定结果为静止 的采样时刻构成的区间为静止区间；若上一个窗口判定结果为运动， 而当前窗口结果为静止时，则当前窗口之前的连续出现判定结果为运 动的采样时刻构成的区间称为运动区间。

与现有技术相比，本发明能够实现多步态运动模式下静止区间的 检测，检测结果较精确。

附图说明

图1为本发明一实施例处理流程示意图。

图2为应用本发明的静止检测效果图。

图3为本发明与现有采用固定门限静止检测算法的定位效果对 比图。

具体实施方式

具体实施过程中，惯性测量传感器安装在鞋尖处，采样率为 200Hz，实验沿着长边为31m，短边为14m，宽2.3m的L型走廊行 走一圈后再跑一圈。

结合附图1，本发明包括如下步骤：

步骤1(包括步骤A₁～A₅)：检测第一步的静止及运动区间。

A₁.采集陀螺仪第k个采样点的输出w_k中三个元 素分别表示k时刻陀螺仪三个轴向的角速度，其变化范围在±1200度 /秒，取滑动窗口长度为W，为3～9之间的奇数；

A₂.求得采样时刻(n,n+W-1)到n+W-1的窗口内对应采样点角速 度的平均能量值E，

A₃.通过训练得到固定门限Th，取固定门限Th＝1×10⁵，将Th与E比 较，若Th＜E，则所检测的窗口为静止，反之为运动；

A₄.滑动窗向后移动一个采样点，即窗口区间从(n,n+W-1)更新 为(n+1,n+W)，计算更新后窗口角速度的平均能量并与Th比较，若Th 小于更新后窗口角速度的平均能量，则更新后的窗口为静止，反之为 运动；

A₅.重复步骤A₄，直至判定结果出现变化，即，窗口状态由静止 变为运动，或者由运动变为静止；若上一个窗口判定结果为静止，而 当前窗口结果为运动时，则当前窗口之前的连续出现判定结果为静止 的采样时刻构成的区间为静止区间；若上一个窗口判定结果为运动， 而当前窗口结果为静止时，则当前窗口之前的连续出现判定结果为运 动的采样时刻构成的区间称为运动区间。由此可获得第一步的静止及 运动区间，如图2所示。

图2中横坐标为采样时刻，纵坐标为角速度幅度，单位为°/s。静 止检测结果曲线中幅度为200(此幅度仅为便于观察检测结果与角速 度之间的关系，根据角速度的幅度曲线对其进行调幅，无具体含义) 表示静止，幅度为0表示运动。从图2中可以看出，静止检测结果能 较好的反映出真实情况，没有出现真实状态为静止或运动，而检测结 果与其相反，即没有出现一段完整的运动或静止区间被误判点打断的 情况。

步骤2：计算第一步运动区间角速度的平均能量。

利用步骤1获得的第一步的运动区间，计算运动区间内角速度的 平均能量：由图2知，第一步的运动区间起点l＝2956， 第一步的运动区间终点m＝3092，N＝137。

步骤3：由前一步的角速度平均能量对当前步的静止区间进行检 测。

将步骤2获得的运动区间的平均能量P与比例系数r的乘积作为 新的检测门限Th'对当前步进行检测，即若Th'小于E，则检测结果为 静止，否则为运动；其中比例系数r的取值范围为(0，1)，r通过 样本数据训练得到，选取使静止检测误判率最低时对应的比例系数为 r。

步骤4：重复步骤2和步骤3的过程，逐步对静止区间进行检测。

已获得第s步的静止及运动区间(s>1)，计算第s步运动区间内 角速度的平均能量，对第s+1步进行检测。

图3为本发明与现有采用固定门限静止检测算法的定位效果对 比图。图中虚线为采用现有的固定门限静止检测算法解算轨迹，实线 为采用本发明算法解算轨迹。可以看出，采用了固定门限解算轨迹航 向发散比较严重，而采用本发明算法的轨迹重合度明显好于固定门限 解算轨迹，定位精度也更高。