JP6849803B2 - 静止状態判定方法および装置 - Google Patents
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Description
慣性航法システムにより、第1の指定された継続時間内に慣性測定装置IMUによって測定された第1の走行データを取得するステップであって、第1の走行データが、第1の指定された継続時間内にIMUによって測定されたN個の軸の各々の走行データを含み、Nが1以上の正の整数であり、好ましくは、第1の指定された継続時間が1秒であり、Nが6である、ステップと、慣性航法システムにより、第1の指定された継続時間内の各軸の走行データに対応する第1の標準偏差を決定するステップ、すなわち、N個の第1の標準偏差を決定するステップと、慣性航法システムにより、N個の第1の標準偏差と同じN個の第2の標準偏差を特定するために、N個の第1の標準偏差を事前に記憶されたデータベースと照合するステップと、慣性航法システムにより、事前に記憶されたデータベース内で、N個の第2の標準偏差の各々に対応する第1の情報を特定するステップであって、第1の情報が、第2の標準偏差が静的である第1の確率、および第2の標準偏差に対応する重みを含む、ステップと
を含む、静止状態判定方法を提供する。具体的には、N個の第1の標準偏差は、それぞれN個の軸からであり、データベースに含まれる第2の標準偏差も、N個の軸からである。第1の情報は、第2の標準偏差が静的である第1の確率、具体的には、第2の標準偏差に対応する軸が静止している第1の確率を含む。第2の標準偏差に対応する重みは、第2の標準偏差に対応する軸の重みである。慣性航法システムは、N個の第1の情報の各々の中の第1の確率を対応する重みと乗算し、乗算によって得られたN個の値を加算し、加算によって得られた値は、N個の第1の標準偏差が静的である第2の確率として決定され、第2の確率が静止確率しきい値以上であるとき、慣性航法システムは、慣性航法システムが配置されたデバイスが第1の指定された継続時間内に静止状態にあると判定し、または第2の確率が静止確率しきい値未満であるとき、慣性航法システムが配置されたデバイスが、第1の指定された継続時間内に移動状態にあると判定する。
第1の指定された継続時間内に慣性測定装置IMUによって測定された第1の走行データを取得するように構成された取得モジュールであって、第1の走行データが、第1の指定された継続時間内にIMUによって測定されたN個の軸の各々の走行データを含み、Nが1以上の正の整数である、取得モジュールと、第1の走行データのN個の第1の標準偏差を決定するように構成された決定モジュールと、N個の第1の標準偏差と同じN個の第2の標準偏差を特定するために、N個の第1の標準偏差を事前に記憶されたデータベースと照合するように構成された照合モジュールと、事前に記憶されたデータベース内で、N個の第2の標準偏差の各々に対応する第1の情報を特定するように構成された検索モジュールであって、第1の情報が、第2の標準偏差が静的である第1の確率、および第2の標準偏差に対応する重みを含む、検索モジュールと、N個の第1の情報の各々の中の第1の確率を対応する重みと乗算し、乗算によって得られたN個の値を加算するように構成された処理モジュールであって、加算によって得られた値が、N個の第1の標準偏差が静的である第2の確率として決定される、処理モジュールと、第2の確率が静止確率しきい値以上であるとき、慣性航法システムが配置されたデバイスが第1の指定された継続時間内に静止状態にあると判定するように構成された判定モジュールと
を含む、静止状態判定装置を提供する。
メモリは、プロセッサによって実行されるプログラムコードを記憶するように構成され、
プロセッサは、メモリに記憶されたプログラムコードを実行して、以下のプロセス:
第1の指定された継続時間内に慣性測定装置IMUによって測定された第1の走行データを取得するステップであって、第1の走行データが、第1の指定された継続時間内にIMUによって測定されたN個の軸の各々の走行データを含み、Nが1以上の正の整数である、ステップと、第1の走行データのN個の第1の標準偏差を決定するステップと、N個の第1の標準偏差と同じN個の第2の標準偏差を特定するために、N個の第1の標準偏差を事前に記憶されたデータベースと照合するステップと、事前に記憶されたデータベース内で、N個の第2の標準偏差の各々に対応する第1の情報を特定するステップであって、第1の情報が、第2の標準偏差が静的である第1の確率、および第2の標準偏差に対応する重みを含む、ステップと、N個の第1の情報の各々の中の第1の確率を対応する重みと乗算し、乗算によって得られたN個の値を加算するステップであって、加算によって得られた値が、N個の第1の標準偏差が静的である第2の確率として決定される、ステップと、第2の確率が静止確率しきい値以上であるとき、慣性航法システムが配置されたデバイスが第1の指定された継続時間内に静止状態にあると判定するステップと
