CN110715659A - 零速检测方法、行人惯性导航方法、装置及存储介质 - Google Patents

零速检测方法、行人惯性导航方法、装置及存储介质 Download PDF

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CN110715659A CN201911024942.2A CN201911024942A CN110715659A CN 110715659 A CN110715659 A CN 110715659A CN 201911024942 A CN201911024942 A CN 201911024942A CN 110715659 A CN110715659 A CN 110715659A
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Abstract

本发明实施例公开了一种零速检测方法、行人惯性导航方法、装置及存储介质，涉及导航技术领域。其中，零速检测方法包括实时获取惯性测量单元IMU采集的行人在行走运动过程的加速度信息和角速度信息；分别计算连续多个时刻获取到的加速度信息的均方差和连续多个时刻获取到的角速度信息的均方差；根据所述加速度信息的均方差和所述角速度信息的均方差是否符合预设条件确定当前时刻是否处于零速区间。本发明实施例可以基于IMU的加速度传感器及陀螺仪的原始检测数据进行零速判断，无需进行姿态解算，避免了姿态解算延时所带来的零速判断误差，提高了零速判断的准确性，进而保证了惯性导航的精度。

Description

零速检测方法、行人惯性导航方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及导航技术领域，特别涉及一种零速检测方法、行人惯性导航方法、装置及存储介质。
背景技术
步行者航迹推算(Pedestrian Dead Reckoning，PDR)定位方式是对行人的步数、步长、方向进行测量和统计，推算出行人的位置轨迹信息，其原理主要是在无信标环境下使用惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)感知人员在行进过程中的加速度、角速度、磁力和压力等数据，并利用这些数据对行进人员进行步长与方向的推算，从而达到对人员进行定位跟踪的目的。
现有的步行者航迹推算定位方式中绝大多数采用惯性导航计算位置，并设置零速修正算法消除速度累积误差。所谓零速修正算法是指在行人运动过程中的零速区间内利用卡尔曼滤波器估计导航误差，抑制位置与速度的发散的方法。由于行人步行运动过程中脚部接触地面的时间即零速区间很短，因此如何准确可靠地检测零速区间成为了一个重要问题。目前，步行者航迹推算过程中一般是基于行进人员行走姿态的俯仰角进行零速判定，然而由于姿态的解算具有一定的延时性，导致零速判定也有一定的时延，因此会对最终的导航定位精度有一定的影响。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种零速检测方法、行人惯性导航方法、装置及存储介质，以解决上述现有的步行者航迹推算过程中一般是基于行进人员行走姿态的俯仰角进行零速判定，然而由于姿态的解算具有一定的延时性，导致零速判定也有一定的时延，因此会对最终的导航定位精度有一定的影响的问题。
本发明实施例解决上述技术问题所采用的技术方案如下：
根据本发明实施例的第一个方面，提供一种零速检测方法，该方法包括：
实时获取惯性测量单元IMU采集的行人在行走运动过程的加速度信息和角速度信息；
分别计算连续多个时刻获取到的加速度信息的均方差和连续多个时刻获取到的角速度信息的均方差；
根据所述加速度信息的均方差和所述角速度信息的均方差是否符合预设条件确定当前时刻是否处于零速区间。
在上述技术方案的基础上，所述根据所述加速度信息的均方差和所述角速度信息的均方法是否符合预设条件确定当前时刻是否处于零速区间包括：
判断所述加速度信息的均方差是否小于或等于3δa，其中δa为所述IMU的加速度传感器的量测噪声方差；
判断所述角速度信息的均方差是否小于或等于3δω，其中δω为所述IMU的陀螺仪的量测噪声方差；
若所述加速度信息的均方差小于或等于3δa，且所述角速度信息的均方差是否小于或等于3δω，则当前时刻处于零速区间；
所述加速度传感器的量测噪声方差δa和所述陀螺仪的量测噪声方差δω通过Allan方差算法或者静态单位时间内平滑求取标准偏差算法获取。
根据本发明实施例的第二个方面，提供一种行人惯性导航方法，包括：
实时获取惯性测量单元IMU采集的行人在行走运动过程的加速度信息和角速度信息；
