CN104964685B - 一种手机运动姿态的判定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种手机运动姿态的判定方法,包括:根据加速度计、重力加速度计和磁场传感器采集的实时数据,计算获得手机运动时在世界坐标系下的实时三轴加速度;使用带通滤波器对实时三轴加速度进行滤波,并分别对水平方向的加速度和垂直方向的加速度进行处理后,获得手机的步行方向向量并进行步伐计数;计算当前步伐的前进方向向量,并将水平方向的加速度在该向量方向上进行降维处理;对当前步伐的前进方向向量进行校正后,结合步伐计数计算获得手机当前的位置。本方法发明可有效的避免累计误差,精确度高,而且不需要用户以固定姿态持握手机,对于不同的用户具有良好的适用性,可用于室内定位、步行导航等各类应用中。
Description
技术领域
本发明涉及运动姿态定位领域,特别是涉及一种手机运动姿态的判定方法。
背景技术
随着智能手机的普及和硬件的不断升级,大部分智能手机集成了加速度计等各类微型传感器,使得利用手机进行步行导航的应用得以实现。目前,通过手机传感器对使用者的运动姿态包括步行方向和位移进行判断的方法主要有以下三类:
一、航位推算法结合零速校正技术,其利用已知的初始位置以及通过积分加速度数据得到的移动速度和方位,来推算出现有的位置,推算过程中结合零速校正技术降低系统累计误差。这种方法具有一定的局限性:首先,航位推算法主要应用是在航海等大尺度定位上,其每一步的位置是根据前一步位置推算得来,推算误差会随着使用时间而增大。其次,虽然结合了零速纠正技术来降低累计误差,但是人步行的运动姿态的随机性和复杂度远高于航海,零速纠正技术对于该方法的定位精度的提高非常有限。因此,该方法的定位误差较大。
二、利用手机内置的加速度计和磁场传感器测得的数据来计算手机的运动姿态。该方法通过磁场和重力加速度数据计算出手机的初始姿态和朝向,以手机的某一坐标轴(通常情况下为Y轴正向)作为步行方向依据,并结合计步算法来计算手机的实际位移,最终确定手机的当前位置。这种方法的主要局限性在于使用者必须始终以一个固定的姿态握持手机。例如,如果步行方向被设定为Y轴正向,那么横握或倒持手机时步行方向判断则会完全错误。因此,这种方法的测量稳定性较差。
三、通过对使用者步行产生的加速度波形进行步态分析,获取当前步伐周期中的减速相的一个瞬时加速度,并将其在世界坐标系水平方向上进行投影来估算前进方向。这种方法依据瞬时加速度做方向判断,虽然避免了累计误差,但是由于人步行姿态的随机性和复杂性,该方法并不普遍适用。
发明内容
为了解决上述的技术问题,本发明的目的是提供一种手机运动姿态的判定方 法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种手机运动姿态的判定方法,包括:
S1、根据加速度计、重力加速度计和磁场传感器采集的实时数据,计算获得手机运动时在世界坐标系下的实时三轴加速度;
S2、使用带通滤波器对实时三轴加速度进行滤波,并分别对水平方向的加速度和垂直方向的加速度进行处理后,获得手机的步行方向向量并进行步伐计数;
S3、计算当前步伐的前进方向向量,并将水平方向的加速度在该向量方向上进行降维处理;
S4、对当前步伐的前进方向向量进行校正后,结合步伐计数计算获得手机当前的位置。
进一步,所述步骤S1,包括:
S11、根据重力加速度计和磁场传感器采集的手机坐标系下的实时数据,计算获得手机坐标系与世界坐标系之间的转换矩阵;
S12、将转换矩阵与加速度计采集的手机坐标系下的实时三轴加速度相乘,获得手机运动时在世界坐标系下的实时三轴加速度。
进一步,所述步骤S2,包括:
S21、使用通带为1~3Hz的带通滤波器对实时三轴加速度进行滤波;
S22、对预设时间滑窗内的水平方向的加速度做主成分分析后,获得手机的步行方向向量;
S23、根据垂直方向的加速度数据的周期性进行步伐计数;
所述预设时间滑窗是指时间长度为一个步伐周期的时间窗口。
