JP2019007948A - 歩行者の歩幅および歩行の軌跡を検出する方法および電子装置 - Google Patents

歩行者の歩幅および歩行の軌跡を検出する方法および電子装置 Download PDF

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Abstract

【課題】本発明の目的は、歩行者の歩幅および歩行の軌跡を検出する方法および電子装置を提供することにある。
【解決手段】本発明の歩行者の歩幅を検出する方法は、縦方向の加速度のデータ中の最大値を検出するステップと、隣接する２つの最大値の間の縦方向の加速度のデータについて積分を２回し、かつ積分の結果により縦方向の偏移量のデータを獲得するステップと、前記縦方向の偏移量、歩行者の足の長さおよび歩行者のフートサイズにより歩幅の長さを獲得するステップとを含む。本発明の歩行者の歩幅および歩行の軌跡を検出する方法および電子装置により、歩行者の測位の精度を向上させ、コストの低減を実現することができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、室内の測位技術の分野に関し、特に、歩行者の歩幅および歩行の軌跡を検出する方法および電子装置に関するものである。
従来の技術において、室内の測位／案内を解決する方法として、地磁気または無線信号（ブルートゥース、ＷＩＦＩ、携帯通信信号など）指紋、慣性測位などの技術方法があるが、その技術は、精度が低いか或いは設備の値段が高いという欠点などを有しているので、幅広く応用することができない。また、一部分の測位方法は、スマートフォンだけでなく、他の検出設備を用いて測位をする必要があるので、通用性がよくない。
推測航法（ＰＤＲ）は、最初の位置を把握した条件下において、加速度計、電子コンパス、ジャイロなどの装置により移動の距離と方向を検出することにより、次の時間の位置を推定する技術である。ＰＤＲ技術により室内の測位／案内技術が有している欠点を解決することができるが、加速度計と角速度計の出力信号には大きい誤差が含まれ、特に時間の流れにより大きいゼロドリフト誤差が形成されるおそれがある。従来の技術は好適な数学模型を有しておらずかつＰＤＲの誤差を有効に修正することができないので、ＰＤＲ技術により獲得した歩行の軌跡に誤差が積み重ね、測位の精度が低下するおそれがある。
本発明の目的は歩行者の歩幅および歩行の軌跡を検出する方法および電子装置を提供することにある。
本発明の第一実施例において歩行者の歩幅を検出する方法を提供する。その方法は、処理装置は加速度計により獲得した縦方向の加速度のデータ中の最大値を検出し、隣接する２つの最大値の間の時間を１つの歩幅の時間とするステップと、
処理装置は１つの歩幅の時間内の縦方向の加速度のデータについて積分をすることにより速度のデータを獲得するステップと、
処理装置は前記加速度のデータについて積分をすることにより縦方向の偏移量のデータを獲得するステップと、
前記縦方向の偏移量のデータ中の最大値と最小値を獲得し、前記最大値から前記最小値を減ずることにより縦方向の偏移量を獲得するステップと、
処理装置は前記縦方向の偏移量と歩行者の歩行模型の幾何的関係により歩幅の長さを獲得するステップとを含む。
好ましくは、前記速度のデータを獲得した後、前記速度のデータについて積分をすることにより縦方向の偏移量を獲得するステップ前に実施されるステップ、すなわち
処理装置は前記速度のデータにより中央位置の速度を算出するステップと、
処理装置は前記速度のデータから前記中央位置の速度を減じて得た値について積分をすることにより縦方向の偏移量のデータを獲得するステップとを更に含む。
好ましくは、前記歩行者の歩行模型の幾何的関係は、縦方向の偏移量、歩行者の足の長さおよびフートサイズにより獲得した関係である。前記歩行者の足の長さおよびフートサイズは歩行者が入力したものであるか或いは予め設定した経験値である。
好ましくは、前記処理装置は加速度計により獲得した縦方向の加速度のデータ中の最大値を検出するとき、最大値が現れたが、半分の歩幅の区域の時間が遅延されても新しい最大値が現れないと、処理装置は前記最大値の信号は真実の最大値の信号であると確定し、前記半分の歩幅の区域の時間は従来の統計または予め設定した経験値により獲得したものである。
好ましくは、前記縦方向の偏移量を獲得した後に実施されるステップ、すなわち処理装置はレンジファクターにより縦方向の偏移量を調節するステップを更に含む。前記レンジファクターは予め設定した経験値であるか或いは歩行者の歩行の模型により推定した縦方向の偏移量と実際の偏移量を比較して獲得したものである。
好ましくは、二点の間の歩幅の時間において、処理装置は獲得した歩幅を加算することにより前記二点の間の距離を獲得し、前記二点の間の真実の距離を比較することにより、更新される前記レンジファクターを獲得する。
本発明の第二実施例において、歩行者の歩行の軌跡を検出する方法を提供する。その方法は、処理装置が歩行の軌跡の始点の位置と方向を獲得するステップと、
処理装置は加速度計により獲得した縦方向の加速度のデータ中の最大値を検出するステップであって、隣接する２つの最大値の間の時間を１つの歩幅の時間とし、かつ縦方向の加速度のデータにより他の歩幅区域の歩幅の長さを算出するステップと、
処理装置は前記１つの歩幅の時間において角速度計により獲得した角速度の信号について積分をする（積分をするとき初期の回転角度はゼロである）ことにより、前記歩幅の時間内に形成される回転角度を獲得するステップと、
処理装置は前記軌跡の始点から始めかつ１つの歩幅の時間の前記回転角度と前記歩幅の長さにより歩行者の歩行の軌跡を算出するステップとを含む。
好ましくは、前記処理装置は前記軌跡の始点から始めかつ１つの歩幅の時間の前記回転角度と前記歩幅の長さにより歩行の軌跡を算出するステップは、
処理装置は、軌跡の始点から始め、始点の方向に現在の歩行の回転角度を加えて得たことを現在の歩行の軌跡の方向にし、現在の歩行の軌跡の方向に沿って歩幅の歩幅の長さにより歩行の軌跡をかくことを含む。
好ましくは、前記処理装置は前記軌跡の始点から始めかつ１つの歩幅の時間の前記回転角度と前記歩幅の長さにより歩行の軌跡を算出するステップは、
処理装置は、軌跡の始点から始め、前記歩幅の時間内の回転角度により各歩幅内の歩行は直行するか或いは角を曲がるかを判断するステップと、
現在の歩行は直行である場合、始点の方向に沿って、現在の歩行の歩幅の長さにより歩行の軌跡をかくステップと、
現在の歩行は角を曲がることである場合、始点の方向に現在の歩行の回転角度を加えて得た方向を現在の歩行の軌跡の方向にし、現在の歩行の方向に沿って、現在の歩行の歩幅の長さにより歩行の軌跡をかくステップとを含む。
好ましくは、処理装置は、連続のＮ歩がいずれも直行であることを検出すると、現在のＮ歩の時間内の回転角度を加算することにより角速度計の方向角度の全偏移量を獲得するステップと、