根据所述行人的加速度信息和角速度信息对所述行人进行惯性导航解算，得到所述行人的姿态、速度和位置更新数据；
分别计算连续多个时刻获取到的加速度信息的均方差和连续多个时刻获取到的角速度信息的均方差；
根据所述加速度信息的均方差和所述角速度信息的均方差是否符合预设条件确定当前时刻是否处于零速区间；
根据惯性导航解算结果及零速检测结果基于卡尔曼滤波算法计算得出所述IMU测量的速度误差和姿态误差；
根据所述速度误差和姿态误差对所述行人的姿态、速度和位置更新数据进行校正，得到精确的惯性导航解算结果。
在上述技术方案的基础上，所述根据所述加速度信息的均方差和所述角速度信息的均方法是否符合预设条件确定当前时刻是否处于零速区间包括：
判断所述加速度信息的均方差是否小于或等于3δa，其中δa为所述IMU的加速度传感器的量测噪声方差；
判断所述角速度信息的均方差是否小于或等于3δω，其中δω为所述IMU的陀螺仪的量测噪声方差；
若所述加速度信息的均方差小于或等于3δa，且所述角速度信息的均方差是否小于或等于3δω，则当前时刻处于零速区间。
在上述技术方案的基础上，所述根据所述行人的加速度信息和角速度信息对所述行人进行惯性导航解算，得到所述行人的姿态、速度和位置更新数据包括：
根据速度更新方程计算得出所述行人的速度更新数据，所述速度更新方程为：
Figure BDA0002248356280000031
其中，上坐标n表示大地坐标系，m为正整数，
Figure BDA0002248356280000032
表示大地坐标系下行人在tm-1时刻的速度，表示大地坐标系下行人在tm时刻的速度，
Figure BDA0002248356280000034
为在大地坐标系下通过加速度信息计算得到的行人在前一时刻和当前时刻之间的速度增量，Ts为一固定值表示加速度传感器信息更新时间；
根据姿态更新方程计算得出所述行人的姿态更新数据，所述姿态更新方程为：
Figure BDA0002248356280000035
其中，下坐标b表示载体坐标系，
Figure BDA0002248356280000036
表示tm时刻从载体坐标系到大地坐标系的姿态变换四元数，
Figure BDA0002248356280000037
表示tm-1时刻的姿态变换四元数，
Figure BDA0002248356280000038
表示从tm-1时刻到tm时刻的姿态四元数变化；
根据位置更新方程计算得到所述行人的位置更新数据，所述位置更新方程为：
Figure BDA0002248356280000039
其中，为大地坐标系下行人在tm时刻的位置，为大地坐标系下行人在tm-1时刻的位置。
在上述技术方案的基础上，根据惯性导航解算结果及零速检测结果基于卡尔曼滤波算法计算得出所述IMU测量的速度误差和姿态误差包括：
若在IMU信息更新时刻，零速检索结果判定该时刻是非零速区间，则进行时间更新，将时间更新结果作为状态的最优估计输出；
若在IMU信息更新时刻，零速检测结果判断该时刻是零速区间，则依次进行时间更新及量测更新，将量测更新结果作为状态的最优估计输出。
根据本发明实施例的第三个方面，提供一种零速检测装置，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，该所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上述第一个方面任一项所述的零速检测方法的步骤。
根据本发明实施例的第四个方面，提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述第一个方面中任一项所述的零速检测方法的步骤。
根据本发明实施例的第五个方面，提供一种行人惯性导航装置，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，该所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上述第二个方面中任一项所述的行人惯性导航方法的步骤。
根据本发明实施例的第六个方面，提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述第二个方面中任一项所述的行人惯性导航方法的步骤。
