一種可穿戴式人體步態(tài)檢測的自主定位方法
【專利摘要】一種可穿戴式人體步態(tài)檢測的自主定位方法，包括：（1）針對人體的運(yùn)動建立狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型，并進(jìn)行捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)位置、速度及姿態(tài)的解算；（2）利用人體行為檢測約束條件，并對人體靜止步態(tài)特征進(jìn)行捕捉與提??；（3）根據(jù)零速、零角速度及姿態(tài)校正的方式進(jìn)行姿態(tài)誤差集成；（4）利用智能濾波器進(jìn)行誤差估計(jì)；（5）利用估計(jì)誤差修正人體運(yùn)動的姿態(tài)和位置。該發(fā)明在面向室內(nèi)定位方面，從便捷度和精準(zhǔn)度兩個角度都提供了有力支持。
【專利說明】一種可穿戴式人體步態(tài)檢測的自主定位方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于導(dǎo)航定位【技術(shù)領(lǐng)域】，特別是涉及一種可穿戴式人體步態(tài)檢測的自主定位方法。
【背景技術(shù)】
[0002]目前，室外導(dǎo)航已經(jīng)成為了一項(xiàng)比較成熟和實(shí)用的技術(shù)。該技術(shù)用于向人們在樓宇林立的城市內(nèi)推薦從起點(diǎn)到終點(diǎn)的優(yōu)化線路，同時會為人們提供多種不同的線路選擇。室外導(dǎo)航系統(tǒng)的成品有諸如:百度地圖，谷歌地圖等系統(tǒng)；這些系統(tǒng)經(jīng)過多年的發(fā)展，技術(shù)已經(jīng)比較成熟。人們也已經(jīng)習(xí)慣了使用這些系統(tǒng)。
[0003]然而，隨著數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)和多媒體業(yè)務(wù)的快速增加，人們對定位與導(dǎo)航的需求日益增大，尤其在復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境，如機(jī)場大廳、展廳、倉庫、超市、圖書館、地下停車場、礦井等環(huán)境中，常常需要確定移動終端或其持有者在室內(nèi)的位置信息。但是受定位時間、定位精度以及復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境等條件的限制，現(xiàn)今的導(dǎo)航系統(tǒng)往往顯得力不從心，存在下述問題:首先，室內(nèi)定位不夠精準(zhǔn)，一般民用導(dǎo)航系統(tǒng)精度在IOm左右，相對于室內(nèi)精確導(dǎo)航的要求還有一段距離；其次，室內(nèi)經(jīng)常會出現(xiàn)諸如墻、禁止通行路標(biāo)、欄桿等障礙物，室外導(dǎo)航系統(tǒng)基本不會考慮這些細(xì)微的障礙物，因而會出現(xiàn)諸如穿墻、跨欄等問題，給用戶造成不好的應(yīng)用體驗(yàn)。
[0004]隨著智能手機(jī)的普及以及移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，地圖與導(dǎo)航類軟件將進(jìn)入一個新時代:室內(nèi)導(dǎo)航。近幾年來，包括谷歌、微軟、蘋果、博通等科技巨頭及一些世界有名的大學(xué)，都在積極研究室內(nèi)定位導(dǎo)航方面的相關(guān)技術(shù)。目前，專家學(xué)者提出的室內(nèi)定位技術(shù)解決方案包括=A-GPS定位技術(shù)(室內(nèi)GPS定位技術(shù))、超聲波定位技術(shù)、藍(lán)牙技術(shù)、紅外線技術(shù)、射頻識別技術(shù)、超寬帶技術(shù)、無線局域網(wǎng)絡(luò)、光跟蹤定位和ZigBee技術(shù)，以及圖像分析、信標(biāo)定位、計(jì)算機(jī)視覺定位技術(shù)等。然而，直到目前還沒有人提出一種低成本、好實(shí)現(xiàn)、易操作，擁有高精度、高可靠性的室內(nèi)自主定位的方法，鑒于此，本發(fā)明利用零速和全姿態(tài)校正的方式，將誤差向量通過智能濾波器對MEMS慣性測量單元IMlXInertial Measurement Units,以下文字和附圖中均將MEMS IMU簡寫為IMU)的定位及姿態(tài)信息進(jìn)行校準(zhǔn)，從而完成擁有上述幾個特點(diǎn)的室內(nèi)定位工作。