方向角度の全偏移量をそのＮ歩の時間で割ることにより角速度のゼロドリフトを獲得するステップと、
処理装置は、１つの前記歩幅の時間内において角速度計によって得た角速度の信号について積分をするステップにおいて、角速度の信号から角速度のゼロドリフトを減じて得た値について積分を再びするステップとを更に含む。
好ましくは、歩行の軌跡をかく過程において、処理装置は歩行者の現在位置のマップのデータを獲得するステップと、
処理装置は歩行者の角を曲がる行為を検出すると、前記歩行の軌跡を前記マップデータ中のカーブ点にマッチングさせ、マッチングされたカーブ点により前記歩行の軌跡を修正するステップとを更に含む。
好ましくは、処理装置は、歩行者の現在位置のマップのデータを獲得して前記歩行の軌跡と前記マップデータ中の路線を比較し、前記歩行者の歩行の軌跡が前記マップデータ中の路線から離れると、偏移角度を計算し、前記偏移角度により前記歩行の軌跡を正常の方向と距離に修正するステップを更に含む。
好ましくは、前記処理装置は歩行の軌跡の始点の位置と方向を獲得するステップは、
処理装置が位置と方向のセンサーにより始点の位置と方向を獲得するか或いは処理装置が従来のデータにより始点の位置と方向を獲得するステップを含む。
好ましくは、処理装置が歩行者の歩行の軌跡を算出した後、処理装置は歩行者の歩行の軌跡をかいて表示装置に表示するステップを更に含む。
好ましくは、前記処理装置は前記加速度のデータにより１つの歩幅区域の歩幅の長さを算出するステップは、具体的に、
処理装置は１つの歩幅の時間内の縦方向の加速度のデータについて積分をすることにより速度のデータを獲得するステップと、
前記加速度のデータについて積分をすることにより縦方向の偏移量のデータを獲得するステップと、
前記縦方向の偏移量のデータ中の最大値と最小値を獲得し、前記最大値から前記最小値を減ずることにより縦方向の偏移量を獲得するステップと、
処理装置は前記縦方向の偏移量と歩行者の歩行の模型の幾何的関係により歩幅の長さを獲得するステップとを含む。
本発明の第三実施例において電子装置を提供する。前記装置は処理装置と記憶装置を含み、前記記憶装置には処理装置が実施可能な指令が記憶され、前記処理装置が前記指令を実施することにより前記いずれか１つの方法を実施する。
本発明において提供する、歩行者の歩幅および歩行の軌跡を検出する方法および電子装置により、歩行者の測位の精度を向上させ、コストの低減を実現することができる。
本発明の第一実施例に係る歩行者の歩幅を検出する方法を示す流れ図である。 歩行者の歩行模型を示す図である。 本発明の第二実施例に係る歩行者の歩行の軌跡を検出する方法を示す流れ図である。 本発明の第三実施例に係る歩行者の歩行の軌跡を検出する方法を示す流れ図である。
以下、図面により本発明の技術的事項の実施例について詳細に説明する。下記実施例は本発明の技術的事項をより詳細に説明するものでありかつ本発明の例示にしか過ぎないものであるため、それらにより本発明の特許請求の範囲が定められるものでない。
注意されたいことは、特別な説明がない場合、この明細書において用いる技術的用語または科学的用語はこの技術分野の技術者が常用することを指す。
（実施例一）
図１に示すとおり、本実施例において歩行者の歩幅を検出する方法を提供する。この方法は次のステップを含む。
ステップＳ１０１において、縦方向の加速度のデータの最大値を検出する。
縦方向の加速度のデータは加速度センサーにより獲得したものである。縦方向の加速度のデータは歩行者が歩行をするとき重力方向の加速度が時間の流れに従って変化することを指す。
ステップＳ１０２において、隣接する２つの最大値の間の縦方向の加速度のデータについて積分を２回し、積分の結果により縦方向の偏移量を獲得する。
縦方向の加速度において隣接する２つの最大値の間の時間を１つの歩幅の時間と仮定し、前の最大値は歩幅の開始点に対応し、後の最大値は歩幅の終点に対応する。縦方向の偏移量は歩行の過程において歩行者の質量中心が重力方向に偏移することを意味する。
ステップＳ１０３において、縦方向の偏移量、歩行者のフートサイズ、歩行者の足の長さにより歩幅の数値を獲得する。
歩幅の数値は歩行者の１つの歩幅の距離を意味する。
加速度のデータについて積分を２回することにより縦方向の偏移量のデータを獲得することができるが、積分の起点と終点を検出して確定する必要がある。従来の技術において、通常、ゼロ速度検出方法を採用することにより２つのゼロ速度の位置の間について積分をする。しかしながら、その検出方法は積分の始点と終点を正確に確定することができないので、最終の歩幅の検出結果に大きい影響を与えるおそれがある。
速度曲線は周期的函数であり、模型においてＳｉｎ函数に類似する函数であり、加速度の函数はＣｏｓ函数に類似する函数であり、加速度の曲線が最大値になるとき速度の曲線はゼロになると仮定することができる。本実施例において、ゼロ速度の位置を検出する必要がないので、加速度の最大値の位置において速度をゼロに直接設定し、縦方向の加速度において隣接する２つの最大値の間の部分を１つの歩幅の時間と設定することができる。前記方法により歩幅の時間をより正確に確定し、１つの歩幅の時間内の加速度のデータについて積分を２回することにより縦方向の偏移量を獲得することができるので、前記方法は歩行者の実際の状況に合い、より正確な歩幅の数値を獲得することができる。
従来のゼロ速度検出方法と比較してみると、本実施例に係る歩幅検出方法は、歩幅の時間をより正確に確定し、歩幅の長さに係る検出の結果の精度を向上させることができ、室内の案内、測位に向けてより正確な基礎データを提供することができる。また、本実施例の方法は、簡単であり、効率が高く、値段が高いハードウェアを要らず、新しい基礎設備（例えば、ブルートゥース、ＷＩＦＩ等）を設ける必要がないという利点を有している。加速度センサーが設けられ、充分な記憶スペースが有しておりかつ一定の計算が可能な処理装置が設けられる携帯端末であればいずれでも、本実施例の方法を実施することができる。
図２には歩行者の歩行模型が示され、この図面は歩行者が歩行をするとき各物理パラメーターの間の幾何的関係を示す。ｈ１は縦方向の偏移量であり、ｌは歩行者の足の長さであり、Ｓ２は歩行者のフートサイズであり、幾何的関係により、
を獲得し、正確な歩幅の数値Ｌｅｎ＝Ｓ１＋Ｓ２を獲得することができる。
ステップＳ１０１において、縦方向の加速度データ中の最大値を検出し、隣接する２つの最大値の間の部分は１つの歩幅の時間である。説明を簡単にするため、前の最大値に対応する時間をｔ１とし、この後の最大値に対応する時間をｔ２とする。
本実施例において、縦方向の加速度の隣接する２つの最大値の間の部分を１つの歩幅の時間と仮定し、歩幅の時間内の加速度のデータについて積分を２回することにより縦方向の偏移量を獲得し、各歩幅のＳ１値をそれぞれ計算する。各歩幅が始まるとき、所定の最大値に対応する歩行者の質量中心の縦方向の偏移量はゼロになり、各歩幅が終わるとき、歩行者の質量中心の縦方向の偏移量は再びゼロになる。これにより誤差を除去するとき、この積分の区域内の縦方向の偏移量の最大値はｈ１であり、これによりＳ１値を算出することができる。