本发明实施例提供的零速检测方法、行人惯性导航方法、装置及存储介质，由于先计算连续多个时刻获取到的加速度信息的均方差和连续多个时刻获取到的角速度信息的均方差，然后再根据所述加速度信息的均方差和所述角速度信息的均方差是否符合预设条件确定当前时刻是否处于零速区间，从而可以直接根据IMU采集到的加速度和角速度信息进行零速判断，无需进行姿态解算，避免了姿态解算延时所带来的零速判断误差，提高了零速判断的准确性，进而保证了最终导航定位精度的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一提供的零速检测方法的具体实现流程示意图；
图2是本发明实施例二提供的行人惯性导航方法的具体实现流程示意图；
图3是本发明实施例三提供的零速检测装置的结构示意图；
图4是本发明实施例五提供的行人惯性导航装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的零速检测方法的具体实现流程示意图。参见图1所示，本实施例提供的零速检测方法可以包括以下步骤：
步骤S101，实时获取惯性测量单元IMU采集的行人在行走运动过程的加速度信息和角速度信息。
其中，所述IMU安装于所述行人的脚部。所述IMU包括加速度传感器和陀螺仪，可以在行人行走运动过程中记录行人的加速度与角速度信息。为保证所述IMU记录的数据能够真实的反映全部步行运动过程，可以将所述IMU的采样频率设置为200Hz。
步骤S102，分别计算连续多个时刻获取到的加速度信息的均方差和连续多个时刻获取到的角速度信息的均方差。
其中，多个包括两个及两个以上。步骤S102具体包括按照以下计算式分别计算连续多个时刻获取到的加速度信息的均方差和连续多个时刻获取到的角速度信息的均方差如下：
Figure BDA0002248356280000062
其中，δ1为加速度信息的均方差，ft-i表示t-i时刻加速度传感器输出的加速度值，
Figure BDA0002248356280000063
表示连续多个时刻加速度传感器输出的加速度值的平均值，ωt-i表示t-i时刻陀螺仪输出的角速度值，表示连续多个时刻陀螺仪输出的角速度值的平均值，i为正整数。在一较佳实现示例中，i＝2，即计算连续三个时刻获取到的加速度及角速度信息的均方差。
步骤S103，根据所述加速度信息的均方差和所述角速度信息的均方差是否符合预设条件确定当前时刻是否处于零速区间。
根据统计学原理，假设角速度传感器和陀螺仪输出噪声符合正态分布，那么在静止条件下，加速度信息和角速度信息的均方差应该大概率的落在其3δ区间内，其中δ为传感器的量测噪声方差。因此，可以通过该原理可以进行零速检测，采集连续多个时刻的传感器信息，计算多个时刻传感器信息的均方差，通过以下方式判断当前时刻是否处于零速时刻：
判断所述加速度信息的均方差是否小于或等于3δa，其中δa为所述IMU的加速度传感器的量测噪声方差；
判断所述角速度信息的均方差是否小于或等于3δω，其中δω为所述IMU的陀螺仪的量测噪声方差；
若所述加速度信息的均方差小于或等于3δa，且所述角速度信息的均方差是否小于或等于3δω，则当前时刻处于零速区间；
所述加速度传感器的量测噪声方差δa和所述陀螺仪的量测噪声方差δω通过Allan方差算法或者静态单位时间内平滑求取标准偏差算法获取。
以上可以看出，本实施例提供的零速检测方法，由于是基于IMU的加速度传感器和陀螺仪的原始数据检测零速时刻，无需进行姿态解算，避免了姿态解算延时所带来的零速判断误差，因此，可以提高零速判断的准确性，进而保证最终导航定位精度的准确性。
图2是本发明实施例二提供的行人惯性导航方法的具体实现流程示意图。参见图2所示，本实施例提供的行人惯性导航方法可以包括以下步骤：
步骤S201，实时获取惯性测量单元IMU采集的行人在行走运动过程的加速度信息和角速度信息。
其中，所述IMU安装于所述行人的脚部。所述IMU包括加速度传感器和陀螺仪，可以在行人行走运动过程中记录行人的加速度与角速度信息。为保证所述IMU记录的数据能够真实的反映全部步行运动过程，可以将所述IMU的采样频率设置为200Hz。
步骤S202，根据所述行人的加速度信息和角速度信息对所述行人进行惯性导航解算，得到所述行人的姿态、速度和位置更新数据。
在本实施例中，可以根据惯性导航速度微分方程计算行人的当前速度，所述惯性导航速度微分方程为：
其中，n是指大地坐标系，b是指载体坐标系，为从载体坐标系到大地坐标系的姿态转换矩阵，
Figure BDA0002248356280000073
为地球自传角速度，
Figure BDA0002248356280000074
为牵引角速度，gn为重力加速度，
Figure BDA0002248356280000075
为所述IMU的加速度传感器检测到的加速度信息，
Figure BDA0002248356280000076
为当前速度的微分，即当前时刻的和加速度信息。
