ES2844450T3

ES2844450T3 - Método y dispositivo para detectar la longitud de la zancada del peatón y el sendero peatonal

Info

Publication number: ES2844450T3
Application number: ES18172530T
Authority: ES
Inventors: Feng Xu; Ming Lyu; Chi Zhang
Original assignee: Beijing Fine Way Tech Co Ltd
Current assignee: Beijing Fine Way Tech Co Ltd
Priority date: 2017-06-23
Filing date: 2018-05-16
Publication date: 2021-07-22
Anticipated expiration: 2038-05-16
Also published as: US20180372500A1; EP3418692A3; CN109115216B; CN113218395A; CN113218395B; EP3418692A2; KR102191769B1; HUE052902T2; DK3418692T3; JP2019007948A; CN109115207A; KR20190000788A; PL3418692T3; PT3418692T; US11162795B2; EP3418692B1; HRP20210046T1; CN109115216A; CN109115207B

Abstract

Un método para detectar la longitud de la zancada del peatón que cruza el peatón mientras camina por un sendero, que comprende: detectar, con un procesador, los valores pico de los datos de aceleración longitudinal de un acelerómetro, un período de tiempo entre dos picos adyacentes de los datos de aceleración longitudinal es un intervalo de zancada, el intervalo de zancada es el tiempo que tarda el peatón en cruzar una zancada, y los datos de aceleración longitudinal representan el cambio de aceleración del peatón en la dirección de la gravedad en un proceso de caminar a lo largo del tiempo; integrar, con el procesador, los datos de aceleración longitudinal dentro del intervalo de zancada entre los dos picos adyacentes de los datos de aceleración longitudinal, para obtener datos de velocidad; integrar, con el procesador, los datos de velocidad dentro del intervalo de zancada entre los dos picos adyacentes de los datos de aceleración longitudinal para obtener datos de amplitud de desplazamiento longitudinal (h); tomar un valor máximo y un valor mínimo de los datos de amplitud de desplazamiento longitudinal (h); restar el valor mínimo del valor máximo de los datos de amplitud de desplazamiento longitudinal (h) para obtener un valor de amplitud de desplazamiento longitudinal (h1), el valor de amplitud de desplazamiento longitudinal (h1) es un desplazamiento del centro de masa del peatón en la dirección de la gravedad durante un proceso de una zancada en el sendero peatonal; calcular, con el procesador, una distancia (S1) entre dos pies del peatón en una zancada, en el sendero peatonal, en base a una relación geométrica entre el valor de amplitud de desplazamiento longitudinal (h1) y un modelo de marcha humana que incluye el proceso de una zancada; y calcular, con el procesador, un dato de longitud de la zancada sumando la longitud de un pie del peatón (S2) y la distancia calculada entre los dos pies en una zancada (S1), los datos de la longitud de la zancada son una distancia que el peatón cruza en una zancada.

Description

DESCRIPCIÓN

Método y dispositivo para detectar la longitud de la zancada del peatón y el sendero peatonal

Solicitud relacionada

Campo de la invención

La presente invención se refiere al campo técnico del posicionamiento en interiores, en particular, a un método para detectar la longitud de la zancada del peatón y el sendero peatonal.

Antecedentes de la invención

Las soluciones usadas en la técnica anterior para implementar el posicionamiento/navegación en interiores incluyen métodos tales como los basados en geomagnetismo, señal inalámbrica (Bluetooth, WIFI, señal de comunicación móvil, etc.), huella digital, guía inercial y similares. Estas tecnologías suelen sufrir desventajas como baja exactitud o equipos costosos, por lo que son difíciles de aplicar ampliamente. Además, además de la necesidad de teléfonos inteligentes, algunas tecnologías de posicionamiento también dependen de otros dispositivos de detección para lograr el posicionamiento, y su versatilidad no es fuerte.

La navegación por estima para peatones (PDR) es un método de estimación de la posición del momento siguiente midiendo la distancia y la dirección del movimiento por medio de acelerómetros, brújulas magnéticas, giroscopios, etc., con la condición de que se conozca la posición del tiempo inicial. La tecnología PDR puede resolver los defectos de la tecnología existente de navegación/posicionamiento en interiores. Sin embargo, las señales de salida del acelerómetro y del medidor de velocidad angular tienen grandes errores y, en particular, habrá un gran error de deriva de cero con el tiempo; debido a que no existe un modelo matemático razonable ni una corrección de errores efectiva para el PDR, lo que facilita que el sendero peatonal calculada en base a la tecnología PDR acumule errores, lo que conduce a una menor exactitud de posicionamiento.

Una solicitud de patente de la técnica anterior numerada US 20140019082A1 describe un método para calcular la longitud de una zancada de un usuario, que comprende las etapas: introducir una longitud de la pierna del usuario; obtener una aceleración vertical cuando el usuario está caminando, en donde la aceleración vertical es detectada por un acelerómetro y luego se elimina el efecto de la gravedad; hacer doble integral sobre la aceleración vertical para obtener un desplazamiento vertical para una zancada del usuario; calcular la longitud de una zancada de acuerdo con el desplazamiento vertical y la longitud de la pierna aplicando el teorema de Pitágoras.

Objetivos y resumen de la invención

La invención proporciona un método para detectar la longitud de la zancada del peatón de acuerdo con la reivindicación 1.

En una forma de modalidad, se proporciona un método para detectar un sendero peatonal de acuerdo con la reivindicación 6.

Preferentemente, comenzar con el procesador desde el punto de inicio del sendero y calcular el sendero peatonal en función del ángulo de desviación y los datos de la longitud de la zancada de un intervalo de zancada incluye:

comenzar con el procesador desde el punto de inicio del sendero, mediante el uso de la dirección del punto de inicio más el ángulo de desviación de la zancada actual como una dirección del sendero de la zancada actual, para trazar un sendero peatonal a lo largo de la dirección del sendero de la zancada actual basada en los datos de la longitud de la zancada de la zancada actual.

comenzar con el procesador desde el punto de inicio del sendero y juzgando si cada zancada es una línea recta o un giro en base al ángulo de desviación del intervalo de zancada;

trazar el sendero peatonal a lo largo de la dirección del punto de inicio en base a los datos de longitud de la zancada de la zancada actual si la zancada actual es una línea recta; y

usar la dirección del punto de inicio más el ángulo de desviación de la zancada actual como dirección del sendero de la zancada actual para trazar un sendero peatonal a lo largo de la dirección del sendero de la zancada actual en función de los datos de la longitud de la zancada de la zancada actual si la zancada actual es un giro.

Preferentemente, acumular los ángulos de desviación de N zancadas para obtener el valor de desplazamiento acumulativo del ángulo de dirección si el procesador determina que las N zancadas consecutivas son todas rectas;

dividir el valor de desplazamiento acumulativo del ángulo de dirección por el tiempo de estas N zancadas para obtener el valor de deriva de cero de la velocidad angular; y

antes de que el procesador integre una señal de velocidad angular de un medidor de velocidad angular en los intervalos de zancada, integrar después de restar el valor de deriva de cero de la velocidad angular de la señal de velocidad angular, y luego integrar.