前記実施例において、ステップＳ１０２は具体的に次のステップを含む。
ステップＳ２０１において、隣接する２つの最大値の間の縦方向の加速度のデータについて積分をすることにより速度のデータを獲得する。縦方向の加速度のデータはａであるとき、速度のデータは、
であり、積分の起点はｔ１であり、終点はｔ２である。
ステップＳ２０２において、加速度のデータについて積分をすることにより縦方向の偏移量のデータ、
を獲得する。縦方向の偏移量のデータｈは時間に係る函数である。
ステップＳ２０３において、ｔ１とｔ２との間において積分をすることにより縦方向の偏移量のデータｈ中の最大値と最小値を獲得し、最大値から最小値を減ずることにより縦方向の偏移量ｈ１を獲得する。最小値はマイナス数値であることができる。
好ましい実施例においてステップＳ１０２は次のステップを含む。
ステップＳ２１１において、隣接する２つの最大値の間の縦方向の加速度のデータについて積分をすることにより速度のデータを獲得する。縦方向の加速度のデータはａであるとき、速度のデータは、
であり、積分の起点はｔ１であり、終点はｔ２である。
ステップＳ２１２において、速度のデータにより中央位置の速度、
を算出する。
ステップＳ２１３において、速度のデータから中央位置の速度を減じて得た値について積分をすることにより縦方向の偏移量のデータ、
を獲得する。加速度装置にはゼロドリフトという問題が存在するので、速度がゼロでない中央位置の速度にはドリフトが発生する。前記方法は、ゼロドリフトの蓄積を抑制し、移動モードのゼロ速度を仮定するので、中央位置の速度を強制的にゼロにすることに相当する。速度のデータから中央位置の速度を減ずることにより１つの歩幅の時間内の縦方向の偏移量がゼロになることを確保することができる。
ステップＳ２１４において、ｔ１とｔ２との間において積分をすることにより縦方向の偏移量の最大値と最小値を獲得し、最大値から最小値を減ずることにより縦方向の偏移量を獲得する。最小値はマイナス数値であることができる。
ステップＳ１０１の好ましい実施例は色々があるが、前記いずれかの実施例により検出された最大値の真実性を確保し、縦方向の加速度のデータの最大値を検出することにより半周期の遅延を獲得することができる（１つの周期は１つの歩幅の時間に対応し、歩行者は約０．５秒に一歩を歩き、最大値は半周期である０．２５秒を維持するときこそ、前の数値は実際の最大値であると判断する。これにより検出の間違い、検出の漏れを避けることができる。最大値の時間の遅延の半周期を確定する）。縦方向の加速度のデータにより形成される波形が実際の最大値を含むとき、最大値の位置を確認する。そのような処理方法は半歩幅の遅延をもたらすおそれがあるが、このような遅延は許容可能な範囲に入っており、前記処理方法により検出された最大値の真実性を確保することができる。
前記いずれかの実施例において、歩行者の足の長さ、歩行者のフートサイズなどは、一人の歩行者において変化しない常数であり、それらを容易に獲得することができないが、歩行者が入力したデータまたは他のソフトウェアが引用するパラメーターによりそれらを推定することができる。
例えば、歩行者の身長の二分の一により歩行者の足の長さを獲得し、歩行者の身長の数値は歩行者が入力したデータまたは他のソフトウェアが引用するパラメーターにより獲得することができる。具体的な数値を獲得しなくても、常用の身長例えば１．７５ｍを採用することができる。そのような数値は身長が１．６〜１．９ｍである歩行者を含み、誤差があっても許容可能な範囲に入っているからである。歩幅のサイズを算出するとき、歩行者の足の長さは式のルートに入っているので、Ｓ１の数値に大きい影響を与えず、この影響はノイズの影響より小さい。
歩行者のフートサイズは歩行者が入力することにより確定することができるが、これにより歩行者の使用上の利便性に影響を与え、かつ顕著な効果を獲得することができない。歩幅の長さにとって歩行者のフートサイズの差異は数センチメートルに過ぎない。そのため、歩者のフートサイズの入力はしなければならないものでおらず、常用の数値例えば２６センチメートルを選択して用いることができる。歩行者のフートサイズは人体の生理的パラメーターにより推定することができる。例えば歩行者のフートサイズは歩行者の身長の０．１４７倍であると設定することができる。現在の研究のデータによると、中国人の身長とフートサイズの比例は約６．８：１であり、ヨーロッパ人の身長とフートサイズの比例は約７：１であるので、このような比例により歩行者のフートサイズを推定することができる。
歩行者の歩き方と携帯端末のセンサーが異なっているので、獲得した歩幅の数値に誤差が存在するおそれがある。前記いずれかの実施例に基づいて本実施例の算出の方法にレンジファクターを追加することにより前記誤差を低減することができる。具体的に、
において、
であり、ｋはレンジファクターであり、レンジファクターを追加して各歩幅の時間内の縦方向の偏移量を制御することにより、結果をより正確にすることができる。
測定の精度を更に向上させるため、本実施例において、歩行者が携帯端末により歩幅の検出の初期を設定するとき、歩幅を算出する過程においてレンジファクターｋを適当に調節し、最初の調節の結果により最終のレンジファクターｋを確定する。前記レンジファクターｋは歩行者の特徴とシステムの誤差を考慮して確定したものであるので、歩行者の歩行の特徴と携帯端末のセンサーの誤差によって調節をすることにより、歩行の数値の検出誤差を低減することができる。
レンジファクターｋを適当に調節する好ましい実施例は次の二種がある。
（１）歩行者の歩行中の実際の位置を獲得できる場合、獲得した距離によりレンジファクターｋを適当に調節することができる。例えば、歩行者が歩行する過程において歩行者の実際の位置ＡとＢを獲得すると、ＡとＢとの間の真実の距離を獲得することができる。歩行検出方法により歩行者がＡからＢまでの歩幅の長さの総長を獲得し、これによりＡとＢとの間の距離を推定することができる。ＡとＢとの間の真実の距離と推定の距離によりレンジファクターｋを逆に推定することができる。例えば、地磁気または無線信号の指紋などの従来の室内測位技術により歩行者の歩行中の実際の位置を獲得することができる。
（２）歩行者の歩行中の実際の位置を獲得できない場合、経験によりレンジファクターｋを逆に推定することができる。例えば、人体の生理的模型を推定し、約１４〜１８°である歩行者の歩行角度において適当な歩行角度を選択し、歩行者の足の長さ、フートサイズおよび歩行角度により歩幅を推定し、推定された歩幅により歩行者の質量中心の縦方向の偏移量の誤差を推定することにより、レンジファクターｋを算出することができる。一般的に、歩行者の歩行角度として１５．５度または１７度を選択することができる。例えば、好ましい歩行角度が１６度であるとき、最適な計算方法によりｈ１の平方の高位を除去する。修正の式は、
