CN105091878A - 一种基于步态的定位方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于步态的定位方法，包括：获取便携设备在第一位置的位置信息；获取所述便携设备携带者的步伐状态；获取所述便携设备携带者的行进方向；根据所述步伐状态、所述行进方向、和所述便携设备携带者的步伐大小值以及所述第一位置的位置信息，计算所述便携设备的第二位置。本发明同时提供一种基于步态的定位装置。采用本发明提供的方法，可以有效改善定位点间距大的问题，实现定位点的连续更新。

Description

一种基于步态的定位方法和装置

技术领域

本申请涉及定位技术，具体涉及一种基于步态的定位方法。本申请同时提供一种基于步态的定位装置。

背景技术

随着互联网技术的发展，以及数据业务和无线业务的快速增长，一方面越来越多的网络应用需要感知用户场景的变化，并根据用户场景的变化主动为用户提供有针对性的、个性化服务；另一方面，用户对定位与导航的需求也日益增大，无论在室外还是室内环境，无论是处于静止状态还是运动状态，都希望能够快速、精确地获取相关位置信息。基于上述两方面的需求，出现了各种无线定位技术。

传统的无线定位技术主要有TOA(TimeOfArrival，到达时间)、TDOA(TimeDifferenceofArrival，到达时间差)、AOA(ArrivalofAngle，角度到达)和GPS(GlobalPositioningSystem，全球定位系统)定位，由于NLOS(NonLineofSight，非视距)等技术难题目前还没能从根本上有效解决，使得TOA、TDOA、AOA这些定位技术无法满足用户较高的定位精度要求；而蜂窝网络中的GPS定位技术精度虽高，但在室内或高楼密集的场所也无法准确对终端设备进行定位。在这种情况下，位置指纹定位技术逐渐成为人们研究的焦点。

对其他定位技术来说，非视距传播是导致定位误差产生的主要原因之一，而位置指纹定位技术则恰恰利用了非视距传播造成的不同位置的接收信号强度不同来实现对终端设备的定位。位置指纹定位技术的基本原理是：将预先标记的各个位置与在该位置接收到的信号特征参数(如接收信号强度等信息)组合起来建立数据库，并利用实际位置接收到的信号特征参数与数据库中所存的信号特征参数进行匹配，从而实现对终端设备的定位。由于非视距传播的特殊性，造成不同位置的无线信号强度存在差异性，因此上述信号特征参数被称为位置指纹，存放该信息的数据库被称为位置指纹数据库。

基于指纹的定位方式虽然可以有效地定位到标记时的定位点，但是这种定位方式也存在缺陷。一方面，由于该技术在特定区域里按照一定的距离间隔确定标记点(也称参考点)的位置，也就是说定位点并不是连续分布的，定位点之间的间距相对比较大；另一方面，向服务端获取定位信息所需的时间也比较长，上述定位点间距大、获取定位信息耗时长等因素导致了定位点无法连续更新的问题，因此用户无法实时获取准确的定位信息。

针对上述问题，现有解决方案通常采用基于陀螺仪的惯性导航方式来实现连续定位。惯性导航属于一种推算导航方式，即从一已知点的位置根据连续测得的设备航向角和加速度，并通过积分等运算推算出其下一点的位置，从而连续检测出终端设备的当前位置。采用陀螺仪的惯性导航技术，其实现相对复杂，而且由于采用积分运算推算下一个位置，定位误差随时间而增大，而且手持终端等便携设备的抖动会对运算结果带来较大的影响，因此现有的采用陀螺仪的惯性导航方式并不适合手持终端等便携设备的使用场景。

发明内容

本申请提供一种基于步态的定位方法，以解决现有定位技术无法连续更新定位点的问题。本申请另外提供一种基于步态的定位装置。

本申请提供一种基于步态的定位方法，包括：

获取便携设备在第一位置的位置信息；

获取所述便携设备携带者的步伐状态；

获取所述便携设备携带者的行进方向；

根据所述步伐状态、所述行进方向、和所述便携设备携带者的步伐大小值以及所述第一位置的位置信息，计算所述便携设备的第二位置。

可选的，所述获取便携设备在第一位置的位置信息包括：

如果主定位方法提供了所述便携设备的主定位位置信息，则使用所述主定位位置信息作为所述便携设备在第一位置的位置信息，否则，使用上一次计算得到的所述便携设备的第二位置的位置信息作为所述便携设备在第一位置的位置信息。