Preferentemente, durante el trazado del sendero peatonal, el procesador adquiere datos del mapa de la ubicación del usuario; y

hacer coincidir el punto de inflexión en los datos del mapa en función del sendero si el procesador detecta que el usuario realiza un giro y corregir el sendero peatonal en función del punto de inflexión coincidente.

Preferentemente, obtener con el procesador los datos del mapa de la ubicación del usuario, comparar el sendero peatonal con la ruta en los datos del mapa y calcular un ángulo de desvío si el sendero peatonal se desvía de la ruta en los datos del mapa y volver a corregir el sendero peatonal a la dirección y longitud correctas de acuerdo con el ángulo de desvío. Preferentemente, adquirir con el procesador la posición y dirección del punto de inicio del sendero peatonal incluye: adquirir con el procesador la ubicación y dirección del punto de inicio a través de un sensor de posición y orientación; o determinar con el procesador la ubicación y dirección del punto de inicio en base a los datos calculados históricamente. Preferentemente, después de calcular con el procesador el sendero peatonal, que comprende además:

trazar con el procesador el sendero peatonal y enviarlo a un dispositivo de visualización para su visualización.

La invención proporciona un dispositivo electrónico que comprende un procesador y una memoria de acuerdo con la reivindicación 15.

El método y el dispositivo electróni

proporcionados por la presente invención mejoran la exactitud de posicionamiento del peatón y reducen el costo de implementación.

Breve descripción de las figuras

La Figura 1 es un diagrama de flujo del método para detectar de la longitud de la zancada del peatón de acuerdo con una modalidad de la presente invención;

La Figura 2 es un diagrama de un modelo de marcha humana;

La Figura 3 es un diagrama de flujo del método para detectar del sendero peatonal de acuerdo con una modalidad de la presente invención; y

La Figura 4 es un diagrama de flujo del método para detectar el sendero peatonal de acuerdo con la Modalidad Tres de la presente invención.

Descripción detallada de las modalidades

Las modalidades de la solución técnica de la presente invención se describirán en detalle en relación con los dibujos adjuntos. Las siguientes modalidades sólo sirven como ejemplos para ilustrar la solución técnica de la invención y no se dan para limitar el alcance de protección de la invención.

A menos que se especifique de cualquier otra manera, todos los términos técnicos y científicos usados en la presente descripción tienen el mismo significado que el conocido comúnmente por un experto en la técnica a la que pertenece la invención.

Modalidad 1

Como se muestra en la Figura 1, la presente modalidad proporciona un método para detectar la longitud de la zancada del peatón, que comprende:

Etapa S101: Detectar un valor pico de datos de aceleración longitudinal.

Entre ellos, los datos de aceleración longitudinal provienen del sensor de aceleración, y los datos de aceleración longitudinal describen el cambio de aceleración del usuario en la dirección de la gravedad en el proceso de marcha a lo largo del tiempo.

Etapa S102: Integrar dos veces los datos de aceleración longitudinal entre dos picos adyacentes; y obtener un valor de amplitud de desplazamiento longitudinal en base al resultado de la integración.

Entre ellos, el período de tiempo entre dos picos adyacentes de la aceleración longitudinal se define como un intervalo de zancada; el pico anterior corresponde al punto de inicio de una zancada y el pico siguiente corresponde al punto final de la zancada. El valor de amplitud de desplazamiento longitudinal es el desplazamiento del centro de masa del usuario en la dirección de la gravedad durante un proceso de una zancada.

Etapa S103: Obtener los datos de la longitud de la zancada en función del valor de la amplitud del desplazamiento longitudinal, la longitud del pie del usuario y la longitud de la pierna del usuario.

Entre ellos, los datos de la longitud de la zancada son la distancia que el usuario cruza en una zancada.

Los datos de amplitud de desplazamiento longitudinal se obtienen integrando dos veces los datos de aceleración, pero el punto de inicio y el punto final de la integración necesitan una detección y determinación especiales. En la técnica anterior, la detección de velocidad cero se usa generalmente para integrar entre dos posiciones de velocidad cero. En realidad, el punto de inicio y el punto final de la integración determinados por este método de detección no son precisos, y el método traerá muchos errores al resultado de detección final para la longitud de la zancada.

La curva de velocidad es una función periódica, por lo que debe aproximarse como una función Seno en el modelo. Y la función de aceleración puede aproximarse como una función Coseno. Por lo tanto, puede suponerse que este es el punto de cruce por cero de la curva de velocidad cuando la curva de aceleración está en el pico. Por lo tanto, en esta modalidad, no es necesario detectar la posición de velocidad cero, sino que directamente la velocidad se establece en cero en la posición del pico de aceleración y el intervalo entre dos picos adyacentes de la aceleración longitudinal se establece como un intervalo de zancadas. El intervalo de zancada determinado por el método anterior es más preciso. Por lo tanto, la operación de obtener el valor de amplitud de desplazamiento longitudinal integrando los datos de aceleración en el intervalo de zancada dos veces está más en línea con la situación real del movimiento del usuario y puede hacer que los datos de la longitud de la zancada finalmente determinados sean más precisos.

En comparación con el método existente de detección de velocidad cero, el método de detección de longitud de la zancada proporcionado por esta modalidad puede determinar el intervalo de zancada con mayor exactitud, mejorando así la exactitud de detección de los datos de la longitud de la zancada y proporcionando datos básicos más precisos para la navegación y el posicionamiento en interiores. Además, el método de la presente modalidad es simple y altamente eficiente, no requiere costosos dispositivos de hardware, no requiere el establecimiento de una nueva infraestructura (como Bluetooth, WIFI, etc.) y todos los terminales móviles que llevan los sensores de aceleración y han sido equipados con suficiente espacio de almacenamiento y tienen un procesador con ciertas capacidades de cómputo también pueden usarse para implementar el método de esta modalidad.

La Figura 2 ilustra un diagrama del modelo de marcha humana, que muestra una vista de la relación geométrica entre las cantidades físicas durante la marcha del cuerpo humano, donde h1 es la amplitud del desplazamiento longitudinal, l es la longitud de la pierna del usuario, S2 es la longitud del pie del usuario. So

puede obtenerse a través de relaciones geométricas y además pueden obtenerse datos de la longitud de la zancada completos Len=S1+S2.

Por medio de la etapa S101, se detecta el valor pico de los datos de aceleración longitudinal, y el intervalo entre dos picos adyacentes es un intervalo de zancadas. Por conveniencia de la descripción, el punto del tiempo correspondiente al pico anterior se denota por t1, y el punto del tiempo correspondiente asociado al pico sucesivo se registra como t2.

En esta modalidad, el intervalo entre dos picos adyacentes de la aceleración longitudinal se establece como un intervalo de zancada, y el valor de amplitud de desplazamiento longitudinal se obtiene integrando dos veces los datos de aceleración en el intervalo de zancada, en donde el valor S1 de cada zancada se calcula de forma independiente. Al comienzo de cada zancada, el valor de la amplitud del desplazamiento longitudinal del centro de masa corporal en el pico correspondiente debe ser cero. Después de completar cada intervalo de zancada, el valor de la amplitud del desplazamiento longitudinal del centro de masa corporal debe volver a cero. Entonces, esta suposición puede usarse para eliminar el error. Y el valor máximo del valor de amplitud de desplazamiento longitudinal en este intervalo de integración es h1, y luego se calcula adicionalmente el valor S1.