であり、
は縦方向の偏移量の実際の測定値の平均値であり、
は歩行の角度である。
実際の応用において、装置で記録し統計する方法などによりレンジファクターを適当に調節することができる。
歩行者の歩行の頻度は約２ヘルツであり、一秒に約二歩を歩く。各歩行の変化により歩幅と方向角度は更新される。本実施例において、センサーの出力データについてサンプリングをする周波数は５０Ｈｚであり、各歩幅の時間内において検出したデータの数量は処理の精度の要件を満たすことができる。
センサーの出力データにノイズが存在することを避けることができないので、ステップＳ１０１を実施する前に、加速度センサーが出力した加速度のデータについてノイズリダクションをすることができる。
センサーの出力データの１つの区域中のホワイトノイズは正方向のノイズと負方向のノイズを含む。本実施例において、積分方法により加速度のデータを処理するので、データに含まれるホワイトノイズをある程度除去し、カルマンフィルターのような効果を奏することができる。そのため、ステップＳ１０１の前にノイズリダクションをするステップを省略することができる。
本実施例において複数の好適な実施例を自由に組み合わせることができる。
本実施例の歩行者の歩行の軌跡を検出する方法は、簡単であり、効率が高く、値段が高いハードウェアを要らず、新しい基礎設備（例えば、ブルートゥース、ＷＩＦＩ等）を設ける必要がないという利点を有している。また、加速度計、角速度計が設けられ、充分な記憶スペースが有しており、かつ一定の計算が可能な処理装置が設けられる携帯端末であればいずれでも、本実施例の方法を実施することができる。歩行者が外出するとき携帯する携帯型スマート端末、例えばスマート ブレスレット、スマートフォンなどにおいて、前記携帯型スマート端末には加速度計と角速度計が設けられており、加速度計は歩行者の移動を検出して加速度のデータを形成し、角速度計は歩行者の移動を検出して角速度のデータを形成する。本発明の実施例において重力方向（縦方向）の加速度のデータと水平方向の角速度のデータとにより計算をする。加速度計が直接に出力する加速度のデータは加速度計の本体の座標により形成されるものであるので、加速度計から読み出しかつ加速度計の本体の座標により形成された加速度のデータを、地面の座標に合う縦方向の加速度のデータに変換する必要がある。座標の変換方法として従来のいずれか１つの座標変換方法を採用することができ、本発明はこれを具体的に限定しないが、これらがあっても本発明の特許請求の範囲に属することは勿論である。
本発明の実施例において提供する方法はいずれも、歩行者の案内、室内の案内をすることができ、ハードウェア形態の歩数計を使わなくても歩数を検出するとともに歩行の距離を算出することができ、かつ随時の測位とマップの形成に用い、室内の指紋信号の採集などのビジネス分野に用いることができる。
本発明の実施例に係る方法を他の測位案内技術に結合させることにより、室外の測位、室外の案内に用いることができる。例えば、ＧＮＳＳ技術と結合させ、本実施例の短距離の測位の精度がよい利点を採用することにより、短距離の測位の精度を向上させることができる。また、長時間のドリフトによる誤差を避け、ＧＮＳＳの室外の測位案内の精度を向上させ、エネルギーの消耗を低減することができる（低周波数によってＧＮＳＳを獲得することなど）。本発明の実施例に係る方法により、室内、室外の測位案内に向けて高精度、低消耗の方法を提供することができる。
（実施例二）
図３に示すとおり、本発明の実施例に係る歩行者の歩行軌跡の検出方法は次のステップを含む。
ステップＳ３０１において、軌跡の始点の位置と方向を獲得する。
ステップＳ３０２において、歩幅の時間と各歩幅の長さを計算する。
歩幅の時間は歩行者が一歩を歩くに要る時間を意味する。歩幅の長さは歩行者が一歩を歩く距離を意味する。歩幅の時間と各歩幅の長さは従来の歩行検出技術により検出することができる。
ステップＳ３０３において、歩幅の時間内の角速度信号について積分をそれぞれし、積分をするとき初期の回転角度をゼロにすることにより、各歩幅の時間内の回転の角度を獲得する。
縦方向の加速度のデータは歩行者が歩行をするとき重力方向の加速度が時間に従って変化することを意味し、縦方向の加速度のデータと角速度の信号の時間は一致する。角速度の信号は角速度計により水平面の回転の角速度を検出して得たものである。角速度計はジャイロを含むが、ジャイロにのみ限定されるものでない。
ステップＳ３０４において、軌跡の始点から始め、各歩幅の時間内の回転角度と歩幅の長さにより歩行の軌跡を検出する。
従来の技術の方法は、歩行の全過程の角速度の信号について積分をすることにより、軌跡の始点に相対する回転の全角度を獲得するが、ジャイロが出力した角速度の信号にはドリフトが存在するので、従来の計算方法によりジャイロ誤差が累積するおそれがある。本実施例において、各歩行はいずれもゼロから積分をするので、計算して獲得した回転角度は今回の歩行の前後に歩行者が回転した角度を指し、各歩幅の回転角度により形成された誤算を有効に制御することができる。本実施例において、分割積分方法を採用することにより各歩行の回転角度を獲得し、各歩幅に対応する回転角度を計算するステップはそれぞれ存在するので、回転角度の誤差を一歩の回転の誤差内に限定させ、回転角度の誤差の累積を防止し、本実施例において獲得した歩行軌跡の正確度を向上させることができる。また、本実施例の方法は、簡単であり、効率が高く、値段が高いハードウェアを要らず、新しい基礎設備（例えば、ブルートゥース、ＷＩＦＩ等）を設ける必要がないという利点を有している。加速度センサーが設けられ、かつ一定の計算が可能な処理装置が設けられる携帯端末であればいずれでも、本実施例の方法を実施することができる。
ステップＳ３０４の好適な実施形態は、軌跡の始点から始め、前の歩行の軌跡の方向に現在の歩行の回転角度を加えて得たことを現在の歩行の軌跡の方向にし、現在の歩行の軌跡の方向に沿って歩幅の時間の歩幅の長さにより歩行の軌跡をかく。歩行の軌跡の最初の方向はステップＳ３０１において獲得した軌跡の始点の方向であり、歩行の軌跡の最初の座標はステップＳ３０１において獲得した軌跡の始点の位置である。
ステップＳ３０４の他の好適な実施形態は次のステップを含む。
ステップＳ４０１において、軌跡の始点から始め、各歩幅の時間内の回転角度により各歩幅内の歩行は直行するか或いは角を曲がるかを判断する。
ステップＳ４０２において、現在の歩行は直行である場合、現在の移動の方向に移動し、現在の歩行の歩幅の長さにより歩行の軌跡をかく。
ステップＳ４０３において、現在の歩行は角を曲がることである場合、現在の移動の方向に現在の歩行の回転角度を加えて得た方向を現在の歩行の軌跡の方向にし、現在の移動の方向に移動し、現在の歩行の歩幅の長さにより歩行の軌跡をかく。
