CN107449418B

CN107449418B - 基于加速计和磁力计的用户步行方向计算方法

Info

Publication number: CN107449418B
Application number: CN201611214412.0A
Authority: CN
Inventors: 胡晓伟; 任娟; 林爱华
Original assignee: Zhejiang Banzhi Technology Co Ltd
Current assignee: Zhejiang Banzhi Technology Co Ltd
Priority date: 2016-12-26
Filing date: 2016-12-26
Publication date: 2021-10-01
Anticipated expiration: 2036-12-26
Also published as: CN107449418A

Abstract

本发明涉及一种基于加速计和磁力计的用户步行方向计算方法，该方法基于手机重力加速度传感器、线性加速度传感器以及磁力计数据实现了高精度计算用户步行方向的功能，并且手机可以由使用者以任意姿态携带（包括手持、放在上衣/裤子口袋或背包等）。该方法包括：确定加速度传感器采样频率、将机体坐标系的线性加速度转化为地球坐标系、对地球坐标系的线性加速度进行低通滤波处理消除噪声、利用主成分分析算法计算用户的步行方向。本发明可用于带有加速度传感器的IOS/android等操作系统的手机计算用户步行方向，为各类APP低成本实现室内导航及判断用户步行方向提供便利，为用户记录日常活动提供工具，具有无需预置用户行为做训练，统计精度高、可跨平台使用等特点。

Description

基于加速计和磁力计的用户步行方向计算方法

技术领域

本发明涉及基于加速计和磁力计的用户步行方向计算方法，特别是涉及对加速度传感器数据进行采集、稳定频率、坐标系转化、滤波去噪以及计算达到识别步行方向效果的技术。

背景技术

随着智能手机的普及以及传感器技术的进步，越来越多的手机内置各种传感器，这些传感器无需与外部设备通讯即可正常工作，并且蕴藏了丰富的用户日常行为数据，这些数据可以帮助用户/第三方APP更方便的监控用户日常行为，为用户的生活提供各种便利。

由于GPS芯片在室内经常无法与卫星通信，目前室内导航几乎都是基于架设无线网实现，但这种方法一方面架设成本高，另一方面定位精确度也有待提高，本发明实现了一种基于加速计和磁力计的用户步行方向计算方法，该方法完全不受环境的影响，可以在室内精准的判断用户步行方向，通过与少量的无线路由设备配合，本发明低成本的实现了室内导航技术。

发明内容

本发明主要解决了的技术问题是提供了基于加速计和磁力计的用户步行方向计算方法，利用滤波器和主成分分析算法，实现了计算步行方向的效果。

其中，本发明的主要构思来源于个体步行时步行方向的加速度波动非常大，而侧向摆动产生的加速度波动较小，因此通过分析用户走路时加速度的分布情况即可推断出用户的步行方向；另外，由于手机提供的是机体坐标系的加速度传感器，为了计算实际步行方向，需要转换为地球坐标系，本发明通过融合重力加速度数据和磁力计数据计算手机姿态角，并据此构建旋转矩阵，实现坐标轴转化效果；第三，本发明无需预置用户行为数据作为训练；最后，本发明提供了一种在IOS和android平台通用的步行方向计算方法，降低了第三方APP接入使用的成本。

本发明提供基于加速计和磁力计的用户步行方向计算方法，包括以下模块：频率设定模块，用于设定手机采集传感器数据的频率，所述传感器指的是线性加速度传感器、重力加速地传感器和磁力计；坐标系转换模块，用于将手机坐标系的线性加速度数据转化为地球坐标系的线性加速度数据；滤波器模块，所述滤波器模块针对人走路的特征对原始传感器数据进行滤波降噪处理；处理器模块，所述处理器模块根据主成分分析算法，通过计算用户步行时线性加速度降维后的主成分方向实现计算步行方向的效果。

优选的，所述频率设定模块增加递归抽样的方法稳定传感器数据生产的频率。

优选的，所述坐标系转换模块通过计算重力加速度数据矢量与磁力计数据矢量的叉积运算得到手机姿态角。

优选的，所述滤波器模块为巴特沃斯低通滤波器，所述巴特沃斯低通滤波器根据人正常行走的步频设计，所述巴特沃斯低通滤波器对地球坐标系的线性加速度数据进行滤波降噪处理，提高步行方向判断精度。