可选的，所述主定位方法包括：基于蓝牙指纹信息的定位方法、TOA、TDOA、AOA或GPS定位方法。

可选的，所述步伐状态包括所述便携设备携带者的步伐数；所述步伐状态根据所述便携设备内的加速度传感器的输出确定。

可选的，根据所述便携设备内的加速度传感器的输出确定所述步伐状态的方法包括：

根据所述便携设备运动时加速度传感器输出的加速度数据的变化规律确定所述便携设备携带者的步伐状态。

可选的，根据所述便携设备内的加速度传感器的输出确定所述步伐状态的方法包括：

记录所述便携设备内的加速度传感器的输出的加速度变化；所述加速度变化表现为波形图；

每相邻两个加速度波峰之间限定一时间区间；

抽取该时间区间内的加速度数据的最大值、最小值；

当该时间区间内的加速度数据的最大值与最小值的差值大于设定的步伐特征检测参数时，则确定该时间区间内所述便携设备携带者完成一次步伐；

根据所述便携设备携带者完成了一次步伐的时间区间数确定所述便携设备携带者的步伐数。

可选的，所述获取所述便携设备携带者的行进方向是指，根据所述便携设备内的加速度传感器和磁力传感器的输出，推测所述便携设备携带者的行进方向。

可选的，所述根据所述便携设备内的加速度传感器和磁力传感器的输出，推测所述便携设备携带者的行进方向，包括：

根据所述便携设备内的加速度传感器和磁力传感器输出的数据，计算所述便携设备的旋转矩阵；

根据所述便携设备的旋转矩阵计算表征所述便携设备方位信息的设备姿态信息；

根据所述便携设备的设备姿态信息推测所述便携设备携带者的行进方向。

可选的，所述根据所述步伐状态、所述行进方向、和所述便携设备携带者的步伐大小值以及所述第一位置的位置信息，计算所述便携设备的第二位置，包括：

根据所述步伐状态和所述步伐大小值，计算所述便携设备携带者的行进距离；

在所述第一位置的基础上，以所述行进方向为方向，以所述行进距离为长度进行向量累加，得到所述便携设备的第二位置。

可选的，所述方法还包括：

根据计算得到的所述便携设备的第二位置，对所述主定位方法提供的便携设备的主定位位置信息进行过滤。

可选的，所述根据计算得到的所述便携设备的第二位置，对所述主定位方法提供的便携设备的主定位位置信息进行过滤，包括：

计算所述便携设备的第二位置与所述主定位位置信息指定的位置之间的距离；

判断所述距离是否大于预先设定的过滤阈值；

若是，则剔除所述主定位方法提供的便携设备的主定位位置信息；若否，保留所述主定位方法提供的便携设备的主定位位置信息。

可选的，根据所述便携设备内的加速度传感器的输出确定所述步伐状态的方法还包括：

根据所述便携设备内的加速度传感器的输出，对所述步伐特征检测参数进行动态调整。

可选的，所述根据所述便携设备内的加速度传感器的输出，对所述步伐特征检测参数进行动态调整，包括：

计算所述时间区间内加速度数据的最大值与最小值的差值、与所述设定的步伐特征检测参数的平均值，作为在下一个时间区间进行步伐检测所用的所述设定的步伐特征检测参数。

可选的，所述方法还包括：

根据所述便携设备内的加速度传感器的输出，对所述便携设备携带者的步伐大小值进行动态调整。

可选的，所述根据所述便携设备内的加速度传感器的输出，对所述便携设备携带者的步伐大小值进行动态调整，包括：

根据所述便携设备内的加速度传感器的输出，通过计算主定位点之间的距离和检测到的所述便携设备携带者的步伐状态，采用线性回归的方法对所述便携设备携带者当前的步伐大小值进行动态调整。

可选的，所述根据所述便携设备内的加速度传感器的输出，对所述便携设备携带者的步伐大小值进行动态调整，包括：

根据在先的两个或多个主定位点之间的距离及在所述在先的两个或多个主定位点之间检测到的所述便携设备携带者的步伐状态确定所述便携设备携带者的步伐均值；

所述步伐均值即为在后续的两个或多个主定位点之间计算所述便携设备的第二位置所用的步伐大小值。

本申请还提供一种基于步态的定位装置，包括：

第一位置获取单元，用于获取便携设备在第一位置的位置信息；

步伐状态获取单元，用于获取所述便携设备携带者的步伐状态；

行进方向获取单元，用于获取所述便携设备携带者的行进方向；

第二位置计算单元，用于根据所述步伐状态、所述行进方向、和所述便携设备携带者的步伐大小值以及所述第一位置的位置信息，计算所述便携设备的第二位置。

与现有技术相比，本申请具有以下优点:

本申请提供的基于步态的定位方法，在采用主定位方法获取主定位点的基础上引入了步态信息，即：在获取便携设备在第一位置的位置信息的基础上，利用便携设备内置的加速度传感器和磁力传感器的输出，获取所述便携设备携带者的步伐状态和行进方向，并根据上述步伐状态、行进方向、以及步伐大小值，实时计算所述便携设备的第二位置，从而有效改善主定位方法定位点间距大的问题，实现了定位点的连续更新。

附图说明

图1为本申请的一种基于步态的定位方法的实施例流程图；

图2为本申请的便携设备坐标系示意图；

图3为本申请的地球坐标系示意图；

图4为本申请的通过向量累加计算便携设备最新位置的示意图；

图5为本申请的一种基于步态的定位装置的实施例示意图。

具体实施方式

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。

在本申请中，分别提供了一种基于步态的定位方法、以及一种基于步态的定位装置。在下面的实施例中逐一进行详细说明。

请参考图1，其为本申请的一种基于步态的定位方法的实施例流程图。所述方法包括如下步骤：

步骤101：获取便携设备在第一位置的位置信息。

本申请的技术方案，在采用传统的主定位方法的基础上，根据便携设备内的传感器的输出，感知所述便携设备携带者的步伐状态和行进方向，并据此实时计算所述便携设备当前的位置信息(即：本申请所述的第二位置)，从而解决了传统的主定位方法无法实现定位点连续更新的问题。本申请所提供的方法，不仅仅可以部署在手机等移动终端上使用，也可以部署在其它便携设备上使用，只要该便携设备能够采用主定位方法定位、并且内置了能够检测或者感知便携设备携带者的步伐状态和行进方向的传感器，就都可以通过本申请技术方案实现连续定位功能。为了便于描述，将满足上述要求、并且实施了本申请的基于步态的定位方法的设备统称为便携设备。

所述第一位置的位置信息可以由便携设备基于主定位方法获取。

由于考虑到基于指纹的无线信号定位技术目前应用比较广泛，定位精度相对比较高，因此在本实施例所列举的具体例子中采用了基于指纹的无线信号定位技术作为本申请所述的主定位方法。实际上，本申请所述的主定位方法并不仅仅局限于基于指纹的无线信号定位方法，也可以是其它传统的定位方法，例如TOA、GPS等定位方法，都可以与本申请提供的定位方法配合使用，在主定位方法提供主定位点的基础上，实现定位点的连续更新。

要实现本申请的方法，首先要获取便携设备在第一位置即初始位置的位置信息，具体采用如下方式：如果主定位方法提供了所述便携设备的主定位位置信息，则使用所述主定位位置信息作为所述第一位置的位置信息，否则，使用上一次计算得到的所述便携设备的第二位置的位置信息作为所述第一位置的位置信息。也就是说，本申请的技术方案在主定位方法提供主定位位置信息的情况下，以主定位位置作为基准，否则，就以上一次计算得到的第二位置作为基准，然后继续计算所述便携设备的最新位置，从而实现定位点的连续更新。

在本实施例的一个具体例子中，采用了基于蓝牙的位置指纹定位方法作为主定位方法。基于位置指纹的定位方法，其定位过程通常分为分离线和在线两个阶段。离线训练阶段在待定位区域里按照一定的距离间隔确定标记点(也称参考点)位置，将各参考点处所测的信号强度与位置坐标信息一起存于服务端数据库中。在线定位阶段，服务端将便携设备实时检测到的信号强度信息与指纹库中的信息比较，利用相关匹配算法对目标位置进行定位。

