CN104605859B - 一种基于移动终端传感器的室内导航步态检测方法 - Google Patents

一种基于移动终端传感器的室内导航步态检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于移动终端传感器的室内导航步态检测方法,利用终端中加速度传感器的物理特性检测人体的行走特征，基于人体行走时竖直方向加速度数值呈周期性变化规律，通过分析行人行走特征动态自适应调整步态检测阈值。与现有固定阈值的步态检测方法相比，本发明提出的方法具有较高的步态检测准确率。

Description

一种基于移动终端传感器的室内导航步态检测方法
技术领域
本发明涉及室内导航领域，尤其适用于基于移动终端传感器的室内导航。
背景技术
目前，室内环境定位与导航的需求日益增大，如地下停车场、仓库、图书馆、大型商场、机场大厅等环境中，通常需要确定人员、设备的位置信息。但是受复杂室内环境、定位精度等条件的限制，基于卫星的全球定位系统(GPS)在室内、楼宇间等地方无法发挥其优势，因此需要其他技术来完成室内定位导航功能。
室内定位技术主要包括WiFi、射频识别(RFID)、超声波、zigbee、蓝牙、红外线、基于运动传感器的惯性导航等技术。WiFi热点的遍布性，使得WiFi定位技术的应用节约了大量成本。考虑到成本及实施复杂度问题，WiFi定位与惯性导航技术具有较大优势。
特别地，基于指纹的定位方法由于相对简单、成本低，而被广泛应用。但是由于室内环境复杂，WiFi信号容易受到干扰，信号强度容易产生跳变，且存在信号盲区。这会导致定位出现较大偏差。因此，单独利用WiFi指纹技术进行定位导航无法满足人们的需求。
智能移动终端普遍配有陀螺仪、加速度传感器、电子罗盘等运动传感器，这使得基于终端传感器的惯性导航技术具有较好的推广性。利用智能终端自带传感器进行导航具有不易受环境影响、稳定性高等优势。但是，由于步态检测的判断错误和步长的估计偏差等因素会造成导航过程中产生累积误差，导致惯性导航系统无法长时间精准工作。因此，消除累积误差是实现利用移动终端传感器进行室内导航的关键。
目前，基于终端传感器的室内行人惯性导航技术中，步态检测大多采用固定阈值来判断步态。由于不同人行走的幅度、速度差异较大，阈值设置过高会造成步态漏检情况，阈值设置过低又会造成步态错检。因此，本发明提出一种自动调整阈值的步态检测方法，可以适应不同行人行走特征，减小累积误差从而提高室内行人惯性传感器导航的精度。
发明内容
本发明要解决的技术问题是由于行人行走特征不同，现有步态检测方法容易造成步态错检或漏检，用以提高步态检测准确率。
本发明的基本过程为：人体行走时竖直方向加速度数值呈周期性变化规律，本发明利用终端中加速度传感器的物理特性检测人体的行走特征，通过分析行人行走特征动态自适应调整步态检测功率阈值，从而提高步态检测准确率。
本发明提供的传感器步态检测方法如图1，具体实现步骤如下：
步骤1：以频率f连续采集移动终端Z轴加速度数值，加速度值表示为V0(k)，设定功率阈值调整周期Q，功率阈值设为T，计时器开始计时，时间表示为C；
步骤2：把Z轴加速度值V0(k)通过窗口大小为w1秒的短移动平均滤波器进行处理，输出加速度表示为V1(k)，且其中n＝w1/Δt，Δt＝1/f，n为w1秒内的加速度计信号采样个数，Δt为加速度计采样时间间隔；
步骤3：把短移动平均滤波器输出加速度V1(k)通过窗口大小为w2秒的长移动平均滤波器，输出加速度值表示为V2(k)，且其中Δt＝1/f，m＝w2/Δt，Δt为加速度计采样时间间隔，m为w2秒内加速度计信号采样个数；
步骤4：若k时刻加速度满足V1(k)＝V2(k)，且k-1时刻加速度满足V1(k-1)>V2(k-1)，则判定k时刻为行人可能的脚步落地时刻，将该时刻记为候选步态，执行步骤5。否则，执行步骤2；
步骤5：记录候选步态数N；
步骤6：计算当前时刻与上一个候选步态(k-q)时刻之间的累积功率值其中k时刻步态为候选步态，(k-q)时刻为上一个候选步态；
步骤7：判断累积功率P是否大于功率阈值T，若P≥T，则判定k时刻为行人脚步落地时刻即正确步态，并执行步骤8，否则执行步骤9；
步骤8：记录正确步态数M；
步骤9：计算误判率R的大小，其中R＝(N-M)/N；
步骤10：判断C的大小，若C小于功率阈值调整周期Q，则无需调整功率阈值，返回步骤2继续执行检测步态，若计时器大于功率阈值调整周期Q，则需要调整功率阈值，执行步骤11；
步骤11：判断误判率R，如果R大于设定的最小步态检测错误率E，执行步骤12，否则执行步骤13；
步骤12：重新设置功率阈值T，使其等于Q秒内各候选步态的累积功率的平均值，即
步骤13：对C和误判率R进行清零设置，根据当前功率阈值T重复执行步骤1～13完成步态检测过程。
本发明优点在于，通过动态调整步态检测功率阈值大小适应不同行人的各种行走速度，从而提高步态检测正确率。
附图说明
图1传感器步态检测流程图
图2人体行走过程中竖直方向原始加速度信号曲线图
图3移动平均滤波器处理后竖直方向加速度信号曲线图
具体实施方式
以办公楼作为实验场地，在实验场地设置起点A与终点B，如图2，A、B位置之间距离为70米，本发明具体实施步骤如下：
步骤1：以100Hz频率连续采集移动终端Z轴加速度数值，设定功率阈值调整周期为30秒，功率阈值初始设为1000，计时器开始计时；
步骤2：将Z轴加速度值通过窗口大小为0.2秒的短移动平均滤波器进行处理，0.2秒内加速度计采样数为20，加速度计采样间隔为0.01秒；
步骤3：把短移动平均滤波器处理后的加速度信号通过窗口大小为1秒的长移动平均滤波器，1秒内加速度计采样数为100，加速度计采样间隔为0.01秒；
步骤4：当终端运行30秒时，短移动平均滤波器输出加速度值V1(30)为10.3，长移动平均滤波器输出加速度值V2(30)为10.3，上一采样时刻加速度值V1(29.9)为10.5，V2(29.9)为10.1，由于满足候选步态判别条件，判定30秒时的步态为候选步态，执行步骤5，否则，返回执行步骤2；
步骤5：计算得到候选步态数N为36；
步骤6：计算得到30秒时刻与上个候选步态之间的加速度信号的累积功率P为1100；
步骤7：由于累积功率P大于功率阈值T，执行步骤8(其他参数时若该条件不成立则执行步骤9)；
步骤8：判定30秒时的步态为正确步态，此时计算得到正确步态数M为32；
步骤9：计算得到误判率R为0.21；
步骤10：计时器大小为30即行走时间达到功率阈值调整周期，继续向下执行(其他参数时若该条件不成立则返回步骤2)；
步骤11：误判率R为0.12大于设定的最小步态检测错误率0.08，执行步骤12(其他参数时若该条件不成立则返回步骤13)；
步骤12：计算得到累积功率均值为900，将功率阈值T重新设为900；
步骤13：将计时器清零，重新开始计时并对误判率R进行清零，重复执行步骤1～13，直到完成步态检测过程。
通过上述步骤，采用本发明所提自适应阈值步态检测方法，平均步态检测准确率为97％，由此可知本发明具有较高步态检测准确率。