进一步,所述步骤S22,其具体为:
将预设时间滑窗内的水平方向的X轴和Y轴的加速度数据构成水平加速度矩阵后,计算该矩阵的协方差矩阵,进而计算获得协方差矩阵的特征向量及其相应的特征值,最后获得协方差矩阵的最大特征值所对应的特征向量作为手机在当前时刻的步行方向向量。
进一步,所述步骤S3,包括:
S31、计算一个步伐周期内的步行方向向量的平均值作为当前步伐的前进方 向向量;
S32、将水平方向的加速度在前进方向向量的方向上进行降维处理。
进一步,所述步骤S3中所述将水平方向的加速度在该向量方向上进行降维处理的步骤,其具体为:
将一个步伐周期内的水平方向的X轴和Y轴的加速度数据构成采样矩阵,进而将采样矩阵与前进方向向量相乘后,将获得的结果作为降维后的水平方向的加速度。
进一步,所述步骤S4,包括:
S41、计算垂直方向的加速度和降维后的水平方向的加速度之间的相位差,并根据该相位差对当前步伐的前进方向向量进行校正,获得手机的步行前进方向向量;
S42、结合步行前进方向向量和步伐计数,获得手机当前的位置。
进一步,所述步骤S41,其具体为:
计算垂直方向的加速度和降维后的水平方向的加速度之间的相位差,并根据该相位差对当前步伐的前进方向向量进行校正,若判断垂直方向的加速度的相位领先于降维后的水平方向的加速度的相位,则将前进方向向量作为手机的步行前进方向向量,反之,将前进方向向量反相后作为手机的步行前进方向向量。
所述步骤S42,其具体为:
结合步行前进方向向量和步伐计数,根据下式,计算获得手机当前的位置:
上式中,scurrent表示手机当前的位置,sinitial表示手机的初始位置,N表示当前的步伐计数总值,i为自然数,si表示手机在第i个步伐的位移,Li表示第i个步伐的长度,vgi表示第i个步伐的步行前进方向向量。
进一步,所述步骤S11中所述转换矩阵为:
其中,R表示转换矩阵,分别表示方位角、俯仰角、滚动角,且满足下式:
上式中,g表示重力加速度,Gx、Gy、Gz分别表示重力加速度计采集的手机坐标系下的X轴、Y轴和Z轴的实时数据,Bx、By、Bz分别表示磁场传感器采集的手机坐标系下的X轴、Y轴和Z轴的实时数据。
本发明的有益效果是:本发明的一种手机运动姿态的判定方法,包括:S1、根据加速度计、重力加速度计和磁场传感器采集的实时数据,计算获得手机运动时在世界坐标系下的实时三轴加速度;S2、使用带通滤波器对实时三轴加速度进行滤波,并分别对水平方向的加速度和垂直方向的加速度进行处理后,获得手机的步行方向向量并进行步伐计数;S3、计算当前步伐的前进方向向量,并将水平方向的加速度在该向量方向上进行降维处理;S4、对当前步伐的前进方向向量进行校正后,结合步伐计数计算获得手机当前的位置。本方法综合利用智能手机内置的加速度计、重力加速度计和磁场传感器采集的数据来进行使用者步行状态下手机运动姿态的判定,通过对手机在水平以及垂直方向上的加速度数据进行处理和比较,计算出在使用者步行状态下手机的运动姿态,有效的避免了累计误差,精确度高,测量稳定性强,不需要用户以固定姿态持握手机,并且对于不同的用户具有良好的适用性。
具体实施方式
本发明提供了一种手机运动姿态的判定方法,包括:
S1、根据加速度计、重力加速度计和磁场传感器采集的实时数据,计算获得手机运动时在世界坐标系下的实时三轴加速度;
S2、使用带通滤波器对实时三轴加速度进行滤波,并分别对水平方向的加速度和垂直方向的加速度进行处理后,获得手机的步行方向向量并进行步伐计数;
S3、计算当前步伐的前进方向向量,并将水平方向的加速度在该向量方向上 进行降维处理;
S4、对当前步伐的前进方向向量进行校正后,结合步伐计数计算获得手机当前的位置。
进一步作为优选的实施方式,所述步骤S1,包括:
S11、根据重力加速度计和磁场传感器采集的手机坐标系下的实时数据,计算获得手机坐标系与世界坐标系之间的转换矩阵;
S12、将转换矩阵与加速度计采集的手机坐标系下的实时三轴加速度相乘,获得手机运动时在世界坐标系下的实时三轴加速度。