优选的，所述处理器模块采用主成分分析的方法达到计算步行方向的效果。具体地说，对滤波后的线性加速度数据根据局部最大值进行分段，判断每段数据是否符合走路标准，计算符合标准的数据的协方差矩阵，该协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量方向即用户的步行方向。

优选的，上述三个模块通过C语言代码实现之后， IOS系统支持直接调用本方法的C代码实现计步，android系统使用JNI桥接后也可调用本方法的C代码实现计步功能。

本发明提供了基于加速计和磁力计的用户步行方向计算方法，具体包括以下步骤：

步骤1，设定手机采样频率，并对手机采集数据进行抽样处理，以稳定数据输出频率；

步骤2，对线性加速度传感器数据、重力加速度传感器数据和磁力计做如下处理：

2-1）融合磁力计数据和重力加速度数据计算得出当前手机姿态；

2-2）根据手机姿态生成旋转矩阵，旋转次序分别为东-北-天；

2-3）通过机体坐标系线性加速度传感器数据与旋转矩阵的乘积得到地球坐标系的线性加速度数据；

步骤3，设计巴特沃斯低通滤波器，消除地球坐标系线性加速度数据中的高频噪声；

步骤4，对滤波后的线性加速度数据根据局部最大值进行分段，判断每段数据是否符合走路标准，计算符合标准的数据的特征值和特征向量，最大特征值对应的特征向量方向即用户走路的方向，具体的说：

4-1）设置估算步行方向需要的步数（范围可在2至5步之间，数值设置越小，对走路时的转弯越灵敏，但相应方向判断的精度会有所降低）；

4-2）将x轴（正半轴朝东）和y轴（正半轴朝北）的线性加速度数据做零均值处理，即分别减去x轴和y轴线性加速度数据的均值得到零均值x轴和y轴线性加速度数据；

4-3）将地球坐标系的x轴和y轴线性加速度数据合成2行n列的矩阵

，其中n为x轴或y轴数据的个数；

4-4）计算矩阵

的协方差矩阵，计算公式为,其中

表示矩阵的转置；

4-5）求矩阵的最大特征值及对应的特征向量

；

作为本发明的进一步优化方案，步骤1采用递归法对原始数据进行抽样以稳定数据频率；

作为本发明的进一步优化方案，步骤2通过机体坐标系下重力计矢量与磁力计矢量的叉积运算得到手机姿态角，进而构建旋转矩阵，将手机坐标系的线性加速度转化为地球坐标系的线性加速度；

作为本发明的进一步优化方案，步骤3根据人步行/跑步的最慢和最快步频设计巴特沃斯低通滤波器的通带和阻带频率；

作为本发明的进一步优化方案，步骤4中可设置估算步行方向需要的步数，数值设置越小，对走路时的转弯越灵敏，但相应方向判断的精度会有所降低，如果实际发生的步数少于用户设置的估算步数，则不估算用户步行方向，本方法默认使用3步的数据估算一次步行方向；

作为本发明的进一步优化方案，步骤4中平滑的估算用户当前步行方向，例如按照默认值3步估算方向，用户的第1至3步会计算一次方向，第2至4步会再次计算方向，动态的监测当前用户的步行方向变化；

本发明上述各方面与现有技术相比，首先本发明系统的提出了利用手机传感器实现步行方向判断的可靠方法，并且可行性在实践中得到验证；其次，本发明无需预置任何用户行为数据进行训练，提高了第三方APP接入本发明的实用性；第三，本发明通过C语言代码实现之后，IOS系统支持直接调用本方法的C代码实现计步，android系统使用JNI桥接后也可调用本方法的C代码实现计步，不需要额外的硬件设备。

附图说明

图1是展示了本发明的方法流程图。

图2是展示了本发明设计滤波器使用前后加速度值的对比。

图3是展示了用户步行的方向及步行时滤波后的线性加速度数据的分布。

具体实施方式

下面结合附图1介绍本发明的具体实施方式，图中每个方框代表一个功能模块或一段可执行代码，这些模块是按照图中标注顺序发生，另外，图中所有模块都可以通过代码在IOS和android平台上实现。

首先确定手机数据的频率，IOS平台可以直接设置需要的传感器数据频率，android平台传感器频率分为Normal、UI、Game和Fast四档，对应的频率分别在5HZ、15HZ、50HZ和100HZ左右，因此对于IOS设备来说，设定系统采样频率为30HZ，对于android设别来说，设定系统采样频率为Game；