を実行するように構成される。
第1の指定された継続時間内に慣性測定装置IMUによって測定された第1の走行データを取得するように構成された取得モジュール71であって、第1の走行データが、第1の指定された継続時間内にIMUによって測定されたN個の軸の各々の走行データを含み、Nが1以上の正の整数である、取得モジュール71と、
第1の走行データのN個の第1の標準偏差を決定するように構成された決定モジュール72と、
N個の第1の標準偏差と同じN個の第2の標準偏差を特定するために、N個の第1の標準偏差を事前に記憶されたデータベースと照合するように構成された照合モジュール73と、
事前に記憶されたデータベース内で、N個の第2の標準偏差の各々に対応する第1の情報を特定するように構成された検索モジュール74であって、第1の情報が、第2の標準偏差が静的である第1の確率、および第2の標準偏差に対応する重みを含む、検索モジュール74と、
N個の第1の情報の各々の中の第1の確率を対応する重みと乗算し、乗算によって得られたN個の値を加算するように構成された処理モジュール75であって、加算によって得られた値が、N個の第1の標準偏差が静的である第2の確率として決定される、処理モジュール75と、
第2の確率が静止確率しきい値以上であるとき、慣性航法システムが配置されたデバイスが第1の指定された継続時間内に静止状態にあると判定するように構成された判定モジュール76と
を含む。
第2の指定された継続時間内にIMUによって測定されたサンプルデータを決定するステップ、
第2の指定された継続時間内の各第1の指定された継続時間に対応するサンプルデータを静的データまたは動的データとして決定し、静的データに基づいて静的標準偏差を決定し、動的データに基づいて動的標準偏差を決定するステップ、
第1の指定されたしきい値範囲に基づいて複数の決定された静的標準偏差をグループ化し、静的標準偏差の分布ヒストグラムを取得するために、各第1の指定されたしきい値範囲内の静的標準偏差の数を決定するステップ、
第2の指定されたしきい値範囲に基づいて複数の決定された動的サンプル標準偏差をグループ化し、動的標準偏差の分布ヒストグラムを取得するために、各第2の指定されたしきい値範囲内の動的サンプル標準偏差の数を決定するステップ、
静的標準偏差の分布ヒストグラムおよび動的標準偏差の分布ヒストグラムに対して曲線調整を別々に実行し、静的標準偏差曲線および動的標準偏差曲線を決定するために、調整によって取得された曲線を正規化するステップ、
静的標準偏差曲線および動的標準偏差曲線を同じ座標系に配置し、静的標準偏差曲線および動的標準偏差曲線の交差部分の面積を決定するステップ、ならびに
任意の軸に対応する複数の静的標準偏差および複数の動的標準偏差の重みとして交差部分の面積の逆数を決定するステップ
を介して形成される。
静的標準偏差曲線および動的標準偏差曲線を同じ座標系に配置するステップであって、静的標準偏差曲線および動的標準偏差曲線の交差部分の面積が決定されると、静的標準偏差曲線および動的標準偏差曲線の各々が座標系の横軸との2つの交点を有し、2つの交点の中で、交点aは座標系の原点からの距離が短く、交点bは座標系の原点からの距離が長く、静的標準偏差曲線と動的標準偏差曲線の交点は交点cである、ステップを介して形成され、
第2の標準偏差が交点a以下の値であるとき、第2の標準偏差が静的である確率は、静的標準偏差曲線上の第2の標準偏差の対応する確率値であり、
第2のデータが交点b以上の値であるとき、第2の標準偏差が静的である確率は0であり、
第2のデータが点aより大きく、点bより小さい値であるとき、第2の標準偏差が静的である確率は、静的標準偏差曲線上の第2の標準偏差の対応する確率値と動的標準偏差曲線上の第2の標準偏差の対応する確率値の和に対する静的標準偏差曲線上の第2の標準偏差の対応する確率値の比である。
第1の指定された継続時間内に慣性測定装置IMUによって測定された第1の走行データを取得するステップであって、第1の走行データが、第1の指定された継続時間内にIMUによって測定されたN個の軸の各々の走行データを含み、Nが1以上の正の整数である、ステップと、第1の走行データのN個の第1の標準偏差を決定するステップと、N個の第1の標準偏差と同じN個の第2の標準偏差を特定するために、N個の第1の標準偏差を事前に記憶されたデータベースと照合するステップと、事前に記憶されたデータベース内で、N個の第2の標準偏差の各々に対応する第1の情報を特定するステップであって、第1の情報が、第2の標準偏差が静的である第1の確率、および第2の標準偏差に対応する重みを含む、ステップと、N個の第1の情報の各々の中の第1の確率を対応する重みと乗算し、乗算によって得られたN個の値を加算するステップであって、加算によって得られた値が、N個の第1の標準偏差が静的である第2の確率として決定される、ステップと、第2の確率が静止確率しきい値以上であるとき、慣性航法システムが配置されたデバイスが第1の指定された継続時間内に静止状態にあると判定するステップと