連続のＮ歩（例えば２０歩または５０歩）がいずれも直線方向の移動であることを検出すると、現在の歩行の方向は直線だと判断し、かつそのＮ歩の時間内の回転角度を加算することにより角速度計の方向角度の全偏移量を獲得する。方向角度の全偏移量をそのＮ歩の時間で割ることにより角速度のゼロドリフトを獲得し、各歩幅の時間内の角速度の信号について積分をすることにより１つの歩幅の回転角度を計算するステップＳ３０３において、角速度の信号から角速度のゼロドリフトを減じて得た値について積分を再びすることにより、角速度計のゼロドリフトを除去することができる。
前記好ましい実施形態において、各歩行の回転角度により歩行者の移動方向を判断する。例えば、各歩行の回転角度が０．２弧度以下である場合、歩行者が直行すると判断し、回転角度が０．５弧度以上である場合、角を曲がると判断することができる。従来の技術において、回転角度が０．７〜０．８以上または１弧度以上になければ角を曲がると判断することができない。
歩行者が歩行をするとき、色々な原因により小さい回転が発生する場合がある。例えば、障害物を避けるため角を曲がるか或いは歩行者の歩行の姿勢により回転するか或いは携帯端末のセンサーの誤差により角度の回転が発生する場合がある。多数の区域内の歩行の軌跡は直線である場合、前記小さい回転をいずれも前記歩行の軌跡に加算すると、計算の負担が大きくなり、歩行の軌跡を簡潔にきれいにかくことができない。従来の技術において、連続の積分をする方法により各歩行に相対して回転する回転角度を獲得することができないので、小さい回転について修正をすることができない。本発明の好ましい実施例の方法は、回転角度を分割して計算する方法により、各歩行の回転角度を修正する目的を奏し、計算によって獲得した歩行の軌跡は実際の軌跡に符合することができる。
本実施例においてステップＳ３０１の好適な実施形態を更に提供する。具体的に、ＧＮＳＳ、ＷＩＦＩブルートゥース、電子コンパス、マップなどの技術的手段により、軌跡の始点の位置と方向を予め獲得することができる。
本実施例においてステップＳ３０１の好適な実施形態を更に提供する。具体的に、ステップＳ３０１の好適な実施形態は、歩行者の最初の歩行方向（すなわち軌跡の始点の方向）の検出結果が初期から正確でないと検出した場合、二、三歩を歩いた後、次のデータにより前のデータを修正し、最初の歩行の方向を再び設定することにより、後の軌跡をかく正確性を向上させるステップを含む。
本実施例の好適な実施形態は、軌跡をかく過程において、正確なマップのデータを入手できれば、検出した角を曲がる行為とマップ上のカーブ点をマッチングさせ、マッチングされたカーブ点により歩行の軌跡を修正することにより精度を向上させるステップを更に含む。
センサーの出力データにノイズが存在することを避けることができないので、本実施例の好適な実施形態は、角速度のデータを用いる前に、角速度のデータについてノイズリダクションをするステップを更に含む。
本実施例の他の好適な実施形態は、直行をするとき電波障害信号を受けることによりセンサーの出力信号を無くした場合、大体の方向（信号を無くす前の軌跡の方向を現在の軌跡の方向にする）を獲得し、大体の方向と信号を無くす前の位置により歩行の軌跡を推定するステップを更に含む。マップのデータを獲得し、マップのデータにはすべての路線が含まれている。大体の方向と信号を無くす前の位置によりマップのデータ中の可能な路線を検出し、推定された歩行の軌跡とデータ中の可能な路線を比較する。路線の中心線から離れ、かつ所定の距離以上離れている場合、偏移により偏移の角度を計算することができる。例えば、１０メートル離れているとき、位置の誤差を計算し、偏移角度により歩行の軌跡を正常の方向と距離に修正することにより、より正確な歩行の軌跡を獲得することができる。
計算により獲得した歩行の軌跡を携帯端末のＡＰＰに表示し、かつこれとマップなどのデータをマッチングさせることにより歩行者に歩行の軌跡を提供することができる。
本実施例において複数の好適な実施例を自由に組み合わせることができる。
本発明の実施例において提供する方法はいずれも、歩行者の案内、室内の案内をすることができ、ハードウェア形態の歩数計の代わりに用いることができ、かつ随時の測位とマップの形成に用い、室内の位置信号指紋ベータベースの採集などのビジネス分野に用いることができる。
慣性測位類のセンサー（ＣＥＰまたはＣＥＲ）は短距離内の精度が高い利点を有しているが、時間の流れにより精度が低下するおそれがある。ＧＮＳＳは短距離内の精度が悪い欠点を有しているが、時間の流れにより誤差が拡散するおそれがない。本実施例に係る方法は、慣性測位とＧＮＳＳを結合させることにより、長所を取り入れ短所を補い、短距離の測位案内の精度を向上させ、かつ長時間によるドリフト誤差を避け、ＧＮＳＳによる室外の精度を向上させ、エネルギー消耗を低減することができる（低周波数によりＧＮＳＳを獲得することなど）。本発明の実施例に係る方法により、室内、室外の測位案内に向けて高精度、低消耗の通用方法を提供することができる。
（実施例三）
本発明の実施例に係る歩行者の歩行軌跡の検出方法は次のステップを含む。
ステップＳ５０１において、軌跡の始点の位置と方向を獲得する。
ステップＳ５０２において、縦方向の加速度のデータにより歩幅の時間を獲得し、各歩幅の時間に対応する歩幅の長さを計算する。
縦方向の加速度のデータは加速度センサーにより獲得したものであり、縦方向の加速度のデータは歩行者が歩行をするとき重力方向の加速度が時間の流れにより変化することを指す。
歩幅の長さは歩行者が一歩を歩く距離を意味する。
ステップＳ５０３において、歩幅の時間内の角速度の信号について積分をそれぞれし、積分をするとき初期の回転角度をゼロにすることにより、各歩幅の時間内の回転の角度を獲得する。
縦方向の加速度のデータは歩行者が歩行をするとき重力方向の加速度が時間に従って変化することを意味し、縦方向の加速度のデータと角速度の信号の時間は一致する。角速度の信号は角速度計により獲得したものであり、角速度計はジャイロを含むがジャイロに限定されるものでない。
ステップＳ５０４において、軌跡の始点から始め、各歩幅の時間内の回転角度と歩幅の長さにより歩行の軌跡を検出する。
従来の技術の方法は、歩行の全過程の角速度の信号について積分をすることにより、軌跡の始点に相対する回転の全角度を獲得するが、ジャイロが出力した角速度の信号にはドリフトとノイズが存在するので、従来の計算方法によりジャイロ誤差とランダム誤差が累積するおそれがある。本実施例において、各歩行はいずれもゼロから初めて積分をするので、計算して獲得した回転角度は今回の歩行の前後に歩行者が回転した角度を指し、各歩幅の回転角度により形成された誤算を有効に制御することができる。本実施例において、分割積分方法を採用することにより各歩行の回転角度を獲得し、各歩幅に対応する回転角度を計算するステップはそれぞれ存在するので、回転角度の誤差を一歩の回転の誤差内に限定させ、回転角度の誤差の累積を防止し、本実施例において獲得した歩行軌跡の正確度を向上させることができる。また、本実施例の方法は、簡単であり、効率が高く、値段が高いハードウェアを要らず、新しい基礎設備（例えば、ブルートゥース、ＷＩＦＩ等）を設ける必要がないという利点を有している。加速度センサーが設けられ、かつ一定の計算が可能な処理装置が設けられる携帯端末であればいずれでも、本実施例の方法を実施することができる。