其次对手机采样得到的数据做递归采样以稳定数据频率为15HZ，所谓递归采样，即将采样问题进行递归分解。例如系统返回数据实际某秒频率为31HZ，则将采样分解为前后15个点各采7个点，保留中间点；15个点采7个点进一步可以分解为前后7个点采3个点，保留中间点；7个点采3个点可进一步分解为前后3个点各采1个点，保留中间点；3个点采1个点可转换为保留中心点，如此递归采样完成。若系统返回数据某秒频率低于15HZ，则该秒因数据频率过低不计步；

系统采集的数据包括：重力加速度数据、线性加速度数据和磁力计数据；

再次，设计坐标系转换模块，坐标系转化的包括以下步骤：

步骤一，计算重力计矢量（记为ax、ay和az）与机体坐标系磁力计矢量（记为mx、my和mz）的叉积，将机体坐标系磁力计矢量转成地球坐标系下的磁场矢量（记为hx、hy和hz），并将该矢量标准化；

步骤二，求地球坐标系下的磁场矢量（hx、hy和hz）与标准化后的重力计矢量（ax、ay和az）的叉积求出地球坐标系下的重力矢量（记为mx、my和mz）；

步骤三，根据机体坐标系的重力加速度数据和地球坐标系下的重力矢量计算出手机姿态角，计算公式分别为：

俯仰角：

；

翻滚角：；

偏航角：

；

步骤四，根据旋转方向设计旋转矩阵，旋转矩阵如下所示：

设计巴特沃斯低通滤波器，巴特沃斯低通滤波器可用如下振幅的平方对频率的公式表示：

其中，

是滤波器截断频率，n为滤波器阶数。和n的计算公式分别为：

计步器滤波器截断频率滤波器关键参数如下：采样频率设为15HZ，通带截止频率

为2.5HZ，通带衰减小于0.5db，阻带始点频率

为5HZ，阻带衰减

大于150db。判断本段手机收集数据时间长度，若低于1秒，则因收集数据时间过短不计步，若高于1秒，则对线性加速度数据进行滤波去噪。由于人正常步行的频率介于1至2.5HZ，本发明设计滤波器能有效去除高频背景噪声，滤波效果如图2所示。

接下来对去噪后的线性加速度数据做波峰检测，具体方法是从前向后逐个检测z轴数据，如果该点数据比左右两边12个数据都大，则该点标记为波峰点。

根据波峰点将x轴和y轴线性加速度数据分段，检测每段x轴和y轴标准差之和，如果该段标准差之和大于0.5，则可以粗略的判断为用户在走路，否则判断为用户在站立，过滤掉该段数据，过滤后用户步行的方向及步行时滤波后的线性加速度数据的分布如图3所示。

将地球坐标系的x轴和y轴线性加速度数据合成2行n列的矩阵

，其中n为x轴或y轴数据的个数，并将x轴数据和y轴分数分别做零均值处理。计算矩阵

的协方差矩阵

，计算公式为

,其中

表示矩阵的转置。据此可以算出矩阵

的最大特征值及对应的特征向量

。最后，根据特征向量即可计算计算用户步行方向，计算公式为：

。

这里之所以采用主成分分析方法是因为通过主成分分析方法可以实现降维效果，用户走路时的加速度数据会分布在直角坐标系上，并且更倾向于集中在走路方向的这条的线附近，利用主成分分析会将原始数据映射到信息损失最小的一条直线上的原理，我们即可得到用户的步行方向。

在计算过程中之所以允许设置估算步行方向需要的步数是因为不同环境下用户走路转弯的频率可能有所差别，第三方APP在接入的时候可以根据已掌握的场景信息做个性化配置，提高方向判断精度。

本领域的技术人员还将理解，上述计步装置包括但不限于此，任何理解本发明的技术人员在本发明揭露的技术范围之内，可以理解或者想到的变换和替换，都应该涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种基于加速计和磁力计的用户步行方向计算方法，其特征在于，包括以下模块：