を実行するように構成される。
71 取得モジュール
72 決定モジュール
73 照合モジュール
74 検索モジュール
75 処理モジュール
76 判定モジュール
800 静止状態判定装置
810 プロセッサ
820 メモリ
830 バス
840 ディスプレイ
Claims (8)
- 静止状態判定方法であって、
慣性航法システムにより、第1の指定された継続時間内に慣性測定装置IMUによって測定された第1の走行データを取得するステップであって、前記第1の走行データが、前記第1の指定された継続時間内に前記IMUによって測定されたN個の軸の各々の走行データを備え、Nが1以上の正の整数である、ステップと、
前記慣性航法システムにより、前記第1の走行データのN個の第1の標準偏差を決定するステップと、
前記慣性航法システムにより、前記N個の第1の標準偏差と同じN個の第2の標準偏差を特定するために、前記N個の第1の標準偏差をデータベースと照合するステップと、
前記慣性航法システムにより、前記データベース内で、前記N個の第2の標準偏差の各々に対応する第1の情報を特定するステップであって、前記第1の情報が、前記第2の標準偏差が静的である第1の確率、および前記第2の標準偏差に対応する重みを備える、ステップと、
前記慣性航法システムにより、前記N個の第1の情報の各々の中の前記第1の確率を前記対応する重みと乗算し、前記乗算によって得られたN個の値を加算するステップであって、前記加算によって得られた値が、前記N個の第1の標準偏差が静的である第2の確率である、ステップと、
前記第2の確率が静止確率しきい値以上である場合、前記慣性航法システムが配置されたデバイスが前記第1の指定された継続時間内に静止状態にあると判定するステップと、
を備える、静止状態判定方法。 - 前記第2の標準偏差と前記重みとの間の対応関係が、以下のプロセス:
前記慣性航法システムにより、第2の指定された継続時間内に前記IMUによって測定された任意の軸のサンプルデータを決定するステップ、
前記慣性航法システムにより、前記第2の指定された継続時間内の各第1の指定された継続時間に対応するサンプルデータを静的データまたは動的データとして決定し、前記静的データに基づいて静的標準偏差を決定し、前記動的データに基づいて動的標準偏差を決定するステップ、
第1の指定されたしきい値範囲に基づいて複数の決定された静的標準偏差をグループ化して、前記静的標準偏差の分布ヒストグラムを取得するために、各第1の指定されたしきい値範囲内の静的標準偏差の数を決定し、第2の指定されたしきい値範囲に基づいて複数の決定された動的標準偏差をグループ化して、前記動的標準偏差の分布ヒストグラムを取得するために、各第2の指定されたしきい値範囲内の動的標準偏差の数を決定するステップ、
前記静的標準偏差の前記ヒストグラムおよび前記動的標準偏差の前記分布ヒストグラムに対して曲線調整を別々に実行し、静的標準偏差曲線および動的標準偏差曲線を決定するために、前記調整によって取得された曲線を正規化するステップ、
前記静的標準偏差曲線および前記動的標準偏差曲線を同じ座標系に配置し、前記静的標準偏差曲線および前記動的標準偏差曲線の交差部分の面積を決定するステップ、ならびに
任意の軸に対応する前記複数の静的標準偏差および前記複数の動的標準偏差の重みとして前記交差部分の前記面積の逆数を決定するステップ
を介して形成される、請求項1に記載の方法。 - 前記第2の標準偏差と前記第1の確率との間の対応関係が、以下のプロセス:
前記静的標準偏差曲線および前記動的標準偏差曲線を同じ座標系に配置するステップであって、前記静的標準偏差曲線および前記動的標準偏差曲線の前記交差部分の前記面積が決定されると、前記静的標準偏差曲線および前記動的標準偏差曲線の各々が前記座標系の横軸との2つの交点を有し、前記2つの交点の中で、交点aが前記座標系の原点からの距離が短く、交点bが前記座標系の前記原点からの距離が長く、前記静的標準偏差曲線と前記動的標準偏差曲線の交点が交点cである、
ステップを介して形成され、
前記第2の標準偏差が前記交点a以下の値であるとき、前記第2の標準偏差が静的である確率が、前記静的標準偏差曲線上の前記第2の標準偏差の対応する確率値であり、