ステップＳ５０２の好適な実施形態は次のステップを含む。
ステップＳ６０１において、縦方向の加速度のデータ中の最大値を検出する。
ステップＳ６０２において、隣接する２つの最大値の間の縦方向の加速度のデータについて積分を２回し、積分の結果により縦方向の偏移量を獲得する。
縦方向の加速度において隣接する２つの最大値の間の時間を１つの歩幅の時間と仮定し、前の最大値は歩幅の開始点に対応し、後の最大値は歩幅の終点に対応する。縦方向の偏移量は歩行の過程において歩行者の質量中心が重力方向に偏移することを意味する。
ステップＳ６０３において、縦方向の偏移量、歩行者のフートサイズ、歩行者の足の長さにより歩幅の数値を獲得する。
ステップＳ５０３中の角速度の信号の積分の歩幅の時間とステップＳ６０３中の縦方向の加速度の積分の歩幅の時間は一致する。
本実施例において、ゼロ速度の位置を検出する必要がないので、加速度の最大値の位置において速度をゼロに直接設定し、縦方向の加速度において隣接する２つの最大値の間の部分を１つの歩幅の時間と設定することができる。前記方法により歩幅の時間をより正確に確定し、１つの歩幅の時間内の加速度のデータについて積分を２回することにより縦方向の偏移量を獲得することができるので、前記方法は歩行者の実際の状況に合い、より正確な歩幅の数値を獲得することができる。正確な歩幅の時間により、各歩行の回転角度の精度を更に向上させ、正確な歩幅の長さにより、最終の歩行の軌跡をより正確にかくことができる。
図２には歩行者が歩行をする模型が示され、この図面は歩行者が歩行をするとき各物理パラメーターの間の幾何的関係を示す。ｈ１は縦方向の偏移量であり、ｌは歩行者の足の長さであり、Ｓ２は歩行者のフートサイズである。幾何的関係により、
を獲得し、正確な歩幅の数値Ｌｅｎ＝Ｓ１＋Ｓ２を獲得することができる。
ステップＳ６０１において、縦方向の加速度のデータ中の最大値を検出し、隣接する２つの最大値の間の部分は１つの歩幅の時間である。説明を簡単にするため、前の最大値に対応する時間をｔ１とし、この後の最大値に対応する時間をｔ２とする。
本実施例において、縦方向の加速度の隣接する２つの最大値の間の部分を１つの歩幅の時間と仮定し、歩幅の時間内の加速度のデータについて積分を２回することにより縦方向の偏移量を獲得し、各歩幅のＳ１値をそれぞれ計算する。各歩幅が始まると、所定の最大値に対応する歩行者の質量中心の縦方向の偏移量はゼロになり、各歩幅が終わると、歩行者の質量中心の縦方向の偏移量は再びゼロになる。これにより誤差を除去するとき、この積分の区域内の縦方向の偏移量の最大値はｈ１であり、これによりＳ１値を算出することができる。
前記実施例において、ステップＳ６０２は具体的に次のステップを含む。
ステップＳ６１１において、隣接する２つの最大値の間の縦方向の加速度のデータについて積分をすることにより速度のデータを獲得する。縦方向の加速度のデータはａであるとき、速度のデータは、
であり、積分の起点はｔ１であり、終点はｔ２である。
ステップＳ６１２において、加速度のデータについて積分をすることにより縦方向の偏移量のデータ、
を獲得する。縦方向の偏移量のデータｈは時間に係る函数である。
ステップＳ６１３において、ｔ１とｔ２との間において積分をすることにより縦方向の偏移量のデータｈ中の最大値と最小値を獲得し、最大値から最小値を減ずることにより縦方向の偏移量ｈ１を獲得する。最小値はマイナス数値であることができる。
各歩幅が始まるとき、所定の最大値に対応する歩行者の質量中心の縦方向の偏移量はゼロになり、各歩幅が終わるとき、歩行者の質量中心の縦方向の偏移量は再びゼロになる。本実施例においてその仮設により計算の過程中の誤差を除去し、その仮設によりステップＳ６０２の他の好適な実施例は次のステップを含む。
ステップＳ６２１において、隣接する２つの最大値の間の縦方向の加速度のデータについて積分をすることにより速度のデータを獲得する。縦方向の加速度のデータはａであるとき、速度のデータは、
であり、積分の起点はｔ１であり、終点はｔ２である。
ステップＳ６２２において、速度のデータにより中央位置の速度、
を算出する。
ステップＳ６２３において、速度のデータから中央位置の速度を減じて得た値について積分をすることにより縦方向の偏移量のデータ、
を獲得する。速度のデータから中央位置の速度を減ずることにより１つの歩幅の時間内の縦方向の偏移量がゼロになることを確保することができる。
ステップＳ６２４において、ｔ１とｔ２との間において積分をすることにより縦方向の偏移量のデータ中の最大値と最小値を獲得し、最大値から最小値を減ずることにより縦方向の偏移量ｈ１を獲得する。最小値はマイナス数値であることができる。
本実施例の歩幅検出方法において、実施例中のいずれかの好適な実施形態を自由に組み合わせることにより、より好適な実施形態を作成することができるが、ここでは再び説明しない。
ステップＳ５０４の好適な実施形態は、軌跡の始点から始め、前の歩行の軌跡の方向に現在の歩行の回転角度を加えて得たことを現在の歩行の軌跡の方向にし、現在の歩行の軌跡の方向に沿って歩幅の時間の歩幅の長さにより歩行の軌跡をかく。歩行の軌跡の初期の方向はステップＳ５０１において獲得した軌跡の始点の方向であり、歩行の軌跡の最初の座標はステップＳ５０１において獲得した軌跡の始点の位置である。
ステップＳ５０４の他の好適な実施形態は次のステップを含む。
ステップＳ７０１において、軌跡の始点から始め、各歩幅の時間内の回転角度により各歩幅内の歩行は直行するか或いは角を曲がるかを判断する。
ステップＳ７０２において、現在の歩行は直行である場合、前の軌跡の方向に移動し、現在の歩行の歩幅の長さにより歩行の軌跡をかく。
ステップＳ７０３において、現在の歩行は角を曲がることである場合、前の軌跡の方向に現在の歩行の回転角度を加えて得た方向を現在の歩行の軌跡の方向にし、現在の移動の方向に移動し、現在の歩行の歩幅の長さにより歩行の軌跡をかく。
連続のＮ歩（例えば２０歩または５０歩）がいずれも直線方向の移動であることを検出すると、現在の歩行の方向は直線だと判断し、かつそのＮ歩の時間内の回転角度を加算することにより角速度計の方向角度の全偏移量を獲得する。方向角度の全偏移量をそのＮ歩の時間で割ることにより角速度のゼロドリフトを獲得し、各歩幅の時間内の角速度の信号について積分をすることにより１つの歩幅の回転角度を計算するステップＳ３０３において、角速度の信号から角速度のゼロドリフトを減じて得た値について積分を再びすることにより、角速度計のゼロドリフトを除去することができる。