La etapa S102 incluye:

Etapa S201: Integrar los datos de aceleración longitudinal entre dos picos adyacentes para obtener los datos de velocidad. Suponiendo que los datos de aceleración longitudinal son a, los datos de velocidad como v=ja dt, el punto de inicio de la integración como t i y el punto final como t2.

Etapa S202: Integrar los datos de velocidad para obtener los datos del desplazamiento longitudinal h=fvdt. Los datos del desplazamiento longitudinal h están en función del tiempo.

Etapa S203: Tomar un valor máximo y un valor mínimo de los datos del desplazamiento longitudinal h durante la integración de t i a t2 y restar el valor mínimo del valor máximo para obtener el desplazamiento longitudinal h1. Entre ellos, el valor mínimo puede ser un valor negativo.

Otro método de implementación preferente de la etapa S102 incluye:

Etapa S211: Integrar los datos de aceleración longitudinal entre dos picos adyacentes para obtener los datos de velocidad. Suponiendo que los datos de aceleración longitudinal son a, los datos de velocidad como v=fadt, el punto de inicio de la integración como t i y el punto final como t2.

Etapa S212: Calcular una velocidad media

con base en los datos de velocidad.

Etapa S213: Integrar un valor restante después de restar la velocidad media de los datos de velocidad para obtener los datos del desplazamiento longitudinal h=f(v-vmedia)dt. Debido a que existe una deriva de cero en el acelerómetro, lo que provoca una deriva distinta de cero en la velocidad media, este algoritmo limita la acumulación de la deriva de cero. La suposición de velocidad cero basada en el modelo de movimiento es equivalente a poner forzadamente a cero la velocidad media. Restando la velocidad media de los datos de velocidad, se asegura que todo el valor de amplitud de desplazamiento longitudinal en un intervalo de zancada sea cero.

Etapa S214: Tomar un valor máximo y un valor mínimo de los datos de amplitud de desplazamiento longitudinal durante la integración de t1 a t2 y restar el valor mínimo del valor máximo para obtener el valor de amplitud de desplazamiento longitudinal. Entre ellos, el valor mínimo puede ser un valor negativo.

Hay múltiples modalidades preferidas de la etapa S101. Con base en cualquiera de las modalidades anteriores, para garantizar la autenticidad de los picos detectados, para la detección de picos de los datos de aceleración longitudinal, puede realizarse un retraso de medio ciclo (un ciclo es igual a un intervalo de zancada, la persona camina una zancada en aproximadamente 0,5 segundos, y cuando el valor pico mantiene medio período de 0,25 segundos, se determina que el primero es el pico verdadero. Esto no provocará una detección errónea ni una detección perdida. El tiempo para confirmar los picos se retrasa durante medio ciclo. Aunque confirmar el punto pico después de que la forma de onda compuesta por los datos de aceleración longitudinal incluye el punto pico real traerá un retraso de media zancada, este retraso está dentro del intervalo aceptable, y el método de procesamiento anterior puede garantizar que el pico detectado sea verdadero y preciso.

En cualquiera de las modalidades anteriores, los datos como la longitud de la pierna del usuario, la longitud del pie del usuario y similares son constantes para un determinado usuario. Aunque los valores no se obtienen fácilmente, pueden derivarse de datos ingresados por el usuario o de parámetros llamados desde otro software.

Por ejemplo, la mitad de la altura puede usarse para determinar la longitud de la pierna del usuario, y el valor de la altura puede obtenerse de la entrada del usuario o de los parámetros llamados desde otro software. Incluso si no hay datos específicos disponibles, pueden usarse valores de altura típicos como 1,75 metros, que básicamente pueden cubrir la multitud de 1,6 a 1,9 metros. El error está dentro del intervalo tolerable. Dado que el valor de la longitud de la pierna del usuario está en la raíz al calcular los datos de la longitud de la zancada, el efecto sobre el valor de S1 no es tan grande e incluso no es mayor que el ruido de la señal.

La longitud del pie del usuario también puede ser determinada por la entrada del usuario, pero esto traerá inconvenientes a la experiencia del usuario y, por lo tanto, la ganancia obtenida no es obvia. Con respecto a la longitud de cada zancada, la diferencia en la longitud del pie es de unos pocos centímetros a lo máximo. Por tanto, la introducción de la longitud del pie por parte del usuario no es una operación necesaria, por lo que puede asumirse como un valor típico, por ejemplo, 26 cm. Además, la longitud del pie del usuario también puede calcularse a través del modelo fisiológico del cuerpo humano. Por ejemplo, la longitud del pie del usuario se establece en 0,147 veces la altura del usuario. De acuerdo con los datos de investigaciones existentes, la relación entre la altura y la longitud del pie de un chino promedio es de 6,8:1, la relación de un europeo promedio es de 7:1. Estos parámetros pueden usarse para estimarla longitud del pie del usuario.

Debido a la forma de caminar del usuario y las diferencias en el sistema de sensores del terminal móvil, los datos de la longitud de la zancada obtenidos pueden tener errores. Sobre la base de cualquiera de las modalidades anteriores, esta modalidad reduce los errores anteriores agregando un factor de intervalo en el proceso de cálculo. Específicamente,

donde H=k hi, k es el factor de intervalo. El valor de amplitud de desplazamiento longitudinal en cada intervalo de zancada se ajusta introduciendo el factor de intervalo, para que el resultado sea más preciso.

Para mejorar aún más la exactitud de la medición, en esta modalidad, en el proceso inicial del usuario que detecta la longitud de la zancada a través de un terminal móvil, el factor de intervalo k puede ajustarse de forma adaptativa durante el cálculo de la longitud de la zancada y el factor de intervalo k es finalmente determinado por medio de la síntesis de los resultados del ajuste inicial. El factor de intervalo k considera exhaustivamente las características de la marcha del usuario y los errores del sistema, por lo que las características de la marcha del usuario y el error del sistema del sensor del terminal móvil pueden ajustarse para reducir el error de cálculo de los datos de longitud de la zancada.

El método preferido para ajustar de forma adaptativa el factor de intervalo k incluye los dos métodos siguientes:

(1) Cuando es posible obtener la posición real durante la marcha del usuario, el factor de intervalo k se ajusta de forma adaptativa conociendo la distancia determinada. Por ejemplo, si la ubicación real del usuario A y B puede obtenerse durante la marcha del usuario, puede obtenerse una distancia real entre A y B; al mismo tiempo, el método para detectar la longitud de la zancada puede usarse para obtener la suma de todos los datos de longitud de la zancada en la marcha del usuario de A a B; luego, de acuerdo con la distancia real y la distancia estimada entre A y B, el factor de intervalo se invierte. Por ejemplo, la ubicación real durante la marcha del usuario puede obtenerse a través de tecnologías de posicionamiento en interiores existentes, como el geomagnetismo o las huellas digitales de señales inalámbricas.