在本实施例中，由于采用的IMU传感器精度较低，无法敏感地球自转，且行人速度较低，且所述惯性导航速度微分方程中第二项
Figure BDA0002248356280000077
的量极小于传感器本身的误差，因此可以忽略地球自转及地区曲率的影响，因此可以根据以下速度更新方程计算得出所述行人的速度更新数据：
Figure BDA0002248356280000078
其中，上坐标n表示大地坐标系，m为正整数，
Figure BDA0002248356280000079
表示大地坐标系下行人在tm-1时刻的速度，表示大地坐标系下行人在tm时刻的速度，
Figure BDA00022483562800000711
为在大地坐标系下通过加速度信息计算得到的行人在前一时刻和当前时刻之间的速度增量，Ts为一固定值表示加速度传感器信息更新时间。
同时，由于在惯性导航时，所述IMU的陀螺仪不能敏感地球自转速度，因此可以将姿态更新算法简化为以下姿态更新方程，根据以下姿态更新方程计算得出所述行人的姿态更新数据：
Figure BDA0002248356280000081
其中，下坐标b表示载体坐标系，
Figure BDA0002248356280000082
表示tm时刻从载体坐标系到大地坐标系的姿态变换四元数，
Figure BDA0002248356280000083
表示tm-1时刻的姿态变换四元数，
Figure BDA0002248356280000084
表示从tm-1时刻到tm时刻的姿态四元数变化。
对于惯性导航应用场景，行人运动范围较小，因为可以选择当地直角坐标系作为导航坐标系，与地球表面故联，那么位置更新方程如下，根据以下位置更新方程即可计算得到所述行人的位置更新数据：
Figure BDA0002248356280000085
其中，
Figure BDA0002248356280000086
为大地坐标系下行人在tm时刻的位置，
Figure BDA0002248356280000087
为大地坐标系下行人在tm-1时刻的位置。
步骤S203，分别计算连续多个时刻获取到的加速度信息的均方差和连续多个时刻获取到的角速度信息的均方差。该步骤的实现方式与上一实施例中步骤S102的实现方式相同，因此在此不再赘述。
步骤S204，根据所述加速度信息的均方差和所述角速度信息的均方差是否符合预设条件确定当前时刻是否处于零速区间。该步骤的实现方式与上一实施例中步骤S103的实现方式相同，因此在此不再赘述。
步骤S205，根据惯性导航解算结果及零速检测结果基于卡尔曼滤波算法计算得出所述IMU测量的速度误差和姿态误差。
随着时间的推移，加速度传感器和陀螺仪的误差会导致整个系统状态的漂移。为了对估计的系统状态进行修正，需引入新的观测量。本实施例中，根据上一步骤的零速判断结果，在判断当前时刻为零速时刻时，则认为当前行人速度为0。因此，行人惯性导航的观测模型为：
Zk＝HkXk+Vk；其中，Hk为观测测矩阵，用于取系统状态的速度值，Vk为观测误差，Zk为脚着地时刻的速度，具体的：
Figure BDA0002248356280000088
Figure BDA0002248356280000089
表示利用当前时刻IMU信息计算得到的速度，
Figure BDA00022483562800000810
表示观测到的速度。那么以速度为观测量，在零速时刻
Figure BDA00022483562800000811
为零，
Figure BDA00022483562800000812
离散化状态方程：
Figure BDA00022483562800000813
其中，Xk表示k时刻测量的状态量，φk/k-1为状态转移矩阵，Γk-1表示测量误差的增量，Wk-1表示测量误差。在本实施例中，
Figure BDA00022483562800000814
其中qi＝1，2，3，4为四元数，σvE、σvN、σvU分别为东向、北向和天向的速度误差；
Figure BDA0002248356280000091
为x、y、z轴加速度传感器偏置误差，εi＝x，y，z表示陀螺仪x、y、z轴的偏置误差。
在本实施例中，根据是否在零速状态，对IMU计算的导航信息进行时间更新和量测更新，具体的：
若在IMU信息更新时刻，零速检索结果判定该时刻是非零速区间，则进行时间更新，将时间更新结果作为状态的最优估计输出；
若在IMU信息更新时刻，零速检测结果判断该时刻是零速区间，则依次进行时间更新及量测更新，将量测更新结果作为状态的最优估计输出。
在本实施例中，若在IMU信息更新时刻，通过检测判断该时刻不是零速时刻，则通过以下方程完成时间更新，并将：