前記好ましい実施形態において、各歩行の回転角度により歩行者の移動方向を判断する。例えば、各歩行の回転角度が０．２弧度以下である場合、歩行者は直行をすると判断し、回転角度が０．５弧度以上である場合、角を曲がると判断することができる。従来の技術において、回転角度が０．７〜０．８以上または１弧度以上になければ角を曲がると判断することができない。
歩行者が歩行をするとき、色々な原因により小さい回転が発生する場合がある。例えば、障害物を避けるため角を曲がるか或いは歩行者の歩行の姿勢により回転するか或いは携帯端末のセンサーの誤差により角度の回転が発生する場合がある。多数の区域内の歩行の軌跡は直線であるが、前記小さい回転をいずれも前記歩行の軌跡に加算すると、計算の負担が大きくなり、歩行の軌跡を簡潔にきれいにかくことができない。従来の技術において、連続の積分をする方法により各歩行に相対して回転する回転角度を獲得することができないので、小さい回転について修正をすることができない。本発明の好適な実施形態の方法は、回転角度を分割して計算する方法により、各歩行の回転角度を修正する目的を奏し、計算によって獲得した歩行の軌跡は実際の軌跡に符合することができる。
本実施例においてステップＳ５０１の好適な実施形態を更に提供する。具体的に、ＧＮＳＳ、ＷＩＦＩブルートゥース、電子コンパス、マップなどの技術的手段により、軌跡の始点の位置と方向を予め獲得することができる。
本実施例においてステップＳ５０１の好適な実施形態を更に提供する。具体的に、歩行者の最初の歩行方向（すなわち軌跡の始点の方向）の検出結果が初期から正確でない場合、二、三歩を歩いた後、次のデータにより前のデータを修正し、最初の歩行の方向を再び設定することにより後の軌跡をかく正確性を向上させることができる。
本実施例の好適な実施形態は、軌跡をかく過程において、正確なマップのデータを入手できれば、検出した角を曲がる行為とマップ上のカーブ点をマッチングさせ、マッチングされたカーブ点により歩行の軌跡を修正することにより精度を向上させるステップを更に含む。
センサーの出力データにノイズが存在することを避けることができないので、本実施例の好適な実施形態は、角速度のデータを用いる前に、角速度のデータについてノイズリダクションをするステップを更に含む。
本実施例の他の好適な実施形態は、直行をするとき電波障害信号を受けることによりセンサーの出力信号を無くした場合、大体の方向（信号を無くす前の軌跡の方向を現在の軌跡の方向にする）を獲得し、大体の方向と信号を無くす前の位置により歩行の軌跡を推定するステップを更に含む。マップのデータを獲得し、マップのデータにはすべての路線が含まれている。大体の方向と信号を無くす前の位置によりマップのデータ中の可能な路線を検出し、推定された歩行の軌跡とデータ中の可能な路線を比較する。路線の中心線から離れ、かつ所定の距離以上離れている場合、偏移により偏移の角度を計算することができる。例えば、１０メートル離れているとき、位置の誤差を計算し、偏移角度により歩行の軌跡を正常の方向と距離に修正することにより、より正確な歩行の軌跡を獲得することができる。
計算により獲得した歩行の軌跡を携帯端末のＡＰＰに表示し、かつこれとマップなどのデータをマッチングさせることにより歩行者に歩行の軌跡を提供することができる。
本実施例において複数の好適な実施例を自由に組み合わせることができる。
本発明の実施例において提供する方法はいずれも、室内室外の測位、室内室外の案内をすることができ、ハードウェア形態の歩数計の代わりに用いることができ、かつ随時の測位とマップの形成に用い、室内の位置信号指紋ベータベースの採集などのビジネス分野に用いることができる。
慣性測位類のセンサー（ＣＥＰまたはＣＥＲ）は短距離内の精度が高い利点を有しているが、時間の流れにより精度が低下するおそれがある。ＧＮＳＳは短距離内の精度が悪い欠点を有しているが、時間の流れにより誤差が拡散するおそれはない。本実施例に係る方法は、慣性測位とＧＮＳＳを結合させることにより、長所を取り入れ短所を補い、短距離の測位案内の精度を向上させ、かつ長時間によるドリフト誤差を避け、ＧＮＳＳによる室内室外の精度を向上させ、エネルギー消耗を低減することができる（低周波数によりＧＮＳＳを獲得することなど）。本発明の実施例に係る方法により、室内、室外の測位案内に向けて高精度、低消耗の通用方法を提供することができる。
（実施例四）
本発明の実施例においてパソコンの読み出しが可能な媒体を提供し、該媒体にはパソコンの読み出しが可能な指令が記憶されている。パソコンが前記指令を実施することにより、前記いずれかの実施例に記載される前記方法を実施することができる。
本発明の実施例において電子装置を更に提供し、この装置は処理装置と記憶装置を含み、前記記憶装置には処理装置が実施可能な指令が記憶されている。前記処理装置が前記指令を実施することにより、前記いずれかの実施例に記載される前記方法を実施することができる。前記電子装置を歩行者の体のいずれかの位置に装着することができる。
以上、これらの発明の実施例を図面により詳述してきたが、実施例はこの発明の例示にしか過ぎないものであるため、この発明は実施例の構成にのみ限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があってもこの発明に含まれることは勿論である。また、例えば、各実施例に複数の構成が含まれている場合には、特に記載がなくとも、これらの構成の可能な組合せが含まれることは勿論である。また、複数の実施例や変形例が示されている場合には、特に記載がなくとも、これらに跨がった構成の組合せのうちの可能なものが含まれることは勿論である。また、図面に描かれている構成については、特に記載がなくとも、含まれることは勿論である。

Claims (15)

  1. 処理装置は加速度計により獲得した縦方向の加速度のデータ中の最大値を検出し、隣接する２つの最大値の間の時間を１つの歩幅の時間とするステップと、
    処理装置は１つの歩幅の時間内の縦方向の加速度のデータについて積分をすることにより速度のデータを獲得するステップと、
    処理装置は前記加速度のデータについて積分をすることにより縦方向の偏移量のデータ（Ｄａｔａ）を獲得するステップと、
    前記縦方向の偏移量のデータ中の最大値と最小値を獲得し、前記最大値から前記最小値を減ることにより縦方向の偏移量（Ｖａｌｕｅ）を獲得するステップと、
    処理装置は前記縦方向の偏移量と歩行者の歩行の模型の幾何的関係により歩幅の長さを獲得するステップと、
    を含むことを特徴とする歩行者の歩幅を検出する方法。
  2. 前記速度のデータを獲得した後、前記速度のデータについて積分をすることにより縦方向の偏移量のデータを獲得するステップ前に実施されるステップ、すなわち、
    処理装置は前記速度のデータにより中央位置の速度を算出するステップと、