(2) Cuando sea imposible obtener la ubicación real durante la marcha del usuario, puede usarse la fórmula empírica para invertir el factor de intervalo k. Por ejemplo, de acuerdo con las suposiciones del modelo fisiológico humano, el ángulo de zancada de las personas es aproximadamente de 14 a 18 grados. Luego, tomando el ángulo de zancada apropiado y estimando la longitud de la zancada de acuerdo con la longitud de la pierna, la longitud del pie y el ángulo de la zancada, luego calculando inversamente el error del valor de amplitud de desplazamiento longitudinal del centro de masa del cuerpo humano en base a la longitud de la zancada estimada, por lo tanto, el factor de intervalo se obtiene. El ángulo de zancada típico puede ser de 15,5 grados o de 17 grados. Por ejemplo, el ángulo de zancada puede ser preferentemente de 16,5 grados. Puede usarse el algoritmo de optimización de ingeniería, puede omitirse el orden superior del cuadrado h1, luego se revisa la fórmula como

k (s"gft

' 2 A,

donde es el valor promedio medido realmente del valor de amplitud de desplazamiento longitudinal y 9 es el ángulo de zancada.

Por supuesto, también es posible ajustar de forma adaptativa el factor de intervalo por medio de estadísticas de aprendizaje automático en aplicaciones reales.

La frecuencia de la marcha humana es de unos 2 Hz, que suele ser de dos zancadas por segundo. La longitud de la zancada y el ángulo de dirección se actualizan con cada cambio de zancada. En la presente modalidad, la frecuencia de muestreo de los datos de salida del sensor es de 50 Hz para garantizar que la cantidad de datos recopilados en cada intervalo de zancadas pueda cumplir los requisitos de exactitud del procesamiento.

Debido al ruido que inevitablemente existe en los datos de salida del sensor, los datos de aceleración emitidos por el sensor de aceleración también pueden someterse a un procesamiento de reducción de ruido antes de la etapa S101.

Ciertamente, el ruido blanco de los datos de salida del sensor en una sección tiene direcciones positivas y negativas. Dado que la modalidad usa el método de integración para procesar los datos de aceleración, el ruido blanco contenido en los datos puede eliminarse hasta cierto punto, lo que equivale a realizar un filtro de Kalman. Como resultado, puede omitirse el proceso de reducción de ruido antes de la etapa S101.

Cada una de las modalidades preferidas en la presente modalidad puede combinarse arbitrariamente.

El método de detección del sendero peatonal en la presente modalidad es simple y altamente eficiente, no requiere dispositivos de hardware costosos, no requiere el establecimiento de una nueva infraestructura (como Bluetooth, WIFI, etc.) y todos los terminales móviles que llevan acelerómetros, medidores de velocidad angular y que han sido equipados con suficiente espacio de almacenamiento y tienen un procesador con ciertas capacidades de cómputo también pueden usarse para implementar el método de esta modalidad. Por ejemplo, un usuario puede llevar un terminal móvil inteligente, como una pulsera inteligente, un teléfono inteligente, etc., cuando camina. Un acelerómetro y un medidor de velocidad angular están instalados en el terminal inteligente móvil. El acelerómetro generará datos de aceleración de acuerdo con la detección de movimiento del usuario y el medidor de velocidad angular generará una señal de velocidad angular de acuerdo con la detección del movimiento del usuario. Las modalidades de la presente invención necesitan usar los datos de aceleración de la dirección de la gravedad (es decir, la dirección longitudinal) y la señal de velocidad angular de la dirección horizontal para el cálculo. Dado que los datos de aceleración generados directamente por el acelerómetro se generan en función del sistema de coordenadas portador del propio acelerómetro, también es necesario convertir los datos de aceleración obtenidos del acelerómetro en el sistema de coordenadas portador en los datos de aceleración longitudinal en el sistema de coordenadas geodésicas. De manera similar, el método de conversión para el sistema de coordenadas se usa para obtener la señal de velocidad angular en la dirección horizontal. El método de conversión para el sistema de coordenadas puede adoptar cualquier método de conversión para el sistema de coordenadas en la técnica anterior, que no está específicamente limitado en la presente invención, y todos ellos están dentro del alcance de protección de la presente invención.

Cualquier método proporcionado en la presente modalidad no solo puede usarse para la navegación peatonal e interior, sino que también puede reemplazar el podómetro de hardware para obtener el contador de zancadas mientras se calcula la distancia peatonal. El método también puede usarse para el posicionamiento instantáneo, la construcción de mapas y está disponible para ocasiones comerciales, como la recopilación de bases de datos de huellas digitales de señales.

El método proporcionado en la presente modalidad también puede combinarse con otras tecnologías de posicionamiento y navegación para posicionamiento al aire libre y navegación al aire libre. Por ejemplo, en combinación con la tecnología GNSS y en base a las ventajas de la exactitud alta de posicionamiento de corto alcance en la presente modalidad, se mejora la exactitud de posicionamiento y navegación de distancia corta mientras se evita el error de deriva a largo plazo, y la exactitud de posicionamiento y navegación del GNSS en el exterior se mejora al tiempo que se reduce el consumo de energía (adquisición de GNSS de frecuencia baja, etc.). El método proporcionado en la presente modalidad proporciona una solución general de exactitud alta y potencia baja para la navegación de posicionamiento en interiores y exteriores.

Modalidad 2

Como se muestra en la Figura 3, la presente modalidad proporciona un método para detectar el sendero peatonal, que comprende:

Etapa S301: Adquirir la posición y dirección del punto de inicio del sendero.

Etapa S302: Calcular un intervalo de zancada y datos de la longitud de la zancada para cada zancada.

Entre ellos, el intervalo de zancada es el tiempo que tarda el usuario en cruzar una zancada. Los datos de la longitud de la zancada son las distancias que debe recorrer el usuario para cruzar una zancada.

Etapa S303: Integrar una señal de velocidad angular en cada intervalo de zancada, el ángulo de desviación inicial durante la integración se establece en cero, para obtener el ángulo de desviación generado en cada intervalo de zancada.

Entre ellos, los datos de aceleración longitudinal describen el cambio de aceleración del usuario en la dirección de la gravedad en el proceso de marcha a lo largo del tiempo, y el eje temporal de los datos de aceleración longitudinal y la señal de velocidad angular son los mismos. La señal de velocidad angular es la velocidad angular de rotación horizontal derivada del medidor de velocidad angular, que incluye, entre otros, un giroscopio.

Etapa S304: Comenzar desde el punto de inicio; y calcular el sendero peatonal en base al ángulo de desviación y los datos de la longitud de la zancada de cada intervalo de zancada.

La solución de la técnica anterior integra la señal de velocidad angular de todo el proceso de marcha continuamente para obtener la desviación angular total desde el punto de inicio del sendero. Dado que la salida de la señal de velocidad angular del giróscopo tiene deriva, el método de cálculo existente puede acumular fácilmente el error de deriva. En la presente modalidad, cada zancada se integra desde cero. El ángulo de desviación calculado es el ángulo que el usuario gira relativamente antes y después de esta zancada, de manera que puede controlarse el error generado por el ángulo de desviación en cada zancada. Por lo tanto, en la presente modalidad, el método de integración sección por sección se usa para obtener el ángulo de desviación de cada zancada, en donde el cálculo del ángulo de desviación correspondiente a cada zancada es independiente y el error del ángulo de desviación está limitado dentro del error de desviación de una zancada, de manera que puede evitarse la acumulación de errores de ángulo de desviación y el sendero peatonal obtenida sobre la base de la presente modalidad es más precisa. Además, el método en la presente modalidad es simple y altamente eficiente, no requiere dispositivos costosos de hardware, no requiere el establecimiento de una nueva infraestructura (como Bluetooth, WIFI, etc.) y todos los terminales móviles que llevan sensores de aceleración y se han equipado con suficiente espacio de almacenamiento y tienen un procesador con ciertas capacidades de cómputo que también pueden usarse para implementar el método de esta modalidad.