在本实施例的一个具体例子中，通过以下两个步骤向蓝牙定位方法的服务端获取当前的主定位位置信息：

1)将检测到的蓝牙信号强度发送给蓝牙主定位方法的服务端；

2)接收来自所述服务端的与所述信号强度对应的主定位位置信息。

获取主定位位置信息后，将该位置信息作为便携设备在第一位置的位置信息。为了便于后续对定位点的连续更新处理，可以将该位置信息映射到当前便携设备所在区域的平面坐标系中。该平面坐标系的定义可以采用任意方向定义，例如：采用正东方向作为x轴的正向，采用正北方向作为y轴的正向。

当然，对于采用其它主定位方法的实施方式，可以采用不同于上述具体例子的方式获取主定位位置信息，具体采用何种主定位方法，以及采用何种获取主定位位置信息的方式，不是本申请的核心，本申请不作具体的限定。

上面描述了以主定位方法提供的主定位位置作为便携设备的第一位置的情况，如果当前主定位方法没有提供主定位位置信息，则使用上一次计算得到的第二位置作为所述便携设备的第一位置，关于所述第二位置的计算过程请参见步骤102-104的说明。

步骤102：获取所述便携设备携带者的步伐状态。

在详细描述本步骤之前，先对本申请涉及的几个概念作简要说明。本申请所述的步伐特征是指，表征所述便携设备携带者迈出一个完整步伐的特征，本申请所述的步伐状态是指，所述便携设备携带者在行进过程中的迈步状态，包括是否向前迈出了完整的步伐，以及迈出完整步伐的具体步数。本申请技术方案就是通过对步伐特征的检测，从而获知所述便携设备携带者的步伐状态。

对于步伐特征的检测可以采用不同的方法，本申请的技术方案提供了一种根据所述便携设备内的加速度传感器的输出检测所述便携设备携带者的步伐特征的方法。具体地说，就是根据所述便携设备内的加速度传感器输出的加速度数据的最大值、最小值和连续变化规律，以及预先定义的步伐特征检测参数(该参数的含义在下文中介绍)，检测所述便携设备携带者的步伐特征。下面结合加速度传感器的原理以及人体在行进过程中的加速度变化规律这两个方面，对步伐特征的检测作进一步说明。

加速度传感器是一种能够测量加速力的电子设备，加速力就是当物体在加速过程中作用在物体上的力，例如，手机从静止到移动就会产生加速度，摇动手机，也会产生加速度。目前常用的加速度传感器是三轴加速度传感器，能够输出三个方向的加速度数值，即：一个三维空间的矢量。请参见附图2，其为本申请所述便携设备坐标系示意图，通常这样定义便携设备的三个轴的方向，当便携设备面朝用户的情况下，从设备左侧到右侧的方向是x轴的正方向，从设备底部到顶端的方向是y轴的正方向，而从设备中心指向用户的方向是z轴的正方向。由于重力加速度的存在，当便携设备处于竖直静止状态时，加速度传感器输出的加速度值为(0、-1、0)，当便携设备处于水平静止状态时，加速度传感器输出的加速度值为(0、0、-1)，当所述便携设备携带者行进时，所述便携设备内的加速度传感器的输出就会发生连续的变化，这与人体在行进过程中的加速度变化规律有关。

人体在水平步行运动中，垂直和前进两个加速度会呈现周期性变化，在步行收脚的动作中，由于重心向上单只脚触地，垂直方向加速度是呈正向增加的趋势，之后继续向前，重心下移两脚触底，加速度相反。水平加速度在收脚时减小，在迈步时增加。垂直和前进产生的加速度与时间的关系大致为一个正弦曲线，且会在某点有一个峰值，而且在一个完整的行进步伐中，垂直和前进两个方向的加速度从最大值变化为最小值所经历的时间、以及加速度的最大值和最小值的差值都是在一定的范围内变化，其中，加速度的最大值和最小值的差值大于某个特定值，即为该人体的步伐特征，而这里所述的某个特定值就是该人体的步伐特征检测参数。由于便携设备携带者有定位需求时通常手持便携设备，所述便携设备内的加速度传感器输出的数值会反映出上述同样的变化规律。因此，可以根据加速度传感器的输出，采用适当的步伐特征检测参数，从而检测出便携设备携带者的步伐特征。

在本实施例的一个具体例子中，考虑到便携设备携带者在进行定位时通常采用面朝便携设备的方式，因此采用加速度传感器输出的y轴加速度数值检测携带者的步伐特征，具体采用这样的检测方法：在所述便携设备携带者行进过程中，根据每两个相邻的加速度波峰之间的时间间隔的变化范围，选定时间区间(在所述时间区间中通常都可以检测到一个完整步伐中的加速度数据的最大值和最小值)，如果在一个时间区间内检测到加速度数据的最大值与最小值的差值大于预先设定的步伐特征检测参数，就认为检测出了所述携带者的步伐特征，就可以判定所述携带者在行进过程中迈出了一个完整的步伐。进一步地，根据所述便携设备携带者完成了一次步伐的时间区间数确定所述便携设备携带者的步伐数，即：通过对步伐特征的连续检测，就可以获知所述携带者迈出完整步伐的具体数目，从而就获取了本申请所述的便携设备携带者的步伐状态。本申请所述的步伐特征检测参数可以采用预先定义的经验值，也可以在所述携带者的行进过程中对该参数进行动态调整，具体的调整方式在下文中将做进一步说明。

在本实施例的上述具体例子中，采用了便携设备内的加速度传感器在y轴方向的加速度值的变化作为获取所述便携设备携带者的步伐状态的依据，在其他实施方式中，也可以采用其他方向的加速度值的变化来获取用户的步伐状态，例如：使用便携设备z轴的加速度值的变化，或者综合分析三个不同方向的加速度数据，这些实施方式都可以实现本申请的技术方案。

上述检测方法是基于常规的加速度传感器的，如果在所述便携设备中内置了重力加速度传感器，则可以根据重力加速度传感器的输出，采用上述类似方法获取所述便携设备携带者在行进过程中的步伐状态；如果在所述便携设备中内置了感知步态的传感器，则可以直接通过该传感器的输出获知所述便携设备携带者的步伐状态。

为了获取更优的实施效果，能够更为准确地获取所述便携设备携带者的步伐状态，本申请的技术方案还提供了对所述预先定义的步伐特征检测参数进行动态调整的功能。在本实施例的一个具体例子中，如果在所述时间区间内检测到的加速度最大值和最小值的差值大于所述步伐特征检测参数，则认为检测到了有效的步伐特征，因此可以判定所述便携设备携带者迈出了一步。由此可见所述步伐特征检测参数起到了一个判定阈值的作用，如果该值不准确，将导致对步伐状态的误判。因此，需要在预先设定的该参数初始值的基础上，进行动态调整。