前記第2の標準偏差が前記交点b以上の値であるとき、前記第2の標準偏差が静的である確率が0であり、
前記第2の標準偏差が前記点aより大きく、前記点bより小さい値であるとき、前記第2の標準偏差が静的である確率が、前記静的標準偏差曲線上の前記第2の標準偏差の前記対応する確率値と前記動的標準偏差曲線上の前記第2の標準偏差の対応する確率値の和に対する前記静的標準偏差曲線上の前記第2の標準偏差の前記対応する確率値の比である、
請求項2に記載の方法。 - Nが6である、請求項1に記載の方法。
- 静止状態判定装置であって、
第1の指定された継続時間内に慣性測定装置IMUによって測定された第1の走行データを取得するように構成された取得モジュールであって、前記第1の走行データが、前記第1の指定された継続時間内に前記IMUによって測定されたN個の軸の各々の走行データを備え、Nが1以上の正の整数である、取得モジュールと、
前記第1の走行データのN個の第1の標準偏差を計算するように構成された決定モジュールと、
前記N個の第1の標準偏差と同じN個の第2の標準偏差を特定するために、前記N個の第1の標準偏差をデータベースと照合するように構成された照合モジュールと、
前記データベース内で、前記N個の第2の標準偏差の各々に対応する第1の情報を特定するように構成された検索モジュールであって、前記第1の情報が、前記第2の標準偏差が静的である第1の確率、および前記第2の標準偏差に対応する重みを備える、検索モジュールと、
前記N個の第1の情報の各々の中の前記第1の確率を前記対応する重みと乗算し、前記乗算によって得られたN個の値を加算するように構成された処理モジュールであって、前記加算によって得られた値が、前記N個の第1の標準偏差が静的である第2の確率である、処理モジュールと、
前記第2の確率が静止確率しきい値よりも大きいかどうかを判定し、前記第2の確率が前記静止確率しきい値以上である場合、前記慣性測定装置が配置されたデバイスが前記第1の指定された継続時間内に静止状態にあると判定するように構成された判定モジュールと、
を備える、静止状態判定装置。 - 前記検索モジュールが、以下のプロセス:
第2の指定された継続時間内に前記IMUによって測定された任意の軸のサンプルデータを決定するステップ、
前記第2の指定された継続時間内の各第1の指定された継続時間に対応するサンプルデータを静的データまたは動的データとして決定し、前記静的データに基づいて静的標準偏差を決定し、前記動的データに基づいて動的標準偏差を決定するステップ、
第1の指定されたしきい値範囲に基づいて複数の決定された静的標準偏差をグループ化して、前記静的標準偏差の分布ヒストグラムを取得するために、各第1の指定されたしきい値範囲内の静的標準偏差の数を決定し、第2の指定されたしきい値範囲に基づいて複数の決定された動的標準偏差をグループ化して、前記動的標準偏差の分布ヒストグラムを取得するために、各第2の指定されたしきい値範囲内の動的標準偏差の数を決定するステップ、
前記静的標準偏差の前記ヒストグラムおよび前記動的標準偏差の前記分布ヒストグラムに対して曲線調整を別々に実行し、静的標準偏差曲線および動的標準偏差曲線を決定するために、前記調整によって取得された曲線を正規化するステップ、
前記静的標準偏差曲線および前記動的標準偏差曲線を同じ座標系に配置し、前記静的標準偏差曲線および前記動的標準偏差曲線の交差部分の面積を決定するステップ、ならびに
任意の軸に対応する前記複数の静的標準偏差および前記複数の動的標準偏差の重みとして前記交差部分の前記面積の逆数を決定するステップ
で、前記第2の標準偏差と前記重みとの間の対応関係を形成するようにさらに構成される、請求項5に記載の装置。 - 前記処理モジュールが、以下のプロセス:
前記静的標準偏差曲線および前記動的標準偏差曲線を同じ座標系に配置するステップであって、前記静的標準偏差曲線および前記動的標準偏差曲線の前記交差部分の前記面積が決定されると、前記静的標準偏差曲線および前記動的標準偏差曲線の各々が前記座標系の横軸との2つの交点を有し、前記2つの交点の中で、交点aが前記座標系の原点からの距離が短く、交点bが前記座標系の前記原点からの距離が長く、前記静的標準偏差曲線と前記動的標準偏差曲線の交点が交点cである、ステップで、前記第2の標準偏差と前記第1の確率との間の対応関係を形成するようにさらに構成され、
前記第2の標準偏差が前記交点a以下の値であるとき、前記第2の標準偏差が静的である確率が、前記静的標準偏差曲線上の前記第2の標準偏差の対応する確率値であり、
前記第2の標準偏差が前記交点b以上の値であるとき、前記第2の標準偏差が静的である確率が0であり、