La modalidad preferida de la etapa S304 incluye: comenzar desde el punto de inicio del sendero, usar la dirección del sendero de la zancada anterior más el ángulo de desviación de la zancada actual como una dirección del sendero de la zancada actual, trazar un sendero peatonal a lo largo de la dirección del sendero de la zancada actual basada en los datos de la longitud de la zancada dentro del intervalo de zancada. La dirección del sendero inicial del sendero peatonal es la dirección del punto de inicio del sendero adquirida en la etapa S301, y la coordenada inicial del sendero peatonal es la posición del punto de inicio del sendero obtenida en la etapa S301.

Otra modalidad preferida de la etapa S304 incluye:

Etapa S401: comenzar desde el punto de inicio del sendero y juzgar si cada zancada es una línea recta o un giro en base al ángulo de desviación de cada intervalo de zancada.

Etapa S402: trazar el sendero peatonal a lo largo de la dirección actual de la marcha en base a los datos de la longitud de la zancada de la zancada actual si la zancada actual es una línea recta.

Etapa S403: usar la dirección de la dirección de la marcha actual más el ángulo de desviación de la zancada actual como una dirección del sendero de la zancada actual para trazar un sendero peatonal a lo largo de la dirección del sendero de la zancada actual en función de los datos de longitud de la zancada de la zancada actual si la zancada actual es un giro.

Si se determina que la zancada N continua (por ejemplo, 20 zancadas o 50 zancadas) es una marcha en línea recta, la dirección de la marcha debe considerarse como una línea recta y, al mismo tiempo, el ángulo de desviación durante este período de N zancadas se acumula para obtener un valor de desplazamiento acumulativo del ángulo de dirección del medidor de velocidad angular. Al dividir el valor de desplazamiento acumulativo del ángulo de dirección por el tiempo de las N zancadas puede obtenerse el valor de desplazamiento cero de la velocidad angular. En el proceso de integrar la señal de velocidad angular en cada intervalo de zancada para calcular un ángulo de desviación de una zancada en la etapa S303, el valor de deriva de cero de la velocidad angular se resta primero de la señal de velocidad angular y luego se realiza la integración. Esto puede eliminar la deriva de cero del sistema del medidor de velocidad angular.

En la modalidad preferida mencionada anteriormente, la dirección de la marcha de un usuario se juzga en base al ángulo de desviación de cada zancada. Por ejemplo, si un ángulo de desviación de una zancada está dentro de 0,2 radianes, puede considerarse que el usuario camina en línea recta, y si el ángulo de desviación es más de 0,5 radianes, puede considerarse que el usuario camina con un giro. En el caso de girar en los experimentos actuales, el ángulo de desviación suele alcanzar 0,7 a 0,8 o incluso más de 1 radianes.

Durante la marcha, el usuario puede experimentar ligeras desviaciones debido a diversas razones, como la desviación por evitar obstáculos, la desviación causada por la marcha del usuario y la desviación resultante de errores en el sistema de sensores del terminal móvil, pero al sintetizar múltiples zancadas, el sendero peatonal es una línea recta. En este caso, la ligera desviación mencionada anteriormente se refleja en el sendero peatonal para aumentar virtualmente la cantidad de cálculo mientras hace que la trayectoria trazada no sea simple y hermosa. Además, en la técnica anterior, no hay forma de obtener el ángulo de desviación en donde cada zancada gira relativamente por medio de integración continua, por lo que no hay forma de corregir la ligera desviación. Por lo tanto, la presente modalidad preferida es ventajosa porque, en base al el método de cálculo del ángulo de desviación zancada a zancada, la corrección se realiza para el ángulo de desviación de cada zancada de manera que el sendero peatonal calculada se ajuste más al sendero peatonal real.

La presente modalidad proporciona además una forma de modalidad preferida para la etapa S301. Específicamente hablando, la ubicación y dirección del punto de inicio del sendero puede obtenerse de antemano a través de medios técnicos como GNSS, WIFI Bluetooth, brújula electrónica y correspondencia de mapas.

Esta modalidad proporciona además una forma de modalidad preferida de la etapa S301. Específicamente hablando, la forma de implementación preferida de la etapa S301 que incluye: la dirección en la que el usuario camina inicialmente (es decir, la dirección del punto de inicio del sendero) puede ser inexacta durante el inicio y puede estar fuera del camino. Después de dos o tres zancadas, los datos anteriores se corrigen de acuerdo con los datos posteriores, y la dirección de la marcha inicial se restablece para mejorar la exactitud del trazado del sendero posterior.

La forma de implementación preferida de esta modalidad incluye además: en el proceso de trazado del sendero, si pueden obtenerse los datos del mapa determinados, el punto de giro en el mapa se empareja de acuerdo con el comportamiento de giro detectado, y el sendero peatonal se corrige de acuerdo con el punto de inflexión emparejado, de manera que se pueda mejorar la exactitud.

Dado que los datos de salida del sensortienen ruido inevitablemente, el método preferido de la presente modalidad incluye realizar un procesamiento de reducción de ruido en la señal de velocidad angular antes de usar los datos de velocidad angular.

Otro método preferido de la presente modalidad incluye además: obtener una dirección sustancial (por ejemplo, la dirección del sendero antes de la pérdida de la señal se toma como la dirección del sendero actual) cuando se produce la interferencia de algunas señales en el proceso de marcha en línea recta, por ejemplo, cuando se pierde la salida de señal del sensor; estimar el sendero peatonal en función de la dirección sustancial y la ubicación antes de la pérdida de señal; adquirir los datos del mapa, que incluyen todas las rutas, hacer coincidir una ruta posible en los datos del mapa en base a la dirección sustancial y la ubicación antes de la pérdida de señal, y comparar el sendero peatonal estimado con la trayectoria posible; calcular un ángulo de desvío en base al en la desviación tal como marchar diez metros por una desviación de un grado para calcular el error para la ubicación, y corregir el sendero peatonal del usuario de regreso a la dirección y longitud correctas en base al ángulo de desvío. el sendero peatonal así obtenida es más exacta.

el sendero peatonal calculada puede presentarse por medio de una aplicación en el terminal móvil y combinarse con datos como mapas para proporcionar al usuario un sendero peatonal.

Cualquier método proporcionado en la presente modalidad no solo puede usarse para la navegación peatonal y en interiores, sino que también puede reemplazar el podómetro de hardware. El método también puede usarse para el posicionamiento instantáneo, la construcción de mapas y está disponible para ocasiones comerciales, como la recopilación de bases de datos de huellas digitales de señales de ubicación en interiores.