在本实施例的一个具体例子中，采用了在所述便携设备携带者的行进过程中，根据加速度传感器输出的最大、最小加速度的最新差值、和步伐特征检测参数的当前值取平均值的方法，动态调整所述步伐特征检测参数的当前值。例如：所述步伐特征监测参数的初始值为0.6(单位为米/平方秒，为了简化描述，下面的文字中省略该单位)，在当前的时间区间内检测到最大加速度和最小加速度的差值为1.0，则取两者的平均值作为当前步伐特征检测参数的值，即：(0.6+1.0)/2＝0.8，在随后的时间区间内检测到最大、最小加速度的差值为1.2，则调整步伐特征检测参数的值为：(0.8+1.2)/2＝1.0，依次类推......。采用这种调整方法，可以改善初始值设定的不准确性，为所述便携设备携带者设置更为有针对性的判定阈值，但是这种方法由于每次都使用最大最小加速度的差值求平均值，因此经过一段时间的计算得到的阈值是一个相对比较高的水平，为了避免对步伐的漏检，可以为该参数乘一个调整因子，例如：0.8，从而能够比较准确地检测出便携设备携带者的步伐特征。

上述调整过程，可以在行进过程中实时执行，也可以定期执行，不同的实施方式可以采取不同的触发策略，只要能够通过对步伐特征检测参数的动态调整，使得对所述便携设备携带者步伐特征的检测准确率达到满意的效果即可。

步骤103：获取所述便携设备携带者的行进方向。

通过步骤102，已经检测出了用户的行进步伐，但是为了实现本申请的连续定位功能，还需要知道所述便携设备携带者的行进方向，这样才能够获取用户的位置信息。为了实现这一功能，本申请的技术方案需要根据所述便携设备内置的加速度传感器和磁力传感器的输出，推测所述便携设备携带者的行进方向。

磁力传感器(通常也称为磁力计)是通过测量地磁通量的大小来确定方向的。当磁传感器发生倾斜时，通过磁力传感器的地磁通量将发生变化，从而使方向指向产生误差。而加速度传感器可以感知由重力引起的加速度，从而可以计算出便携设备相对于水平面的倾斜角度，并进一步对磁力传感器产生的误差进行补偿。因此同时使用磁力传感器和加速度传感器，可以获知便携设备的面朝方向，并进一步推测所述便携设备携带者的行进方向。具体包括以下三个子步骤：

1)根据所述便携设备内的加速度传感器和磁力传感器输出的数值，计算得到所述便携设备的旋转矩阵。

旋转矩阵是用于表征所述便携设备当前的旋转状态的矩阵，求解旋转矩阵是获取所述便携设备方位信息(面朝方向)的基础，其求解过程需要同时使用加速度传感器和磁力传感器提供的数据，计算过程相对比较复杂，通常可以使用所述便携设备操作系统提供的API。例如在本实施例的一个具体例子中，所述便携设备是采用Android(安卓)操作系统的智能手机，因此直接调用Android系统提供的接口来生成所述便携设备的旋转矩阵，如下所示：

SensorManager.getRotationMatrix(rotateMatrix,null,accelerometerValues,magneticFieldValues)；

其中，accelerometerValues是长度为3的数组，用于存放加速度数据，magneticFieldValues也是长度为3的数组，用于存放磁力传感器输出的数据，用这两个参数作为输入，调用SensorManager类提供的getRotationMatrix()函数就可以计算出所述便携设备的旋转矩阵rotateMatrix。

2)根据所述便携设备的旋转矩阵计算得到表征所述便携设备方位信息的设备姿态信息。

根据已经计算得出的旋转矩阵可以进一步计算得到所述便携设备的姿态信息。本申请所述的姿态信息，是指便携设备相对于地球坐标系的方位信息，是所述便携设备相对于地球坐标系的各个坐标轴的旋转角度，反映的是所述便携设备的立体摆放位置。在这里，需要对地球坐标系做一个简要说明，请参考附图3，其为本申请所述地球坐标系的示意图，其中X轴与便携设备所在的地面相切，并且指向正西方向；Y轴与便携设备所在的地面相切，并且指向地磁北极(magneticNorthPole)；Z轴指向地心，并且与便携设备所在的地面相垂直。

根据所述便携设备的旋转矩阵计算设备姿态，也可以直接调用所述便携设备所用操作系统提供的API。在本实施例的一个具体例子中，所述便携设备是采用Android(安卓)操作系统的智能手机，因此可以直接调用Android系统提供的接口来获取所述便携设备的姿态信息，如下所示：

SensorManager.getOrientation(rotateMatrix,values)；

其中，rotateMatrix是便携设备的旋转矩阵，以该参数作为输入，通过调用SensorManager类提供的getOrientation()函数就可以得到所述便携设备当前的姿态信息，该信息存放在数组values中，以弧度为单位。为了便于使用该数据进行进一步的分析，可以使用Math类的toDegrees函数将该数组中的三个弧度值转换为通常使用的角度值。下面，对数组values中的三个角度值代表的含义分别进行说明：

values[0]：绕地球坐标系Z轴旋转的度数，通常也称为azimuth方向角，通常判断的东西南北就主要是看这个数据。其数据范围是-180～180，0表示正北，90表示正东，180/-180表示正南，-90表示正西。

values[1]：绕地球坐标系X轴旋转的度数，通常也称为pitch倾斜角，表示设备由静止状态开始前后翻转的角度。当设备的z轴朝着y轴正向旋转时，这个值是正值，反之，当设备的z轴朝着y轴的负向旋转时，这个值为负值。

values[2]：绕地球坐标系Y轴旋转的度数，通常也称为roll旋转角，表示设备由静止状态开始左右翻转的角度。当设备的z轴朝着x轴正向旋转时，这个值是正值，反之，当设备的z轴朝着x轴的负向旋转时，这个值为负值。

这样，通过上述三个数据就获知了所述便携设备的当前姿态。在本实施例的一个具体例子中，采用的是根据加速度传感器和磁力传感器的输出先计算旋转矩阵，再根据旋转矩阵进一步求解设备旋转姿态的方法。在其他实施方式中，也可以采用不同的计算方法，例如，如果便携设备内置了方向传感器(通常也是通过加速度传感器和磁力传感器抽象得到的)，那么可以直接根据方向传感器的输出获知所述便携设备的姿态信息，这种实施方式也并不偏离本申请的核心，也在本申请的保护范围之内。