Figure BDA0002248356280000092
Figure BDA0002248356280000093
即，通过
Figure BDA0002248356280000094
Pk＝Pk/k-1完成卡尔曼滤波器量测更新，其中Pk为系统状态的协方差矩阵，Qk-1表示测量误差假设成零均值高斯白噪声时的协方差矩阵。
在本实施例中，如果在IMU信息更新时刻，通过检测判断该时刻处于零速时刻，则在时间更新完成后，通过以下方程完成卡尔曼滤波器的量测更新：
Figure BDA0002248356280000095
Figure BDA0002248356280000096
Pk＝(I-KkHk)Pk/k-1；
其中，Kk为滤波增益矩阵，Rk表示零均值高斯白噪声。
步骤S206，根据所述速度误差和姿态误差对所述行人的姿态、速度和位置更新数据进行校正，得到精确的惯性导航解算结果。
在本实施例中，在采用卡尔曼滤波算法计算得到行人的速度误差和姿态误差后，根据该误差对行人的姿态、速度及位置更新数据进行补偿，这样即可以精确的惯性导航姿态、位置及速度。
以上可以看出，本实施例提供的行人惯性导航方法由于基于加速度传感器及陀螺仪的原始检测数据进行零速判断，无需对行人在行走过程中的脚部姿态进行解算，从而避免了姿态解算延时给零速检测判断带来的误差，提高了零速检测精度，进而保证了行人惯性导航的精确性。
实施例三
图3是本发明实施例三提供的零速检测装置的结构示意图。为了便于说明，仅仅示出了与本实施例相关的部分。
参见图3所示，本实施例提供的零速检测装置3，包括存储器31、处理器32及存储在所述存储器31上并可在所述处理器32上运行的计算机程序33，该所述计算机程序33被所述处理器32执行时，实现如上述实施例一提供的零速检测方法的步骤。
本实施例的装置与上述实施例一的零速检测方法属于同一构思，其具体实现过程详细见方法实施例，且方法实施例中的技术特征在本装置实施例中均对应适用，这里不再赘述。
实施例四
本发明实施例四提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述实施例一提供的零速检测方法的步骤。
本实施例的计算机可读存储介质与上述实施例一的零速检测方法属于同一构思，其具体实现过程详细见方法实施例，且方法实施例中的技术特征在本装置实施例中均对应适用，这里不再赘述。
实施例五
图4是本发明实施例五提供的行人惯性导航装置的结构示意图。为了便于说明仅仅示出了与本实施例相关的部分。
参见图4所示，本实施例提供的行人惯性导航装置4，包括存储器41、处理器42及存储在所述存储器41上并可在所述处理器42上运行的计算机程序43，该所述计算机程序43被所述处理42器执行时，实现如上述实施例二提供的行人惯性导航方法的步骤。
本实施例的装置与上述实施例二的行人惯性导航方法属于同一构思，其具体实现过程详细见方法实施例，且方法实施例中的技术特征在本装置实施例中均对应适用，这里不再赘述。
实施例六
本发明实施例六提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述实施例二提供的行人惯性导航方法的步骤。
本实施例的计算机可读存储介质与上述实施例二的行人惯性导航方法属于同一构思，其具体实现过程详细见方法实施例，且方法实施例中的技术特征在本装置实施例中均对应适用，这里不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。
在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
以上参照附图说明了本发明的优选实施例，并非因此局限本发明的权利范围。本领域技术人员不脱离本发明的范围和实质内所作的任何修改、等同替换和改进，均应在本发明的权利范围之内。

Claims (10)

1.一种零速检测方法，其特征在于，包括：
实时获取惯性测量单元IMU采集的行人在行走运动过程的加速度信息和角速度信息；
分别计算连续多个时刻获取到的加速度信息的均方差和连续多个时刻获取到的角速度信息的均方差；
根据所述加速度信息的均方差和所述角速度信息的均方差是否符合预设条件确定当前时刻是否处于零速区间。
2.如权利要求1所述的零速检测方法，其特征在于，所述根据所述加速度信息的均方差和所述角速度信息的均方法是否符合预设条件确定当前时刻是否处于零速区间包括：
判断所述加速度信息的均方差是否小于或等于3δa，其中δa为所述IMU的加速度传感器的量测噪声方差；
判断所述角速度信息的均方差是否小于或等于3δω，其中δω为所述IMU的陀螺仪的量测噪声方差；