El sensor guiado por inercia (CEP o CER) es muy preciso en distancias cortas, pero la exactitud se difuminará con el tiempo. La exactitud de corto alcance de GNSS no es alta, pero no habrá difusión de errores durante mucho tiempo. El método proporcionado en la presente modalidad puede combinar la navegación guiada por inercia y la tecnología GNSS para complementarse entre sí, para mejorar el posicionamiento a corta distancia y la exactitud de la navegación mientras se evita el error de deriva a largo plazo, y la exactitud del GNSS en el exterior se mejora mientras se reduce el consumo de energía (adquisición de baja frecuencia de GNSS, etc.). El método proporcionado en la presente modalidad proporciona una solución general de exactitud alta y potencia baja para la navegación de posicionamiento en interiores y exteriores.

Modalidad 3

La presente modalidad proporciona un método para detectar el sendero peatonal, que comprende:

Etapa S501: Adquirir la posición y dirección del punto de inicio del sendero.

Etapa S502: Obtener un intervalo de zancada en base a los datos de aceleración de longitud; y calcular los datos de la longitud de la zancada respectivos de cada intervalo de zancada.

Etapa S503: Integrar una señal de velocidad angular en cada intervalo de zancada, el ángulo de desviación inicial durante la integración se establece en cero, para obtener el ángulo de desviación generado en cada intervalo de zancada.

Entre ellos, los datos de aceleración longitudinal describen el cambio de aceleración del usuario en la dirección de la gravedad en el proceso de marcha a lo largo del tiempo, y el eje temporal de los datos de aceleración longitudinal y la señal de velocidad angular son los mismos. La señal de velocidad angular proviene del medidor de velocidad angular, que incluye pero no se limita a un giroscopio.

Etapa S504: Comenzar desde el punto de inicio; y calcular el sendero peatonal en base al ángulo de desviación y los datos de la longitud de la zancada de cada intervalo de zancada.

La solución de la técnica anterior integra la señal de velocidad angular de todo el proceso de marcha continuamente para obtener la desviación angular total desde el punto de inicio del sendero. Dado que la salida de la señal de velocidad angular por el giróscopo tiene deriva y ruido, el método de cálculo existente puede acumular fácilmente la deriva y el error aleatorio. En la presente modalidad, cada zancada se integra desde cero. El ángulo de desviación calculado es el ángulo que el usuario gira relativamente antes y después de esta zancada, de manera que puede controlarse el error generado por el ángulo de desviación en cada zancada. Por lo tanto, en la presente modalidad, el método de integración sección por sección se usa para obtener el ángulo de desviación de cada zancada, en donde el cálculo del ángulo de desviación correspondiente a cada zancada es independiente y el error del ángulo de desviación está limitado dentro del error de desviación de una zancada, de manera que puede evitarse la acumulación de errores de ángulo de desviación y el sendero peatonal obtenida sobre la base de la presente modalidad es más precisa. Además, el método en la presente modalidad es simple y altamente eficiente, no requiere dispositivos costosos de hardware, no requiere el establecimiento de una nueva infraestructura (como Bluetooth, WIFI, etc.) y todos los terminales móviles que llevan sensores de aceleración y se han equipado con suficiente espacio de almacenamiento y tienen un procesador con ciertas capacidades de cómputo que también pueden usarse para implementar el método de esta modalidad.

La etapa S502 incluye:

Etapa S601: Detectar un valor pico de datos de aceleración longitudinal.

Etapa S602: Integrar dos veces los datos de aceleración longitudinal entre dos picos adyacentes; y obtener un valor de amplitud de desplazamiento longitudinal en base al resultado de la integración.

Entre ellos, el período de tiempo entre dos picos adyacentes de la aceleración longitudinal se define como un intervalo de zancada; el pico anterior corresponde al punto de inicio de un zancada y el pico sucesivo corresponde al punto final del zancada. El valor de amplitud de desplazamiento longitudinal es el desplazamiento del centro de masa del usuario en la dirección de la gravedad durante un proceso de una zancada.

Etapa S603: Obtener los datos de la longitud de la zancada en función del valor de la amplitud del desplazamiento longitudinal, la longitud del pie del usuario y la longitud de la pierna del usuario.

Entre ellos, el intervalo de zancadas de la integración de la señal de la velocidad angular en la etapa S503 es estrictamente coherente con el intervalo de zancadas de la integración de la aceleración longitudinal en la etapa S602.

En la modalidad preferida anterior, no es necesario detectar la posición de velocidad cero, sino que directamente la velocidad se establece en cero en la posición del pico de aceleración y el intervalo entre dos picos adyacentes de la aceleración longitudinal se establece en un intervalo de zancada. El intervalo de zancada determinado por el método anterior es más preciso. Por lo tanto, la operación de obtener el valor de amplitud de desplazamiento longitudinal integrando los datos de aceleración en el intervalo de zancada dos veces está más en línea con la situación real del movimiento del usuario y puede hacer que los datos de la longitud de la zancada finalmente determinados sean más precisos. De acuerdo con el intervalo de zancada preciso, la exactitud del ángulo de desviación para cada uno puede mejorarse aún más y, de acuerdo con los datos precisos de longitud de la zancada, la trayectoria final que se trazará es más precisa.

La Figura 2 ilustra una vista del modelo de marcha humana, mostrando una vista de la relación geométrica entre las cantidades físicas durante la marcha del cuerpo humano, en donde h1 es la amplitud del desplazamiento longitudinal, l es la longitud de la pierna del usuario, S2 es la longitud del pie del usuario. So

Por medio de la etapa S601, se detecta el valor pico de los datos de aceleración longitudinal, y el intervalo entre dos picos adyacentes es un intervalo de zancadas. Por conveniencia de la descripción, el punto del tiempo correspondiente al pico anterior se denota por t1, y el punto del tiempo correspondiente asociado al pico sucesivo se registra como t2.

En base a la modalidad del método anterior, la modalidad específica de la etapa S602 incluye:

Etapa S611: Integrar los datos de aceleración longitudinal entre dos picos adyacentes para obtener los datos de velocidad. Suponiendo que los datos de aceleración longitudinal son a, los datos de velocidad como v=ja dt, el punto de inicio de la integración como t i y el punto final como t2.

Etapa S612: Integrar los datos de velocidad para obtener los datos del desplazamiento longitudinal h=fvdt. Los datos del desplazamiento longitudinal h están en función del tiempo.

Etapa S613: Tomar un valor máximo y un valor mínimo de los datos del desplazamiento longitudinal h durante la integración de t1 a t2 y restar el valor mínimo del valor máximo para obtener el valor de amplitud de desplazamiento longitudinal h i. Entre ellos, el valor mínimo puede ser un valor negativo.

Suponiendo que al comienzo de cada zancada el valor de la amplitud del desplazamiento longitudinal del centro de masa corporal en el pico correspondiente debe ser cero, después de que se completa cada intervalo de zancada, el valor de amplitud de desplazamiento longitudinal del centro de masa corporal debe volver a cero. En la presente modalidad, esta suposición puede usarse para eliminar errores en el proceso de cálculo. En base a la suposición anterior, otro método de implementación preferido de la etapa S602 incluye:

Etapa S621: Integrar los datos de aceleración longitudinal entre dos picos adyacentes para obtenerlos datos de velocidad. Suponiendo que los datos de aceleración longitudinal son a, los datos de velocidad como v=ja dt, el punto de inicio de la integración como t i y el punto final como t2.