[0005]與同領(lǐng)域的相關(guān)申請專利進(jìn)行對比，本發(fā)明的創(chuàng)造性及優(yōu)點(diǎn)較為明顯。比如，申請?zhí)枮?201110106566.9，專利名稱是《行人慣性導(dǎo)航裝置和方法》的專利，其采用的是利用安裝位于鞋子腳掌與腳跟部位的微動開關(guān)，來進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的通斷過程。此設(shè)計(jì)引入了硬件設(shè)備，從而可靠性和成本問題就隨之暴露了出來。然而本發(fā)明是采用軟件算法來作為后期校正算法的觸發(fā)開關(guān)，幾乎無需成本，并且根據(jù)多條件判定的方法，使得開關(guān)的準(zhǔn)確性及穩(wěn)定性均有了很強(qiáng)的保障。再比如，申請?zhí)枮?201310144213.7，專利名稱是《一種穿戴式的人員步態(tài)檢測室內(nèi)定位系統(tǒng)及方法》的專利，其校正模塊所采用的是標(biāo)簽法來進(jìn)行后期的相關(guān)校正，這就需要提前預(yù)知要定位的室內(nèi)位置信息以及提前設(shè)立預(yù)置節(jié)點(diǎn)。其成本、操作復(fù)雜度以及定位所需條件要求高等問題，到最終都是需要反復(fù)考量并解決的難題。而本發(fā)明，只需用戶佩戴好含有本發(fā)明相關(guān)方法的MU，而且無需提前預(yù)知當(dāng)?shù)氐牡乩硇畔⒁约霸O(shè)立節(jié)點(diǎn)，便可直接在陌生的環(huán)境中進(jìn)行定位測試，人為所需操作的復(fù)雜度也基本降至為零。最后，再比較一個歐洲的相關(guān)專利。其申請?zhí)枮?11184048.4,專利名稱是《System andmethod for wavelet-based gait classification》。此專利實(shí)現(xiàn)的方法是要首先建立起一個步態(tài)模型庫，然后再根據(jù)MU所測量的數(shù)據(jù)進(jìn)行之后的步態(tài)匹配，接著再根據(jù)特定的步態(tài)對應(yīng)特定的步長，進(jìn)而得到相關(guān)的航位推算。它的局限性就在于步態(tài)模型庫建立的復(fù)雜度很高，很難建全建準(zhǔn)，而且步態(tài)匹配度以及步長對應(yīng)關(guān)系也很可能難以達(dá)到足夠高的精度，從而所推算出來的航位信息精度也會隨之受到很大的影響。而本發(fā)明，無需建立步態(tài)模型庫，這樣便首先降低了系統(tǒng)組建的復(fù)雜程度。而且所用的校準(zhǔn)環(huán)節(jié)是利用各個零瞬態(tài)觸發(fā)，通過零速及全姿態(tài)校正的智能濾波器來對載體的姿態(tài)、速度以及位置進(jìn)行相關(guān)的推算和校正，其精度絕對可以得到很高的保障。
[0006]綜上便是本發(fā)明的研究【背景技術(shù)】以及相較同領(lǐng)域研究的一些優(yōu)點(diǎn)和創(chuàng)造性?？梢哉f，在某種程度上本發(fā)明從成本、可靠性、復(fù)雜性以及精確性等角度都給予了其它相關(guān)研究所不具備或不同時具備的先進(jìn)性、新穎性和創(chuàng)造性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明的主要目的在于:面向室內(nèi)定位，在無衛(wèi)星定位的情況下，利用設(shè)備可穿戴的特點(diǎn)，根據(jù)人體步態(tài)靜止特征，提取步態(tài)狀態(tài)，通過零速、零角速度、地磁和智能濾波器等手段對微慣導(dǎo)系統(tǒng)的定位信息進(jìn)行修正，有效解決慣導(dǎo)器件的長時漂移問題，從而提高定位精度。綜合來看，本發(fā)明采用SINS+IF+ZUPT+ZARU+COMPASS算法框架，其中SINS為捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，IF為智能濾波器，ZUPT為基于人體步態(tài)的零速修正，ZARU為基于人體步態(tài)的零角速度修正，COMPASS為地磁導(dǎo)航單元。
[0008]為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:
一種可穿戴式人體步態(tài)檢測的自主定位方法，包括以下步驟:
步驟1，針對人體的運(yùn)動建立狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型，并進(jìn)行捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)位置、速度及姿態(tài)的解算；
步驟2，利用人體行為檢測約束條件，并對人體靜止步態(tài)特征進(jìn)行捕捉與提??；
步驟3，根據(jù)零速、零角速度及姿態(tài)校正的方式進(jìn)行姿態(tài)誤差集成；
步驟4，利用智能濾波器進(jìn)行誤差估計(jì)；
步驟5，利用估計(jì)誤差修正人體運(yùn)動的姿態(tài)和位置。
[0009]進(jìn)一步的，通過可穿戴于人體上的測量傳感器件測量出步驟I中所述的位置、速度及姿態(tài)；測量傳感器件包括加速度計(jì)、陀螺儀、地磁傳感器。