3)根据所述便携设备的设备姿态信息推测所述便携设备携带者的行进方向。

便携设备的携带者在使用便携设备进行位置定位时，通常采用手持便携设备、并且便携设备面朝携带者的方式，因此可以将便携设备背面的朝向推断为所述便携设备携带者的行进方向。由于在上面的计算中，已经获取了所述便携设备的姿态数据，也就是所述便携设备的正面朝向，因此可以将与所述便携设备正面朝向相反的方向推断为携带者的行进方向。

在本实施例的一个具体例子中，通过计算得到便携设备的姿态数据values[0]为90度，说明所述便携设备当前面朝正东(便携设备的背面朝向正西)，那么就可以据此推断该设备携带者的行进方向为正西方向。

在具体实现过程中，可能还需要考虑一些特殊情况，例如所述便携设备携带者手持便携设备时，不是将所述便携设备的正面准确地朝向自己，而是有一定的倾斜角度，那么所述便携设备的背面朝向与该设备携带者的行进方向就不完全一致了，而是存在一个角度差，这种情况下如果仍然单纯使用所述便携设备的姿态数据推断所述便携设备携带者的行进方向，就会与真实的行进方向产生偏差，后续依据该方向计算的定位点自然也就与真实的位置相差比较大。

为了避免上述问题，在推断所述便携设备携带者的行进方向时，一方面要以已经获取的姿态数据作为依据，同时还需要兼顾考虑加速度传感器的输出。因为加速度传感器可以输出所述便携设备的三个方向的加速度数据，通过对三个方向的数值进行矢量分解或求和，可以计算出所述便携设备的前进方向与所述便携设备面朝方向的夹角，利用该夹角信息，对所述便携设备的背面朝向(面朝方向的相反方向)进行调整，就可以获取该设备携带者比较准确的当前行进方向了。

步骤104：根据所述步伐状态、所述行进方向、和所述便携设备携带者的步伐大小值以及所述第一位置的位置信息，计算所述便携设备的第二位置。

获知了所述便携设备携带者的行进步伐和行进方向，就可以在第一位置的基础上，计算得到所述便携设备的第二位置。该计算过程包括计算行进距离和进行向量累加这两个子步骤，下面分别进行说明。

1)根据所述步伐状态和所述步伐大小值，计算所述便携设备携带者的行进距离。

本申请所述的便携设备携带者的步伐大小值，即为所述携带者迈出完整一步的长度。该值可以采用固定的能够代表大部分行人步伐大小的经验值；也可以在所述经验值的基础上根据所述携带者自身的行进状况进行动态调整，具体的调整方式在后文中有相关的说明。

在上述步骤102中已经获取了所述携带者的步伐状态，例如，所述携带者从所述第一位置迈出了完整的两步，用检测出的步数乘以所述携带者的步伐大小值，就得到了所述携带者从所述第一位置出发，行进的具体距离，例如，所述步伐大小值是预先定义好的经验值0.8米，那么所述便携设备携带者迈出两步，行进的距离为0.8x2＝1.6米。这里所采用的步伐大小值为0.8米，仅仅是示意性的，在不同的实施方式中可以为该参数设置不同的值。

2)在所述第一位置的基础上，以所述行进方向为方向，以所述行进距离为长度进行向量累加，得到所述便携设备的第二位置。

在便携设备当前所处区域的坐标系中，在所述第一位置的基础上，以推断出的行进方向为方向，以上面计算出的行进距离为长度进行向量累加，就可以得到所述便携设备的第二位置。也可以这样理解，根据行进方向，将行进距离分解到当前区域坐标系的x轴和y轴方向，即：获取当前行进距离在x轴和y轴的分量，并将该分量值分别与所述第一位置的x、y坐标相加，就得到了第二位置的坐标。

在本实施例的一个具体例子中，所述便携设备所在区域的坐标系采用正东方向作为x轴的正向，采用正北方向作为y轴的正向(请参见附图4)，第一位置的坐标为(3，2)，此后，检测到所述便携设备携带者朝东偏北30度的方向行进了2.4米(迈出了三步，每步0.8米)，那么该行进距离在所述区域坐标系的x轴方向的分量为2.4×cos30＝2.1米，在y轴方向的分量为2.4×sin30＝1.2米，与第一位置的坐标相加，得到了当前位置(即：第二位置)的位置坐标(5.1，3.2)。

计算得到第二位置的信息后，在主定位方法没有提供新的主定位位置信息的情况下，将该第二位置设置为新的第一位置，因为所述便携设备携带者还在行进，因此下一次的计算就是基于本次更新的第一位置的位置信息继续进行向量累加。

在上述具体例子中，在所述便携设备携带者行进三步后进行所述第二位置的计算，考虑到所述便携设备携带者在行进过程中可能改变方向，也可就是说所迈出的相邻步伐的方向可能并不相同，这种情况下采用上述更新方法得到的结果就不够准确。因此，在具体实施时，可以采用每检测到一个完整的迈步动作就计算一次第二位置的优选实施方式，采用这种方式，不需要执行上述1)中关于行进距离的计算，直接执行2)中的步骤：以所述行进方向为方向，以所述步伐大小值作为长度进行向量累加，得到所述便携设备的第二位置，从而能够相对实时准确地反映出所述便携设备携带者的位置变化。

此外，在计算第二位置的过程中，需要使用所述便携设备携带者的步伐大小值参数，该参数的具体取值，可以使用固定的预先设定的经验值，例如：0.8米。为了获得更优的实施效果，本申请还提供了一种通过计算主定位点之间的距离和统计所述便携设备携带者的行进步伐的数目，采用线性回归的方法对所述步伐大小值进行动态调整的方法，所述方法包括三个阶段：

1)制定计算步伐大小的线性函数。

在本实施例的一个具体例子中，制定的计算步伐大小的线性函数为：

Size＝a₁×Y_max+a₂×Y_min。

其中，Size是步伐大小，Y_max是一个完整步伐中y轴加速度的最大值，Y_min是一个完整步伐中y轴加速度的最小值，而a₁和a₂则是需要通过线性回归方法确定的系数。