Etapa S622: Calcular una velocidad media

con base en los datos de velocidad.

Etapa S623: Integrar un valor restante después de restar la velocidad media de los datos de velocidad para obtener los datos del desplazamiento longitudinal h=j(v-vmedia)dt. Restando la velocidad media de los datos de velocidad, se asegura que todo el valor de amplitud de desplazamiento longitudinal en un intervalo de zancada sea cero.

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Etapa S624: Tomar un valor máximo y un valor mínimo de los datos de amplitud de desplazamiento longitudinal durante la integración de t1 a t2 y restar el valor mínimo del valor máximo para obtener el valor de amplitud de desplazamiento longitudinal h1. Entre ellos, el valor mínimo puede ser un valor negativo.

Para la detección de la longitud de la zancada en esta modalidad, cualquier método de implementación preferido en la modalidad 1 puede combinarse para formar un método de implementación preferido adicional, que no se describe en la presente descripción nuevamente.

La modalidad preferida de la etapa S504 incluye: comenzar desde el punto de inicio del sendero, usar la dirección del sendero de la zancada anterior más el ángulo de desviación de la zancada actual como una dirección del sendero de la zancada actual, trazar un sendero peatonal a lo largo de la dirección del sendero de la zancada actual basada en los datos de la longitud de la zancada dentro del intervalo de zancada. La dirección del sendero inicial del sendero peatonal es la dirección del punto de inicio del sendero adquirida en la etapa S501, y la coordenada inicial del sendero peatonal es la posición del punto de inicio del sendero obtenida en la etapa S501.

Otra modalidad preferida de la etapa S504 incluye:

Etapa S701: Comenzar desde el punto de inicio del sendero y juzgar si cada zancada es una línea recta o un giro en función del ángulo de desviación de cada intervalo de zancada.

Etapa S702: Trazar el sendero peatonal a lo largo de la dirección del sendero de la zancada anterior en función de los datos de longitud de la zancada de la zancada actual si la zancada actual es una línea recta.

Etapa S703: Usar la dirección del sendero de la zancada anterior más el ángulo de desviación de la zancada actual como una dirección del sendero de la zancada actual para trazar un sendero peatonal a lo largo de la dirección del sendero de la zancada actual de acuerdo con los datos de longitud de la zancada actual si la zancada actual es un giro.

La presente modalidad proporciona además una forma de modalidad preferida para la etapa S501. Específicamente hablando, la ubicación y dirección del punto de inicio del sendero puede obtenerse de antemano a través de medios técnicos como GNSS, WIFI Bluetooth, brújula electrónica y correspondencia de mapas.

Esta modalidad proporciona además una forma de modalidad preferida de la etapa S501. Específicamente hablando, la dirección en la que el usuario camina inicialmente (es decir, la dirección del punto de inicio del sendero) puede ser inexacta durante el inicio y puede estar fuera del camino. Después de dos o tres zancadas, los datos anteriores se corrigen de acuerdo con los datos posteriores, y la dirección de la marcha inicial se restablece para mejorar la exactitud del trazado del sendero posterior.

Cualquier método proporcionado en la presente modalidad no solo puede usarse para el posicionamiento y navegación en interiores y exteriores, sino que también puede reemplazar el podómetro de hardware. El método también puede usarse para el posicionamiento instantáneo y la construcción de mapas, y está disponible para ocasiones comerciales, como la recopilación de bases de datos de huellas digitales de señales de ubicación en interiores.

El sensor guiado por inercia (CEP o CER) es muy preciso en distancias cortas, pero la exactitud se difuminará con el tiempo. La exactitud de corto alcance de GNSS no es alta, pero no habrá difusión de errores durante mucho tiempo. El método proporcionado en la presente modalidad puede combinar la navegación guiada por inercia y la tecnología GNSS para complementarse entre sí, para mejorar el posicionamiento a corta distancia y la exactitud de la navegación mientras se evita el error de deriva a largo plazo, y la exactitud del GNSS en el exterior se mejora mientras se reduce el consumo de energía (adquisición de frecuencia baja de la señal GNSS, etc.). El método proporcionado en la presente modalidad proporciona una solución general de exactitud alta y potencia baja para la navegación de posicionamiento en interiores y exteriores.

Modalidad 4

La presente modalidad proporciona un medio legible por ordenador en donde se almacenan instrucciones legibles por ordenador. Cuando el ordenador ejecuta las instrucciones, se realiza el método descrito en cualquiera de las modalidades mencionadas anteriormente.

La presente modalidad también proporciona un dispositivo electrónico que comprende un procesador y una memoria que almacena una instrucción ejecutable por un procesador, cuando el procesador ejecuta la instrucción, se realiza el método descrito en cualquiera de las modalidades mencionadas anteriormente. El dispositivo electrónico puede transportarse por el usuario a cualquier parte del cuerpo.

Claims

REIVINDICACIONES

i. Un método para detectar la longitud de la zancada del peatón que cruza el peatón mientras camina por un sendero, que comprende:

detectar, con un procesador, los valores pico de los datos de aceleración longitudinal de un acelerómetro, un período de tiempo entre dos picos adyacentes de los datos de aceleración longitudinal es un intervalo de zancada, el intervalo de zancada es el tiempo que tarda el peatón en cruzar una zancada, y los datos de aceleración longitudinal representan el cambio de aceleración del peatón en la dirección de la gravedad en un proceso de caminar a lo largo del tiempo;

integrar, con el procesador, los datos de aceleración longitudinal dentro del intervalo de zancada entre los dos picos adyacentes de los datos de aceleración longitudinal, para obtener datos de velocidad;

integrar, con el procesador, los datos de velocidad dentro del intervalo de zancada entre los dos picos adyacentes de los datos de aceleración longitudinal para obtener datos de amplitud de desplazamiento longitudinal (h); tomar un valor máximo y un valor mínimo de los datos de amplitud de desplazamiento longitudinal (h); restar el valor mínimo del valor máximo de los datos de amplitud de desplazamiento longitudinal (h) para obtener un valor de amplitud de desplazamiento longitudinal (h1), el valor de amplitud de desplazamiento longitudinal (h1) es un desplazamiento del centro de masa del peatón en la dirección de la gravedad durante un proceso de una zancada en el sendero peatonal;

calcular, con el procesador, una distancia (S1) entre dos pies del peatón en una zancada, en el sendero peatonal, en base a una relación geométrica entre el valor de amplitud de desplazamiento longitudinal (h1) y un modelo de marcha humana que incluye el proceso de una zancada; y

calcular, con el procesador, un dato de longitud de la zancada sumando la longitud de un pie del peatón (S2) y la distancia calculada entre los dos pies en una zancada (S1), los datos de la longitud de la zancada son una distancia que el peatón cruza en una zancada.
2. El método en la reivindicación 1, en donde después de integrar los datos de aceleración longitudinal para obtener los datos de velocidad, el método comprende:

(i) calcular, por el procesador, una velocidad media basada en los datos de velocidad, en donde:

la velocidad media se calcula por medio de

los datos de aceleración longitudinal son a;

los datos de velocidad se calculan como v=ja dt sobre un intervalo [ti, t2]; e

(ii) integrar, por el procesador, un valor que queda después de restar la velocidad media de los datos de velocidad para obtener un dato de amplitud de desplazamiento longitudinal (h), en donde:

los datos de amplitud de desplazamiento longitudinal (h) calculados en (ii) se usan para calcular además el valor de amplitud de desplazamiento longitudinal (h1), la distancia entre los dos pies del peatón en una zancada (S i) y, por tanto, los datos de la longitud de la zancada como se reivindicó en la reivindicación 1.
3. El método en la reivindicación 1, en donde cuando el procesador detecta los valores pico de los datos de aceleración longitudinal del acelerómetro, y cuando aparece una señal máxima y no aparece una nueva señal pico después de un tiempo de la mitad de los retrasos del intervalo de zancada, el procesador determina que la señal pico aparecida es una verdadera señal máxima y el tiempo de la mitad del intervalo de zancada proviene de estadísticas históricas o valores de experiencia predeterminados.
4. El método en la reivindicación 1, en donde:

la obtención del valor de amplitud de desplazamiento longitudinal incluye además el uso de un factor de intervalo por parte del procesador para ajustar el valor de amplitud de desplazamiento longitudinal; y

el factor de intervalo es un valor de experiencia predeterminado o se obtiene comparando el valor de amplitud de desplazamiento longitudinal estimado por el modelo de marcha humana con un valor medido.
5. El método en la reivindicación 4, en donde el método comprende además: durante la marcha, por el peatón, entre dos puntos conocidos en el sendero peatonal, el procesador compara una distancia medida entre los dos puntos conocidos que se obtiene sumando las longitudes de zancada detectadas con un distancia real entre los dos puntos conocidos, y luego realiza un razonamiento hacia atrás para obtener y actualizar el factor de intervalo.
6. Un método para detectar un sendero peatonal en base al cálculo de la(s) longitud(es) de zancada cruzada por el peatón en el sendero peatonal, que comprende:

adquirir, con un procesador, una posición y una dirección de un punto de inicio del sendero peatonal; detectar, por medio del procesador, la longitud de la zancada del peatón cruzada por el peatón mientras camina por un sendero de acuerdo con el método de la reivindicación 1;

integrar, con el procesador, una señal de velocidad angular detectada desde un medidor de velocidad angular en el intervalo de zancada, fijándose un ángulo de desviación inicial en cero durante la integración, para obtener un ángulo de desviación generado en el intervalo de zancada; y

comenzar, por el procesador, desde el punto de inicio del sendero peatonal y calcular el sendero peatonal del peatón en base al ángulo de desviación y los datos de la longitud de la zancada del intervalo de zancada.
7. El método en la reivindicación 6, en donde comenzar por el procesador desde el punto de inicio del sendero peatonal y calcular el sendero peatonal en base al ángulo de desviación y los datos de la longitud de la zancada del intervalo de zancada incluye:

comenzar por el procesador desde el punto de inicio del sendero peatonal, mediante el uso de la dirección del punto de inicio más el ángulo de desviación de una zancada actual como una dirección del sendero de la zancada actual, para trazar un sendero peatonal a lo largo de la dirección del sendero de la zancada actual basada en los datos de longitud de la zancada actual; y

enviar desde el procesador el sendero peatonal trazada a un dispositivo de visualización para su visualización.
8. El método en la reivindicación 6, en donde comenzar por el procesador desde el punto de inicio del sendero peatonal y calcular el sendero peatonal en base al ángulo de desviación y los datos de la longitud de la zancada de un intervalo de zancada incluye:

comenzar por el procesador desde el punto de inicio del sendero peatonal y juzgar si cada zancada es una línea recta o un giro en base al ángulo de desviación del intervalo de zancada;

trazar el sendero peatonal a lo largo de la dirección del punto de inicio en base a los datos de longitud de la zancada actual si la zancada actual es una línea recta; y

usar la dirección del punto de inicio más el ángulo de desviación de la zancada actual como una dirección del sendero de la zancada actual para trazar el sendero peatonal a lo largo de la dirección del sendero de la zancada actual en función de los datos de longitud de la zancada de la zancada actual si la zancada actual es un giro.
9. El método en la reivindicación 8, que comprende además:

acumular los ángulos de desviación de N números consecutivos de zancadas para obtener el valor de desplazamiento acumulativo del ángulo de dirección si el procesador determina que N zancadas consecutivas son todas rectas;

dividir el valor de desplazamiento acumulativo del ángulo de dirección por el tiempo de las N zancadas para obtener el valor de deriva del cero de la velocidad angular;

en donde, antes de que el procesador integre la señal de velocidad angular del medidor de velocidad angular en los intervalos de zancada, el método comprende además restar el valor de deriva del cero de la velocidad angular de la señal de velocidad angular, y luego integrar el valor obtenido después de restar para eliminar una deriva del cero del sistema del medidor de velocidad angular.
10. El método en la reivindicación 7, que comprende además:

durante el trazado del sendero peatonal, adquirir, con el procesador, un mapa de datos de la ubicación del peatón; y

hacer coincidir un punto de inflexión en los datos del mapa en función del sendero peatonal si el procesador detecta que el peatón gira y corregir el sendero peatonal de acuerdo con el punto de giro coincidente.
11. El método en la reivindicación 7, que comprende además:

obtener con el procesador un mapa de datos de una ubicación del peatón;

comparar el sendero peatonal con una ruta en los datos del mapa; y

calcular un ángulo de desvío si el sendero peatonal se desvía de la ruta en los datos del mapa y corregir la trayectoria de regreso a una dirección y longitud correctas en función del ángulo de desvío.
12. El método en la reivindicación 6, en donde adquirir con el procesador la ubicación y la dirección del punto de inicio del sendero peatonal incluye uno de:

adquirir con el procesador la ubicación y dirección del punto de inicio a través de un sensor de posición y orientación; o

determinar con el procesador la ubicación y dirección del punto de inicio en base a los datos calculados históricamente.
13. El método en la reivindicación 6, que comprende además: trazar con el procesador el sendero peatonal y enviarlo a un dispositivo de visualización para visualizarlo después de calcular con el procesador el sendero peatonal.
14. El método en la reivindicación 6, en donde después de integrar los datos de aceleración longitudinal para obtener los datos de velocidad, el método comprende:

(i) calcular, por el procesador, una velocidad media basada en los datos de velocidad, en donde:

la velocidad media se calcula por medio de

los datos de aceleración longitudinal son a;

los datos de velocidad se calculan como v= jadt sobre un intervalo [t1, t2]; e

(ii) integrar, por el procesador, un valor que queda después de restar la velocidad media de los datos de velocidad para obtener un dato de amplitud de desplazamiento longitudinal (h), en donde:

los datos de amplitud de desplazamiento longitudinal (h) calculados en (ii) se usan para calcular además el valor de amplitud de desplazamiento longitudinal (h1), la distancia entre los dos pies del peatón en una zancada (S1) y, por tanto, los datos de la longitud de la zancada como se reivindicó en la reivindicación 6.
15. Un dispositivo electrónico, que comprende un procesador y una memoria que almacena instrucciones ejecutables por el procesador, en donde: cuando el procesador ejecuta las instrucciones, el dispositivo electrónico ejecuta el método en una de las reivindicaciones de la 1 a la 14.