前記第2の標準偏差が前記点aより大きく、前記点bより小さい値であるとき、前記第2の標準偏差が静的である確率が、前記静的標準偏差曲線上の前記第2の標準偏差の前記対応する確率値と前記動的標準偏差曲線上の前記第2の標準偏差の対応する確率値の和に対する前記静的標準偏差曲線上の前記第2の標準偏差の前記対応する確率値の比である、
請求項6に記載の装置。 - Nが6である、請求項5に記載の装置。
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Family Cites Families (22)
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US7979231B2 (en) * | 2008-11-13 | 2011-07-12 | Honeywell International Inc. | Method and system for estimation of inertial sensor errors in remote inertial measurement unit |
US9177200B2 (en) * | 2009-05-14 | 2015-11-03 | Bae Systems Plc | Object classification |
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CN102355530A (zh) * | 2011-09-27 | 2012-02-15 | 周小伟 | 利用信号强度波动判断移动终端运动状态的方法 |
JP5978747B2 (ja) * | 2012-05-09 | 2016-08-24 | 富士通株式会社 | 測位システム、測位方法、及びプログラム |
US20140288867A1 (en) * | 2013-03-21 | 2014-09-25 | Sony Corporation | Recalibrating an inertial navigation system |
CN103499354B (zh) * | 2013-09-24 | 2017-01-18 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于内曼‑皮尔逊准则的零速检测方法 |
CN103630147B (zh) * | 2013-11-26 | 2017-11-14 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于hmm的个人自主导航系统零速检测方法 |
CN103701991A (zh) * | 2013-12-20 | 2014-04-02 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 移动终端状态识别方法和移动终端 |
CN104061934B (zh) * | 2014-06-10 | 2017-04-26 | 哈尔滨工业大学 | 基于惯性传感器的行人室内位置跟踪方法 |
CN104504066B (zh) * | 2014-12-19 | 2018-11-02 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 出行方式判断方法和装置 |
JP2017021519A (ja) * | 2015-07-09 | 2017-01-26 | 三菱電機株式会社 | 運転評価装置およびナビゲーション装置 |
CN105021192B (zh) * | 2015-07-30 | 2018-10-09 | 华南理工大学 | 一种基于零速校正的组合导航系统的实现方法 |
CN105534527B (zh) * | 2015-12-01 | 2018-07-13 | 深圳还是威健康科技有限公司 | 智能穿戴设备特殊状态的识别方法及智能穿戴设备 |
CN105806340B (zh) * | 2016-03-17 | 2018-09-07 | 武汉际上导航科技有限公司 | 一种基于窗口平滑的自适应零速更新算法 |
CN105894329A (zh) * | 2016-03-31 | 2016-08-24 | 乐视控股(北京)有限公司 | 一种数据分析方法和装置 |
CN106017461B (zh) * | 2016-05-19 | 2018-11-06 | 北京理工大学 | 基于人体/环境约束的行人导航系统三维空间定位方法 |
CN106108913B (zh) * | 2016-07-25 | 2019-05-07 | 北京顺源开华科技有限公司 | 误计步消除方法、装置及可穿戴设备 |
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