[0010]進(jìn)一步的，所述步驟2中，利用步態(tài)檢測模塊進(jìn)行靜態(tài)步態(tài)的捕捉與提取，步態(tài)檢測模塊包括三軸加速度計(jì)、三軸陀螺儀及三軸磁強(qiáng)計(jì)。
[0011]進(jìn)一步的，所述的步驟2中對于人體靜止步態(tài)特征捕捉與提取，其檢測約束的條件為四個:(I)三軸加速度計(jì)合成的加速度幅值，其輸出量滿足靜態(tài)閾值條件；(2)加速度合成幅值的局部方差輸出量滿足靜態(tài)閾值條件；(3)三軸陀螺儀合成的角速度幅值，其輸出量滿足靜態(tài)閾值條件；(4)三軸磁強(qiáng)計(jì)合成的地磁幅值，其輸出量滿足靜態(tài)閾值條件；當(dāng)上述四條件同時滿足時，便可判定此時為步態(tài)的絕對靜止時刻。[0012]進(jìn)一步的，所述步驟3中，將檢測為靜止的時間區(qū)間內(nèi)的解算速度偏差、測量角速度偏差、解算的方位和根據(jù)地磁傳感器輸出計(jì)算得到的方位一起構(gòu)成觀測量，通過設(shè)計(jì)智能濾波器進(jìn)行估計(jì)。
[0013]進(jìn)一步的，所述的步驟4中，采用基于粒子濾波的Kalman濾波方法進(jìn)行誤差估計(jì)，使每個步態(tài)靜止時刻均可對應(yīng)全姿態(tài)信息，進(jìn)行實(shí)時校準(zhǔn)，提高定位精度。
[0014]由于被測載體是人，對象較為特殊，而且在定位過程中處于運(yùn)動狀態(tài)；那么，建立一個合適的狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型，對于提高后期誤差估計(jì)等相關(guān)信息解算的精度，就顯得尤為重要了 ；因而根據(jù)人體運(yùn)動的特點(diǎn)，最終建立了針對于人體運(yùn)動的狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型。
[0015]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是:
(O本發(fā)明根據(jù)人體運(yùn)動狀態(tài)所建立的狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型更加適用于人體在運(yùn)動過程當(dāng)中的精準(zhǔn)定位；
(2)本發(fā)明相較已有的那些無線及設(shè)立預(yù)知節(jié)點(diǎn)等相關(guān)的室內(nèi)定位方法，其可靠性相對更高，而且無需預(yù)先知道當(dāng)?shù)氐氖覂?nèi)結(jié)構(gòu)及布局，使用靈活性也較好；
(3)本發(fā)明采用多條件檢測法，所提取出的絕對靜止步態(tài)用來進(jìn)行步態(tài)觸發(fā)工作，其可靠性和實(shí)時性都有了更高層次的保障及支持；所采用的零速和全姿態(tài)校正的方式更好地收集了觀測誤差向量，并通過拓展型的智能濾波器更加準(zhǔn)確地校正了慣性器件的累計(jì)誤差，從而可以得出更好的定位結(jié)果。
[0016](4)本發(fā)明具有可穿戴的特點(diǎn)，使用戶操作起來更加便捷，且無需進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)先設(shè)置以及背負(fù)較大的定位裝備，真正實(shí)現(xiàn)了小巧便捷、靈活好用的技術(shù)效果。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0017]圖1為慣性測量單元(MU)安置腳部示意圖；
圖2為慣性測量單元(MU)安置腰部示意圖；
圖3為慣性測量單元(IMU)安置胸部示意圖；
圖4為可穿戴式人體步態(tài)檢測的自主定位方法流程圖；
圖5為捷聯(lián)慣性導(dǎo)航算法流程圖；
圖6為靜止步態(tài)檢測捕捉示意圖；
圖7為人體運(yùn)動步態(tài)檢測方框圖；
圖8為Cl條件下腳部合成加速度幅值檢測圖；
圖9為Cl條件下腰部合成加速度幅值檢測圖。
【具體實(shí)施方式】
[0018]本發(fā)明提供的一種可穿戴式人體步態(tài)檢測的自主定位方法的流程如圖4所示: 4-1:為MU慣性測量單元，用其測量出未經(jīng)校正的位置、速度、姿態(tài)等相關(guān)信息和地磁
角度。4-1-1為加速度計(jì):用其測量出三軸加速度的值；4-1-2為陀螺儀:用其測量出三軸角速度的值；4-1_3為地磁傳感器:用其測量出三軸的地磁角度，目的是為4-3-3中的地磁角度更新模塊服務(wù)；
4-2:為步態(tài)檢測模塊:通過4-1中的測量值，進(jìn)行多條件判斷，進(jìn)行靜止步態(tài)的捕捉與提??；4-3:為校正數(shù)據(jù)更新模塊。4-3-1:通過靜止步態(tài)觸發(fā)零速度更新模塊；4-3-2:通過靜止步態(tài)觸發(fā)零角速度更新模塊；4-3-3:通過靜止步態(tài)觸發(fā)地磁角度更新模塊；