进一步作为优选的实施方式,所述步骤S2,包括:
S21、使用通带为1~3Hz的带通滤波器对实时三轴加速度进行滤波;
S22、对预设时间滑窗内的水平方向的加速度做主成分分析后,获得手机的步行方向向量;
S23、根据垂直方向的加速度数据的周期性进行步伐计数;
所述预设时间滑窗是指时间长度为一个步伐周期的时间窗口。
进一步作为优选的实施方式,所述步骤S22,其具体为:
将预设时间滑窗内的水平方向的X轴和Y轴的加速度数据构成水平加速度矩阵后,计算该矩阵的协方差矩阵,进而计算获得协方差矩阵的特征向量及其相应的特征值,最后获得协方差矩阵的最大特征值所对应的特征向量作为手机在当前时刻的步行方向向量。
进一步作为优选的实施方式,所述步骤S3,包括:
S31、计算一个步伐周期内的步行方向向量的平均值作为当前步伐的前进方向向量;
S32、将水平方向的加速度在前进方向向量的方向上进行降维处理。
进一步作为优选的实施方式,所述步骤S3中所述将水平方向的加速度在该向量方向上进行降维处理的步骤,其具体为:
将一个步伐周期内的水平方向的X轴和Y轴的加速度数据构成采样矩阵,进而将采样矩阵与前进方向向量相乘后,将获得的结果作为降维后的水平方向的加速度。
进一步作为优选的实施方式,所述步骤S4,包括:
S41、计算垂直方向的加速度和降维后的水平方向的加速度之间的相位差,并根据该相位差对当前步伐的前进方向向量进行校正,获得手机的步行前进方向向量;
S42、结合步行前进方向向量和步伐计数,获得手机当前的位置。
进一步作为优选的实施方式,所述步骤S41,其具体为:
计算垂直方向的加速度和降维后的水平方向的加速度之间的相位差,并根据该相位差对当前步伐的前进方向向量进行校正,若判断垂直方向的加速度的相位领先于降维后的水平方向的加速度的相位,则将前进方向向量作为手机的步行前进方向向量,反之,将前进方向向量反相后作为手机的步行前进方向向量。
所述步骤S42,其具体为:
结合步行前进方向向量和步伐计数,根据下式,计算获得手机当前的位置:
上式中,scurrent表示手机当前的位置,sinitial表示手机的初始位置,N表示当前的步伐计数总值,i为自然数,si表示手机在第i个步伐的位移,Li表示第i个步伐的长度,vgi表示第i个步伐的步行前进方向向量。
进一步作为优选的实施方式,所述步骤S11中所述转换矩阵为:
其中,R表示转换矩阵,分别表示方位角、俯仰角、滚动角,且满足下式:
上式中,g表示重力加速度,Gx、Gy、Gz分别表示重力加速度计采集的手 机坐标系下的X轴、Y轴和Z轴的实时数据,Bx、By、Bz分别表示磁场传感器采集的手机坐标系下的X轴、Y轴和Z轴的实时数据。
以下结合一具体实施例对本发明做详细说明。
一种手机运动姿态的判定方法,包括:
S1、根据加速度计、重力加速度计和磁场传感器采集的实时数据,计算获得手机运动时在世界坐标系下的实时三轴加速度,具体包括步骤S11和S12:
S11、根据重力加速度计和磁场传感器采集的手机坐标系下的实时数据,计算获得手机坐标系与世界坐标系之间的转换矩阵;
本步骤中,定义世界坐标系三轴XW、YW、ZW分别为东、北、天方向,手机坐标系三轴XP、YP、ZP分别为沿屏幕向右、沿屏幕向上、垂直屏幕向外方向,分别表示方位角、俯仰角、滚动角,则世界坐标系到手机坐标系的转换矩阵为:
因为世界坐标系下,重力加速度的理论值应为[0 0 g]T,重力加速度计采集的手机坐标系下的X轴、Y轴和Z轴的实时数据为[Gx Gy Gz]T,则可得磁场传感器采集的手机坐标系下的X轴、Y轴和Z轴的实时数据为[Bx By Bz]T,将其投射到水平面后,XW、YW轴的磁通量分别为 根据上述几个式子可获得满足下式:
将的表达式带入转换矩阵R的表达式即可求解获得转换矩阵R。
S12、将转换矩阵R与加速度计采集的手机坐标系下的实时三轴加速度acc相乘,获得手机运动时在世界坐标系下的实时三轴加速度ACC=R·acc。其中,手机坐标系下的实时三轴加速度为:世界坐标系下的实时三轴加速度为:其中ACCx、ACCy表示水平方向的加速度,ACCz表示垂直方向的加速度。