频率设定模块，用于设定手机采集传感器数据的频率，所述传感器指的是重力加速度传感器、线性加速度传感器和磁力计；

坐标系转换模块，用于将手机坐标系的线性加速度转化为地球坐标系的线性加速度；

滤波器模块，所述滤波器模块针对人走路的特征对原始传感器数据进行滤波降噪处理；

处理器模块，所述处理器模块根据人的步行时传感器数据的分布估算出步行的方向；

对地球坐标系的线性加速度数据序列求局部最大值，并判断每两个局部最大值之间x轴和y轴数据的波动程度是否达到阈值，如达到则这两个局部最大值之间的数据可粗略的视为用户走出一步路,如未达到,则视为用户在步行过程中临时站立；对达到阈值对应的线性加速做主成分分析，由最大特征值对应的特征向量计算出用户步行方向；

所述的用户步行方向计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

首先，利用所述频率设定模块设定手机采集传感器数据的频率，所述传感器指的是重力加速度传感器、线性加速度传感器和磁力计；

其次，利用所述坐标系转换模块将手机坐标系的线性加速度转化为地球坐标系的线性加速度；

再次，利用所述滤波器模块针对人走路的特征对地球坐标系的线性加速度进行滤波降噪处理；

最后，对滤波后的线性加速度进行阈值判别和主成分分析，计算用户步行方向；

所述的将手机坐标系的线性加速度转化为地球坐标系的线性加速度的转化步骤如下：

首先计算重力计矢量与机体坐标系磁力计矢量的叉积，将机体坐标系磁力计矢量转成地球坐标系下的磁场矢量，并将该矢量标准化；其中，重力计矢量记为ax、ay和az，机体坐标系磁力计矢量记为mx、my和mz，地球坐标系下的磁场矢量记为hx、hy和hz；

其次求地球坐标系下的磁场矢量与标准化后的重力计矢量的叉积求出地球坐标系下的重力矢量；

再次，根据机体坐标系的重力加速度数据和地球坐标系下的重力矢量计算出手机姿态角，计算公式分别为：

俯仰角：θ＝a tan 2(ay,az)；

翻滚角：φ＝atan2(-ax,sqrt(az^2+ay^2))；

偏航角：

最后，根据手机姿态角构造旋转矩阵，并将手机坐标系的线性加速度转化为地球坐标系的线性加速度。

2.根据权利要求1所述的基于加速计和磁力计的用户步行方向计算方法，其特征在于：所述坐标系转换模块通过重力加速度传感器数据和磁力计数据融合计算出手机姿态角，利用手机姿态角将手机坐标系的线性加速度数据转化为地球坐标系的线性加速度数据，其中，地球坐标系的x、y和z轴正半轴分别指向东、北、天。

3.根据权利要求1所述的基于加速计和磁力计的用户步行方向计算方法，其特征在于，所述滤波器模块为巴特沃斯低通滤波器，所述巴特沃斯低通滤波器根据人正常行走的步频设计，所述巴特沃斯低通滤波器对地球坐标系的线性加速度进行滤波降噪处理，提高步行方向计算精度。

4.根据权利要求1所述的基于加速计和磁力计的用户步行方向计算方法，其特征在于，还包括：

对手机传感器采集的数据进行递归采样处理以稳定数据频率。

5.根据权利要求1所述的基于加速计和磁力计的用户步行方向计算方法，其特征在于，进一步包括：

根据人正常行走的步频设计巴特沃斯低通滤波器对地球坐标系的线性加速度数据进行滤波降噪处理，提高步行方向计算精度。

6.根据权利要求1所述的基于加速计和磁力计的用户步行方向计算方法，其特征在于，进一步包括：

为了防止因步数过少造成的步行方向计算不精确，本方法支持计算2至5步的步行对应的线性加速度数据的特征值和特征向量。

7.根据权利要求1所述的基于加速计和磁力计的用户步行方向计算方法，其特征在于，进一步包括：

首先将x轴和y轴的线性加速度数据做零均值处理，即分别减去x轴和y轴线性加速度数据的均值得到零均值x轴和y轴线性加速度数据；

计算零均值的x轴和y轴线性加速度数据的协方差矩阵，并求协方差矩阵的特征值和特征向量。

8.根据权利要求7所述的基于加速计和磁力计的用户步行方向计算方法，其特征在于，根据协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量即可求出x轴和y轴线性加速度数据的主成分，即用户的步行方向。

9.根据权利要求1所述的基于加速计和磁力计的用户步行方向计算方法，其特征在于，将本方法通过C语言代码实现之后，IOS系统可以直接调用本方法的C代码，android系统使用JNI桥接后也可调用本方法的C代码。