在上述具体例子中，采用了所述便携设备y轴方向上的加速度值作为参数，在其他实施方式中，也可以引入其他参数，例如，采用所述便携设备在z轴方向上的加速度的最大最小值，或者采用对三轴方向的加速度值进行矢量求和后得到的总加速度的最大最小值等，上述具体例子中采用的是线性函数，在其他实施方式中，也可以采用其他更为复杂的非线性函数。关于计算步伐大小的线性函数如何选取，不是本申请的核心，本申请不作具体的限定。

2)用线性回归的方法计算出所述线性函数的系数。

所谓线性回归方法，是指利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，具体到本申请的技术方案中，就是采用回归分析方法，通过确定a₁、a₂这两个系数的值，确定步伐大小与y轴加速度之间的相互依赖关系。

在所述便携设备携带者的行进过程中，先选择一个时间段(例如：所述便携设备携带者行进了100步或者1分钟，或者跨越了100个不同主定位点等)，在这一段时间内进行数据的收集，包括：所述便携设备携带者在每两个主定位点之间行进的距离(根据两个主定位点的坐标计算得到)、在每两个定位点之间行进的步数，从而计算出所述携带者在每两个定位点之间的步伐大小的平均值(步伐大小＝距离/步数)，同时还要记录所述携带者在两个定位点之间行进时加速度传感器输出的y轴加速度的最大值(和最小值)，因为每一步的加速度最大值(最小值)可能不同，可以记录其中最大的一个值(最小的一个值)，也可以记录在该时间段内所有加速度最大值的平均值(加速度最小值的平均值)。在一段时间内不间断地进行上述数据的收集和计算工作，那么就会得到多组数据，其中每组数据都包括了步伐大小值、y轴加速度的最大值和最小值，使用这些数据，采用线性回归的方法，就可以得到计算步伐大小的线性函数中的a₁和a₂系数的具体值。由于线性回归方法已经是很成熟的方法了，在此不再对该求解过程作详细的描述。

3)使用得到的线性函数计算步伐大小值。

经过上述两个阶段，已经得到了计算步伐大小的一个具体的线性函数。接下来，就可以根据该线性函数计算所述便携设备携带者的每一步的步伐大小值了。由于采用了阶段2)中的数据收集过程，并根据收集到的数据通过线性回归方法得出了步伐大小的计算函数，因此使用该函数计算出来的步伐大小值能够比较真实地反映出所述便携设备携带者的个体差异，从而使得采用该步伐大小值计算得到的第二位置信息更为准确。

由于所述便携设备携带者在不同的时间段其步伐大小也可能会发生变化，为了尽量优化本申请技术方案的实施效果，上述阶段2)不能仅仅在初始阶段执行一次，而应该在后续的运行过程中多次动态地执行(例如，可以定期执行，或者在检测到加速度数据的变化规律发生比较大的改变时执行)，从而尽可能保证在本申请技术方案中使用的步伐大小值与所述便携设备携带者的真实的步伐大小基本保持一致，从而优化连续定位结果。

采用上述线形回归方法可以对步伐大小值进行相对准确的动态调整，此外，还可以采用另外一种相对简便易行的动态调整方法：根据在先的两个或多个主定位点之间的距离及在所述在先的两个或多个主定位点之间检测到的所述便携设备携带者的步伐状态确定所述便携设备携带者的步伐均值，并使用所述步伐均值进行后续的计算。例如：计算在先的两个主定位点A与B之间的距离与在这两个主定位点之间检测到的所述便携设备携带者的步伐数的比值，即得到所述便携设备携带者在所述主定位点A、B之间的步伐均值，在后续的主定位点B、C之间就可以使用上述步伐均值继续计算本申请所述的便携设备的第二位置。

在上面的描述中，提供了采用了线性回归方法以及根据在先的两个或者多个主定位点之间的步伐均值对所述步伐大小值进行动态调整的两种实施方式，在其他实施方式中，也可以采用其他的动态调整方法，例如：用于数值型数据的机器学习方法——岭回归，树回归等方法，不管采用何种方法进行步伐大小值的动态调整，都不偏离本申请的核心，都在本申请的保护范围之内。

本申请提供的技术方案，初始时使用主定位方法提供的位置信息作为第一位置信息，由于主定位方法提供位置信息的间隔通常比较长，可以在两次主定位位置点之间采用本申请的方法进行辅助定位，第一次在主定位点位置的基础上进行向量累加，并将计算得到的第二位置作为第一位置，随后就在该第一位置的基础上进行向量累加，每累加一次所述第一位置就会相应更新一次，该过程反复执行，随着所述便携设备携带者的行进，本方法连续计算出最新的位置点(即：第二位置)，这个向量累加过程可以认为是对定位信息进行积分修正的过程，直到主定位方法提供了新的主定位点，然后再以新的主定位点作为第一位置重复上述过程，从而实现了连续、实时定位的功能。

考虑到在具体实施的过程中，通过主定位方法获得的位置信息可能存在不可避免的跳动现象，以基于位置指纹的蓝牙定位方法为例，由于所述便携设备获取的当前位置点的蓝牙信号强度本身可能就存在偏差，再加上环境变化等因素的影响，那么依据该信号强度从蓝牙定位方法的服务端获取的定位信息可能就与真实的位置存在比较大的差别，这种情况就是所述的跳动现象。如果基于发生跳动的主定位点进行后续的积分修正过程，那么后续计算出的位置信息自然也就是不准确的。

为了尽可能避免出现上述问题，获取更优的实施效果，本申请的技术方案还提供了根据计算得出的最新位置对主定位方法提供的主定位位置进行过滤的功能，从而实现了主定位方法与本申请提供的辅助定位方法之间的相互校正。

首先，获取通过计算得到的便携设备的第二位置与所述主定位方法提供的主定位位置之间的距离。当获取了主定位方法提供的主定位位置信息后，将该主定位位置映射到便携设备所在区域坐标系中的一个点(为了便于描述称为待筛选主定位点)，然后根据待筛选定位点的坐标和通过计算得到的第二位置点的坐标，利用平面直角坐标系中的计算两点间距离的公式，就可以计算出上述两个位置之间的距离。