若所述加速度信息的均方差小于或等于3δa，且所述角速度信息的均方差是否小于或等于3δω，则当前时刻处于零速区间；
所述加速度传感器的量测噪声方差δa和所述陀螺仪的量测噪声方差δω通过Allan方差算法或者静态单位时间内平滑求取标准偏差算法获取。
3.一种行人惯性导航方法，其特征在于，包括：
实时获取惯性测量单元IMU采集的行人在行走运动过程的加速度信息和角速度信息；
根据所述行人的加速度信息和角速度信息对所述行人进行惯性导航解算，得到所述行人的姿态、速度和位置更新数据；
分别计算连续多个时刻获取到的加速度信息的均方差和连续多个时刻获取到的角速度信息的均方差；
根据所述加速度信息的均方差和所述角速度信息的均方差是否符合预设条件确定当前时刻是否处于零速区间；
根据惯性导航解算结果及零速检测结果基于卡尔曼滤波算法计算得出所述IMU测量的速度误差和姿态误差；
根据所述速度误差和姿态误差对所述行人的姿态、速度和位置更新数据进行校正，得到精确的惯性导航解算结果。
4.如权利要求3所述的行人惯性导航方法，其特征在于，所述根据所述加速度信息的均方差和所述角速度信息的均方法是否符合预设条件确定当前时刻是否处于零速区间包括：
判断所述加速度信息的均方差是否小于或等于3δa，其中δa为所述IMU的加速度传感器的量测噪声方差；
判断所述角速度信息的均方差是否小于或等于3δω，其中δω为所述IMU的陀螺仪的量测噪声方差；
若所述加速度信息的均方差小于或等于3δa，且所述角速度信息的均方差是否小于或等于3δω，则当前时刻处于零速区间。
5.如权利要求3所述的行人惯性导航方法，其特征在于，所述根据所述行人的加速度信息和角速度信息对所述行人进行惯性导航解算，得到所述行人的姿态、速度和位置更新数据包括：
根据速度更新方程计算得出所述行人的速度更新数据，所述速度更新方程为：
Figure FDA0002248356270000021
其中，上坐标n表示大地坐标系，m为正整数，
Figure FDA0002248356270000027
表示大地坐标系下行人在tm-1时刻的速度，表示大地坐标系下行人在tm时刻的速度，
Figure FDA0002248356270000028
为在大地坐标系下通过加速度信息计算得到的行人在前一时刻和当前时刻之间的速度增量，Ts为一固定值表示加速度传感器信息更新时间；
根据姿态更新方程计算得出所述行人的姿态更新数据，所述姿态更新方程为：
其中，下坐标b表示载体坐标系，
Figure FDA0002248356270000026
表示tm时刻从载体坐标系到大地坐标系的姿态变换四元数，
Figure FDA0002248356270000024
表示tm-1时刻的姿态变换四元数，表示从tm-1时刻到tm时刻的姿态四元数变化；
根据位置更新方程计算得到所述行人的位置更新数据，所述位置更新方程为：
其中，
Figure FDA0002248356270000031
为大地坐标系下行人在tm时刻的位置，为大地坐标系下行人在tm-1时刻的位置。
6.如权利要求3所述的行人惯性导航方法，其特征在于，根据惯性导航解算结果及零速检测结果基于卡尔曼滤波算法计算得出所述IMU测量的速度误差和姿态误差包括：
若在IMU信息更新时刻，零速检索结果判定该时刻是非零速区间，则进行时间更新，将时间更新结果作为状态的最优估计输出；
若在IMU信息更新时刻，零速检测结果判断该时刻是零速区间，则依次进行时间更新及量测更新，将量测更新结果作为状态的最优估计输出。
7.一种零速检测装置，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，该所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至2中任一项所述的零速检测方法的步骤。
8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至2中任一项所述的零速检测方法的步骤。
9.一种行人惯性导航装置，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，该所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求3至6中任一项所述的行人惯性导航方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求3至6中任一项所述的行人惯性导航方法的步骤。
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