4-4:通過4-3的數(shù)據(jù)更新來進(jìn)行觀測誤差的集成工作；
4-5:為智能濾波器:用其進(jìn)行誤差估計(jì)，將估計(jì)值以狀態(tài)誤差向量的形式傳遞給4-6模塊，與原始數(shù)據(jù)進(jìn)行核算，得出精度相對較高的定位信息；
4-6:為位置、速度及姿態(tài)等定位信息的計(jì)算模塊；
具體步驟如下:
步驟I，針對人體的運(yùn)動建立狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型以及進(jìn)行捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)位置和姿態(tài)的
解算；
在進(jìn)行行人室內(nèi)定位的過程當(dāng)中，其狀態(tài)模型是非線性的，但是可以運(yùn)用狀態(tài)估計(jì)的方式將其線性化。在此，本發(fā)明設(shè)立一個15維的狀態(tài)誤差向量，在其k時刻的表達(dá)式如下:
【權(quán)利要求】
1.一種可穿戴式人體步態(tài)檢測的自主定位方法，其特征在于:包括以下步驟: 步驟1，針對人體的運(yùn)動建立狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型，并進(jìn)行捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)位置、速度及姿態(tài)的解算； 步驟2，利用人體行為檢測約束條件，并對人體靜止步態(tài)特征進(jìn)行捕捉與提取； 步驟3，根據(jù)零速、零角速度及姿態(tài)校正的方式進(jìn)行姿態(tài)誤差集成； 步驟4，利用智能濾波器進(jìn)行誤差估計(jì)； 步驟5，利用估計(jì)誤差修正人體運(yùn)動的姿態(tài)和位置。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的可穿戴式人體步態(tài)檢測自主定位的設(shè)計(jì)方法，其特征在于:通過可穿戴于人體上的測量傳感器件測量出步驟I中所述的位置、速度及姿態(tài)；測量傳感器件包括加速度計(jì)、陀螺儀、地磁傳感器。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的可穿戴式人體步態(tài)檢測自主定位的設(shè)計(jì)方法，其特征在于:所述步驟2中，利用步態(tài)檢測模塊進(jìn)行靜態(tài)步態(tài)的捕捉與提取，步態(tài)檢測模塊包括三軸加速度計(jì)、三軸陀螺儀及三軸磁強(qiáng)計(jì)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的可穿戴式人體步態(tài)檢測自主定位的設(shè)計(jì)方法，其特征在于:所述的步驟2中對于人體靜止步態(tài)特征進(jìn)行捕捉與提取，其檢測約束條件包括: (1)三軸加速度計(jì)合成的加速度幅值，其輸出量滿足靜態(tài)閾值條件； (2)加速度合成幅值的局部方差輸出量滿足靜態(tài)閾值條件； (3)三軸陀螺儀合成的角速度幅值，其輸出量滿足靜態(tài)閾值條件； (4)三軸磁強(qiáng)計(jì)合成的地磁幅值，其輸出量滿足靜態(tài)閾值條件； 當(dāng)上述四條件同時滿足時，便可判定此時為步態(tài)的絕對靜止時刻。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的可穿戴式人體步態(tài)檢測自主定位的設(shè)計(jì)方法，其特征在于:所述的步驟3中，將檢測為靜止的時間區(qū)間內(nèi)的解算速度偏差、測量角速度偏差、解算的方位和根據(jù)地磁傳感器輸出計(jì)算得到的方位一起構(gòu)成觀測量，通過設(shè)計(jì)智能濾波器進(jìn)行估計(jì)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的可穿戴式人體步態(tài)檢測自主定位的設(shè)計(jì)方法，其特征在于:所述的步驟4中，采用基于粒子濾波的Kalman濾波方法進(jìn)行誤差估計(jì)，使每個步態(tài)靜止時刻均可對應(yīng)全姿態(tài)信息，進(jìn)行實(shí)時校準(zhǔn)，提高定位精度。
【文檔編號】G01C21/00GK103968827SQ201410141721
【公開日】2014年8月6日 申請日期:2014年4月9日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月9日
【發(fā)明者】李擎, 李超, 劉寧, 蘇中 申請人:北京信息科技大學(xué), 北京德維創(chuàng)盈科技有限公司