然后，判断所述距离是否大于过滤阈值，所述过滤阈值是预先设定的经验值，例如在本申请的一个具体例子中，所述过滤阈值为5米。如果所述距离大于过滤阈值，说明待筛选主定位点与计算得到的第二位置点相差过大，已经超出了可以接受的偏差范围，这种情况下，可以判定通过主定位方法获取的主定位位置发生了跳动，因此应该剔除所述主定位方法提供的主定位信息，即：不使用该信息作为所述便携设备在第一位置的位置信息；如果所述距离小于过滤阈值，则说明待筛选主定位点与通过计算得到的第二位置点比较接近，因此，保留所述主定位方法提供的主定位位置信息，并将该信息作为所述便携设备的在第一位置的位置信息，并基于该位置信息进行后续的积分修正过程。

本申请提供的基于步态的定位方法，在采用主定位方法获取主定位点的基础上引入了步态信息，即：在获取便携设备在第一位置的位置信息的基础上，利用便携设备内置的加速度传感器和磁力传感器的输出，获取所述便携设备携带者的步伐状态和行进方向，并根据上述步伐状态、行进方向、以及步伐大小值，实时计算所述便携设备的第二位置，从而实现了定位点的连续更新。

在上述的实施例中，提供了一种基于步态的定位方法，与之相对应的，本申请还提供一种基于步态的定位装置。

请参看图5，其为本申请提供的一种基于步态的定位装置的实施例示意图。由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关的部分请参见方法实施例的对应说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。

本实施例的一种基于步态的定位装置，包括：第一位置获取单元501，用于获取便携设备在第一位置的位置信息；步伐状态获取单元502，用于获取所述便携设备携带者的步伐状态；行进方向获取单元503，用于获取所述便携设备携带者的行进方向；第二位置计算单元504，用于根据所述步伐状态、所述行进方向、和所述便携设备携带者的步伐大小值以及所述第一位置的位置信息，计算所述便携设备的第二位置。

可选的，所述第一位置获取单元包括：

判断子单元，用于判断主定位方法是否提供了所述便携设备的主定位位置信息；

主定位指定子单元，用于当所述判断子单元的输出为“是”时，使用所述主定位位置信息作为所述便携设备在第一位置的位置信息；

辅助定位指定子单元，用于当所述判断子单元的输出为“否”时，使用上一次计算得到的所述便携设备的第二位置的位置信息作为所述便携设备在第一位置的位置信息。

可选的，所述步伐状态获取单元具体用于，根据所述便携设备内的加速度传感器的输出确定所述便携设备携带者的步伐状态，所述步伐状态包括所述便携设备携带者的步伐数。

可选的，所述步伐状态获取单元具体用于，根据所述便携设备运动时加速度传感器输出的加速度数据的变化规律确定所述便携设备携带者的步伐状态。

可选的，所述步伐状态获取单元包括：

数据记录子单元，用于按照设定的频率记录所述便携设备内的加速度传感器的输出的加速度变化；所述加速度变化表现为波形图；

区间限定子单元，用于在每相邻两个加速度波峰之间限定一时间区间；

数据抽取子单元，用于抽取所述时间区间内的加速度数据的最大值、最小值；

步伐检测子单元，用于当所述时间区间内的加速度数据的最大值与最小值的差值大于设定的步伐特征检测参数时，确定该时间区间内所述便携设备携带者完成一次步伐；

步伐数检测子单元，用于根据所述便携设备携带者完成了一次步伐的时间区间数确定所述便携设备携带者的步伐数。

可选的，所述行进方向获取单元具体用于，根据所述便携设备内的加速度传感器和磁力传感器的输出，推测所述便携设备携带者的行进方向。

可选的，所述行进方向获取单元包括：

旋转矩阵计算子单元，用于根据所述便携设备内的加速度传感器和磁力传感器输出的数据，计算所述便携设备的旋转矩阵；

设备姿态计算子单元，用于根据所述便携设备的旋转矩阵计算表征所述便携设备方位信息的设备姿态信息；

行进方向推测子单元，用于根据所述便携设备的设备姿态信息推测所述便携设备携带者的行进方向。

可选的，所述第二位置计算单元包括：

行进距离计算子单元，用于根据所述步伐状态和所述步伐大小值，计算所述便携设备携带者的行进距离；

第二位置获取子单元，用于在所述第一位置的基础上，以所述行进方向为方向，以所述行进距离为长度进行向量累加，得到所述便携设备的第二位置。

可选的，所述第一位置获取单元还包括：

主定位过滤子单元，用于当所述判断子单元的输出为“是”时，根据计算得到的所述便携设备的第二位置，对所述主定位方法提供的便携设备的主定位位置信息进行过滤，并根据过滤结果触发所述主定位指定子单元或者所述辅助定位指定子单元。

可选的，所述主定位过滤子单元包括：

距离计算子单元，用于计算所述便携设备的第二位置与所述主定位位置信息指定的位置之间的距离；

过滤判断子单元，用于判断所述距离是否大于预先设定的过滤阈值；

主定位剔除子单元，用于当所述过滤判断子单元的输出为“是”时，剔除所述主定位方法提供的便携设备的主定位位置信息，并且相应地触发所述辅助定位指定子单元；

主定位保留子单元，用于当所述过滤判断子单元的输出为“否”时，保留所述主定位方法提供的便携设备的主定位位置信息，并且相应地触发所述主定位指定子单元。

可选的，所述步伐状态获取单元还包括：

步伐特征检测参数调整子单元，用于根据所述便携设备内的加速度传感器的输出，对所述步伐特征检测参数进行动态调整。

可选的，所述步伐特征检测参数调整子单元具体用于，计算所述数据抽取子单元输出的加速度数据的最大值与最小值的差值、与所述设定的步伐特征检测参数的平均值，作为在下一个时间区间进行步伐检测所用的所述设定的步伐特征检测参数。

可选的，所述装置还包括：

步伐大小值调整单元，用于根据所述便携设备内的加速度传感器的输出，对所述便携设备携带者的步伐大小值进行动态调整。

可选的，所述步伐大小值调整单元具体用于，根据所述便携设备内的加速度传感器的输出，通过计算主定位点之间的距离和检测到的所述便携设备携带者的步伐状态，采用线性回归的方法对所述便携设备携带者当前的步伐大小值进行动态调整。

可选的，所述步伐大小值调整单元具体用于，根据在先的两个或多个主定位点之间的距离及在所述在先的两个或多个主定位点之间检测到的所述便携设备携带者的步伐状态确定所述便携设备携带者的步伐均值；所述步伐均值即为在后续的两个或多个主定位点之间计算所述便携设备的第二位置所用的步伐大小值。