S2、使用带通滤波器对实时三轴加速度进行滤波,并分别对水平方向的加速度和垂直方向的加速度进行处理后,获得手机的步行方向向量并进行步伐计数,具体包括步骤S21~S23:
S21、使用通带为1~3Hz的带通滤波器对实时三轴加速度ACCx、ACCy、ACCz进行滤波后,得到滤波后的世界坐标系下的实时三轴加速度,分别记为fACCx、fACCy、fACCz;
S22、对预设时间滑窗内的水平方向的加速度做主成分分析后,获得手机的步行方向向量,具体为:将预设时间滑窗内的水平方向的X轴和Y轴的加速度数据fACCx、fACCy构成一个N*2的水平加速度矩阵X,其中N为预设时间滑窗内的样本数量,N的值由步伐周期和加速度采样频率决定。然后,根据公式C=E{(X-E[X])(X-E[X])T}计算该矩阵X的协方差矩阵C,进而根据公式Cv=λv计算获得协方差矩阵C的特征向量v及其相应的特征值λ,最后获得协方差矩阵C的最大特征值λmax所对应的特征向量vmax作为手机在当前时刻的步行方向向量;
S23、根据垂直方向的加速度数据fACCz的周期性进行步伐计数,具体的,滤波后的垂直加速度fACCz呈现出类似正弦波的周期性波形,根据其波形的斜率变化趋势可得到其波峰,每一个波峰记为一个新的步伐,相邻两个波峰之间的时间间隔记为一个步伐周期;
所述预设时间滑窗是指时间长度为一个步伐周期的时间窗口。
S3、计算当前步伐的前进方向向量,并将水平方向的加速度在该向量方向上进行降维处理,具体包括S31和S32:
S31、计算一个步伐周期内的步行方向向量的平均值作为当前步伐的前进方 向向量;
S32、将水平方向的加速度在前进方向向量的方向上进行降维处理。
本步骤中,将水平方向的加速度在该向量方向上进行降维处理的步骤,其具体为:
将一个步伐周期内的水平方向的X轴和Y轴的加速度数据fACCx和fACCy构成一个M*2的采样矩阵P,M为该周期内获得的样本数,进而将采样矩阵P与前进方向向量相乘后,将获得的结果作为降维后的水平方向的加速度ACCh;
S4、对当前步伐的前进方向向量进行校正后,结合步伐计数计算获得手机当前的位置,包括步骤S41和S42:
S41、计算垂直方向的加速度fACCz和降维后的水平方向的加速度ACCh之间的相位差,并根据该相位差对当前步伐的前进方向向量进行校正,若判断垂直方向的加速度fACCz的相位领先于降维后的水平方向的加速度ACCh的相位,则将前进方向向量作为手机的步行前进方向向量,反之,将前进方向向量反相后作为手机的步行前进方向向量;
S42、结合步行前进方向向量和步伐计数,根据下式,计算获得手机当前的位置:
上式中,scurrent表示手机当前的位置,sinitial表示手机的初始位置,N表示当前的步伐计数总值,i为自然数,si表示手机在第i个步伐的位移,Li表示第i个步伐的长度,vgi表示第i个步伐的步行前进方向向量。
本方法综合利用智能手机内置的加速度计、重力加速度计和磁场传感器采集的数据来进行使用者步行状态下手机运动姿态的判定。本方法通过对手机在水平以及垂直方向上的加速度数据进行处理和比较,计算出在使用者步行状态下手机的运动姿态,有效的避免了累计误差,精确度高,测量稳定性强,不需要用户以固定姿态持握手机,并且对于不同的用户具有良好的适用性,可用于室内定位、步行导航等各类应用中。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明,但本发明创造并不限于所述实 施例,熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换,这些等同的变型或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (7)
1.一种手机运动姿态的判定方法,其特征在于,包括:
S1、根据加速度计、重力加速度计和磁场传感器采集的实时数据,计算获得手机运动时在世界坐标系下的实时三轴加速度;
S2、使用带通滤波器对实时三轴加速度进行滤波,并分别对水平方向的加速度和垂直方向的加速度进行处理后,获得手机的步行方向向量并进行步伐计数;
S3、计算当前步伐的前进方向向量,并将水平方向的加速度在该向量方向上进行降维处理;
S4、对当前步伐的前进方向向量进行校正后,结合步伐计数计算获得手机当前的位置;
所述步骤S4,包括S41和S42:
S41、计算垂直方向的加速度和降维后的水平方向的加速度之间的相位差,并根据该相位差对当前步伐的前进方向向量进行校正,获得手机的步行前进方向向量;
S42、结合步行前进方向向量和步伐计数,获得手机当前的位置;
所述步骤S41,其具体为:计算垂直方向的加速度和降维后的水平方向的加速度之间的相位差,并根据该相位差对当前步伐的前进方向向量进行校正,若判断垂直方向的加速度的相位领先于降维后的水平方向的加速度的相位,则将前进方向向量作为手机的步行前进方向向量,反之,将前进方向向量反相后作为手机的步行前进方向向量;
所述步骤S42,其具体为:
结合步行前进方向向量和步伐计数,根据下式,计算获得手机当前的位置:
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上式中,scurrent表示手机当前的位置,sinitial表示手机的初始位置,N表示当前的步伐计数总值,i为自然数,si表示手机在第i个步伐的位移,Li表示第i个步伐的长度,vgi表示第i个步伐的步行前进方向向量。
2.根据权利要求1所述的一种手机运动姿态的判定方法,其特征在于,所述步骤S1,包括:
S11、根据重力加速度计和磁场传感器采集的手机坐标系下的实时数据,计算获得手机坐标系与世界坐标系之间的转换矩阵;
S12、将转换矩阵与加速度计采集的手机坐标系下的实时三轴加速度相乘,获得手机运动时在世界坐标系下的实时三轴加速度。
3.根据权利要求1所述的一种手机运动姿态的判定方法,其特征在于,所述步骤S2,包括:
S21、使用通带为1~3Hz的带通滤波器对实时三轴加速度进行滤波;
S22、对预设时间滑窗内的水平方向的加速度做主成分分析后,获得手机的步行方向向量;
S23、根据垂直方向的加速度数据的周期性进行步伐计数;
所述预设时间滑窗是指时间长度为一个步伐周期的时间窗口。
4.根据权利要求3所述的一种手机运动姿态的判定方法,其特征在于,所述步骤S22,其具体为:
将预设时间滑窗内的水平方向的X轴和Y轴的加速度数据构成水平加速度矩阵后,计算该矩阵的协方差矩阵,进而计算获得协方差矩阵的特征向量及其相应的特征值,最后获得协方差矩阵的最大特征值所对应的特征向量作为手机在当前时刻的步行方向向量。
5.根据权利要求1所述的一种手机运动姿态的判定方法,其特征在于,所述步骤S3,包括:
S31、计算一个步伐周期内的步行方向向量的平均值作为当前步伐的前进方向向量;
S32、将水平方向的加速度在前进方向向量的方向上进行降维处理。
6.根据权利要求1所述的一种手机运动姿态的判定方法,其特征在于,所述步骤S3中所述将水平方向的加速度在该向量方向上进行降维处理的步骤,其具体为:
将一个步伐周期内的水平方向的X轴和Y轴的加速度数据构成采样矩阵,
进而将采样矩阵与前进方向向量相乘后,将获得的结果作为降维后的水平方向的加速度。
7.根据权利要求2所述的一种手机运动姿态的判定方法,其特征在于,所述步骤S11中所述转换矩阵为:
其中,R表示转换矩阵,θ、γ分别表示方位角、俯仰角、滚动角,且满足下式:
上式中,g表示重力加速度,Gx、Gy、Gz分别表示重力加速度计采集的手机坐标系下的X轴、Y轴和Z轴的实时数据,Bx、By、Bz分别表示磁场传感器采集的手机坐标系下的X轴、Y轴和Z轴的实时数据。
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