Claims (1)

1.一种用于室内导航的基于移动终端传感器的计步方法，其特征在于：包括以下实现步骤：
步骤1：以频率f连续采集移动终端Z轴加速度数值，加速度值表示为V0(k)，设定功率阈值调整周期Q，功率阈值设为T，计时器开始计时，时间表示为C；
步骤2：把Z轴加速度值V0(k)通过窗口大小为w1秒的短移动平均滤波器进行处理，输出加速度表示为V1(k)，且其中n＝w1/Δt，Δt＝1/f，n为w1秒内的加速度计信号采样个数，Δt为加速度计采样时间间隔；
步骤3：把短移动平均滤波器输出加速度V1(k)通过窗口大小为w2秒的长移动平均滤波器，输出加速度值表示为V2(k)，且其中Δt＝1/f，m＝w2/Δt，Δt为加速度计采样时间间隔，m为w2秒内加速度计信号采样个数；
步骤4：若k时刻加速度满足V1(k)＝V2(k)，且k-1时刻加速度满足V1(k-1)>V2(k-1)，则判定k时刻为行人可能的脚步落地时刻，将该时刻记为候选步态，执行步骤5，否则，执行步骤2；
步骤5：记录候选步态数N；
步骤6：计算当前时刻与上一个候选步态k-q时刻之间的累积功率值其中k时刻步态为候选步态，k-q时刻为上一个候选步态；
步骤7：判断累积功率P是否大于功率阈值T，若P≥T，则判定k时刻为行人脚步落地时刻即正确步态，并执行步骤8，否则执行步骤9；
步骤8：记录正确步态数M；
步骤9：计算误判率R的大小，其中R＝(N-M)/N；
步骤10：判断计时器C的大小，若计时器C的值小于功率阈值调整周期Q，则无需调整功率阈值，返回步骤2继续执行检测步态，若计时器C的值大于功率阈值调整周期Q，则需要调整功率阈值，执行步骤11；
步骤11：判断误判率R，如果R大于设定的最小步态检测错误率E，执行步骤12，否则执行步骤13；
步骤12：重新设置功率阈值T，使其等于Q秒内各候选步态的累积功率的平均值，即
步骤13：对C和误判率R进行清零设置，根据当前功率阈值T重复执行步骤1～13完成步态检测过程。
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