本申请虽然以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本申请，任何本领域技术人员在不脱离本申请的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此本申请的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flashRAM)。内存是计算机可读介质的示例。

1、计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。

2、本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

Claims (17)

1.一种基于步态的定位方法，其特征在于，包括：

获取便携设备在第一位置的位置信息；

获取所述便携设备携带者的步伐状态；

获取所述便携设备携带者的行进方向；

根据所述步伐状态、所述行进方向、和所述便携设备携带者的步伐大小值以及所述第一位置的位置信息，计算所述便携设备的第二位置。

2.根据权利要求1所述的基于步态的定位方法，其特征在于，所述获取便携设备在第一位置的位置信息包括：

如果主定位方法提供了所述便携设备的主定位位置信息，则使用所述主定位位置信息作为所述便携设备在第一位置的位置信息，否则，使用上一次计算得到的所述便携设备的第二位置的位置信息作为所述便携设备在第一位置的位置信息。

3.根据权利要求2所述的基于步态的定位方法，其特征在于，所述主定位方法包括：基于蓝牙指纹信息的定位方法、TOA、TDOA、AOA或GPS定位方法。

4.根据权利要求1所述的基于步态的定位方法，其特征在于，所述步伐状态包括所述便携设备携带者的步伐数；所述步伐状态根据所述便携设备内的加速度传感器的输出确定。

5.根据权利要求4所述的基于步态的定位方法，其特征在于，根据所述便携设备内的加速度传感器的输出确定所述步伐状态的方法包括：

根据所述便携设备运动时加速度传感器输出的加速度数据的变化规律确定所述便携设备携带者的步伐状态。

6.根据权利要求5所述的基于步态的定位方法，其特征在于，根据所述便携设备内的加速度传感器的输出确定所述步伐状态的方法包括：

记录所述便携设备内的加速度传感器的输出的加速度变化；所述加速度变化表现为波形图；

每相邻两个加速度波峰之间限定一时间区间；

抽取该时间区间内的加速度数据的最大值、最小值；

当该时间区间内的加速度数据的最大值与最小值的差值大于设定的步伐特征检测参数时，则确定该时间区间内所述便携设备携带者完成一次步伐；

根据所述便携设备携带者完成了一次步伐的时间区间数确定所述便携设备携带者的步伐数。

7.根据权利要求1所述的基于步态的定位方法，其特征在于，所述获取所述便携设备携带者的行进方向是指，根据所述便携设备内的加速度传感器和磁力传感器的输出，推测所述便携设备携带者的行进方向。

8.根据权利要求7所述的基于步态的定位方法，其特征在于，所述根据所述便携设备内的加速度传感器和磁力传感器的输出，推测所述便携设备携带者的行进方向，包括：

根据所述便携设备内的加速度传感器和磁力传感器输出的数据，计算所述便携设备的旋转矩阵；

根据所述便携设备的旋转矩阵计算表征所述便携设备方位信息的设备姿态信息；

根据所述便携设备的设备姿态信息推测所述便携设备携带者的行进方向。

9.根据权利要求1所述的基于步态的定位方法，其特征在于，所述根据所述步伐状态、所述行进方向、和所述便携设备携带者的步伐大小值以及所述第一位置的位置信息，计算所述便携设备的第二位置，包括：

根据所述步伐状态和所述步伐大小值，计算所述便携设备携带者的行进距离；

在所述第一位置的基础上，以所述行进方向为方向，以所述行进距离为长度进行向量累加，得到所述便携设备的第二位置。

10.根据权利要求2所述的基于步态的定位方法，其特征在于，还包括：

根据计算得到的所述便携设备的第二位置，对所述主定位方法提供的便携设备的主定位位置信息进行过滤。

11.根据权利要求10所述的基于步态的定位方法，其特征在于，所述根据计算得到的所述便携设备的第二位置，对所述主定位方法提供的便携设备的主定位位置信息进行过滤，包括：

计算所述便携设备的第二位置与所述主定位位置信息指定的位置之间的距离；

判断所述距离是否大于预先设定的过滤阈值；

若是，则剔除所述主定位方法提供的便携设备的主定位位置信息；若否，保留所述主定位方法提供的便携设备的主定位位置信息。

12.根据权利要求6所述的基于步态的定位方法，其特征在于，根据所述便携设备内的加速度传感器的输出确定所述步伐状态的方法还包括：

根据所述便携设备内的加速度传感器的输出，对所述步伐特征检测参数进行动态调整。

13.根据权利要求12所述的基于步态的定位方法，其特征在于，所述根据所述便携设备内的加速度传感器的输出，对所述步伐特征检测参数进行动态调整，包括：

计算所述时间区间内加速度数据的最大值与最小值的差值、与所述设定的步伐特征检测参数的平均值，作为在下一个时间区间进行步伐检测所用的所述设定的步伐特征检测参数。

14.根据权利要求1所述的基于步态的定位方法，其特征在于，还包括：

根据所述便携设备内的加速度传感器的输出，对所述便携设备携带者的步伐大小值进行动态调整。

15.根据权利要求14所述的基于步态的定位方法，其特征在于，所述根据所述便携设备内的加速度传感器的输出，对所述便携设备携带者的步伐大小值进行动态调整，包括：

根据所述便携设备内的加速度传感器的输出，通过计算主定位点之间的距离和检测到的所述便携设备携带者的步伐状态，采用线性回归的方法对所述便携设备携带者当前的步伐大小值进行动态调整。

16.根据权利要求14所述的基于步态的定位方法，其特征在于，所述根据所述便携设备内的加速度传感器的输出，对所述便携设备携带者的步伐大小值进行动态调整，包括：

根据在先的两个或多个主定位点之间的距离及在所述在先的两个或多个主定位点之间检测到的所述便携设备携带者的步伐状态确定所述便携设备携带者的步伐均值；

所述步伐均值即为在后续的两个或多个主定位点之间计算所述便携设备的第二位置所用的步伐大小值。

17.一种基于步态的定位装置，其特征在于，包括：

第一位置获取单元，用于获取便携设备在第一位置的位置信息；

步伐状态获取单元，用于获取所述便携设备携带者的步伐状态；

行进方向获取单元，用于获取所述便携设备携带者的行进方向；

第二位置计算单元，用于根据所述步伐状态、所述行进方向、和所述便携设备携带者的步伐大小值以及所述第一位置的位置信息，计算所述便携设备的第二位置。