    処理装置は前記速度のデータから前記中央位置の速度を減じて得た値について積分をすることにより縦方向の偏移量のデータを獲得するステップと、を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  3. 前記処理装置は加速度計により獲得した縦方向の加速度のデータ中の最大値を検出するとき、最大値が現れたが、半分の歩幅の区域の時間が遅延されても新しい最大値が現れないと、処理装置は前記最大値の信号は真実の最大値の信号であると確定し、前記半分の歩幅の区域の時間は従来の統計方法または予め設定した経験値により獲得したものであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
  4. 前記縦方向の偏移量を獲得した後に実施されるステップ、すなわち処理装置はレンジファクターにより縦方向の偏移量を調節するステップを更に含み、前記レンジファクターは予め設定した経験値であるか或いは歩行者の歩行の模型により推定した縦方向の偏移量と実際の偏移量を比較して獲得したものであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
  5. 二点の間の歩幅の時間において、処理装置は獲得した歩幅を加算することにより前記二点の間の距離を獲得し、前記二点の間の真実の距離を比較することにより、更新される前記レンジファクターを獲得することを特徴とする請求項４に記載の方法。
  6. 処理装置は歩行の軌跡の始点の位置と方向を獲得するステップと、
    処理装置は加速度計により獲得した縦方向の加速度のデータ中の最大値を検出するステップであって、隣接する２つの最大値の間の時間を１つの歩幅の時間とし、かつ縦方向の加速度のデータにより他の歩幅区域の歩幅の長さを算出するステップと、
    処理装置は前記１つの歩幅の時間において角速度計により獲得した角速度の信号について積分をする（積分をするとき初期の回転角度はゼロである）ことにより、前記歩幅の時間内に形成される回転角度を獲得するステップと、
    処理装置は前記軌跡の始点から始めかつ１つの歩幅の時間の前記回転角度と前記歩幅の長さにより歩行者の歩行の軌跡を算出するステップと、
    を含むことを特徴とする歩行者の歩行の軌跡を検出する方法。
  7. 前記処理装置は前記軌跡の始点から始めかつ１つの歩幅の時間の前記回転角度と前記歩幅の長さにより歩行の軌跡を算出するステップは、
    処理装置は、軌跡の始点から始め、始点の方向に現在の歩行の回転角度を加えて得たことを現在の歩行の軌跡の方向にし、現在の歩行の軌跡の方向に沿って歩幅の歩幅の長さにより歩行の軌跡をかくことを含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
  8. 前記処理装置は前記軌跡の始点から始めかつ１つの歩幅の時間の前記回転角度と前記歩幅の長さにより歩行の軌跡を算出するステップは、
    処理装置は、軌跡の始点から始め、前記歩幅の時間内の回転角度により各歩幅内の歩行は直行するか或いは角を曲がるかを判断するステップと、
    現在の歩行は直行である場合、始点の方向に沿って、現在の歩行の歩幅の長さにより歩行の軌跡をかくステップと、
    現在の歩行は角を曲がることである場合、始点の方向に現在の歩行の回転角度を加えて得た方向を現在の歩行の軌跡の方向にし、現在の歩行の方向に沿って、現在の歩行の歩幅の長さにより歩行の軌跡をかくステップとを含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
  9. 処理装置は、連続のＮ歩がいずれも直行であることを検出すると、現在のＮ歩の時間内の回転角度を加算することにより角速度計の方向角度の全偏移量を獲得するステップと、
    方向角度の全偏移量をそのＮ歩の時間で割ることにより角速度のゼロドリフトを獲得するステップと、
    処理装置は、１つの前記歩幅の時間内において角速度計によって得た角速度の信号について積分をするステップにおいて、角速度の信号から角速度のゼロドリフトを減じて得た値について積分を再びするステップと、を更に含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
  10. 歩行の軌跡をかく過程において、処理装置は歩行者の現在位置のマップのデータを獲得するステップと、
    処理装置は歩行者の角を曲がる行為を検出すると、前記歩行の軌跡を前記マップデータ中のカーブ点にマッチングさせ、マッチングされたカーブ点により前記歩行の軌跡を修正するステップとを更に含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
  11. 処理装置は、歩行者の現在位置のマップのデータを獲得して前記歩行の軌跡と前記マップデータ中の路線を比較し、前記歩行者の歩行の軌跡が前記マップデータ中の路線から離れると、偏移角度を計算した後、前記偏移角度により前記歩行の軌跡を正常の方向と距離に修正するステップを更に含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
  12. 前記処理装置は歩行の軌跡の始点の位置と方向を獲得するステップは、
    処理装置が位置と方向のセンサーにより始点の位置と方向を獲得するか或いは処理装置が従来のデータにより始点の位置と方向を獲得するステップを含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
  13. 処理装置が歩行者の歩行の軌跡を算出した後、処理装置は歩行者の歩行の軌跡をかいて表示装置に表示するステップを更に含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
  14. 前記処理装置は前記加速度のデータにより１つの歩幅区域の歩幅の長さを算出するステップは、具体的に、
    処理装置は１つの歩幅の時間内の縦方向の加速度のデータについて積分をすることにより速度のデータを獲得するステップと、
    前記速度のデータについて積分をすることにより縦方向の偏移量のデータを獲得するステップと、
    前記縦方向の偏移量のデータ中の最大値と最小値を獲得し、前記最大値から前記最小値を減ることにより縦方向の偏移量を獲得するステップと、
    処理装置は前記縦方向の偏移量と歩行者の歩行の模型の幾何的関係により歩幅の長さを獲得するステップとを含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
  15. 電子装置であって、この装置は処理装置と記憶装置を含み、前記記憶装置には処理装置が実施可能な指令が記憶され、前記処理装置が前記指令を実施することにより、前記請求項１〜１４のうちいずれか１つに記載される前記方法を実施することを特徴とする電子装置。
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