一種基于腿部姿態(tài)信息的行人運動檢測方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于個人運動檢測領域，特別是涉及一種獲取行人運動時大腿部的角速度 信息，并根據(jù)所得的數(shù)據(jù)信號提出一種基于3軸陀螺儀傳感器信號的運動分類方法。
【背景技術】
[0002] 現(xiàn)今，數(shù)據(jù)業(yè)務和多媒體業(yè)務的快速增加，人們對定位與導航的需求日益增大，尤 其在復雜的室內環(huán)境，如機場大廳、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的位置信息。傳統(tǒng)的導航系統(tǒng)通常需要外部輔助 的信號進行定位，但是受定位時間、定位精度以及復雜室內環(huán)境等條件的限制，其定位成本 往往很高。
[0003] 隨著MEMS技術的快速發(fā)展，其體積和成本不斷降低，因而廣泛應用于民用導航領 域，由于應用MEMS技術的導航系統(tǒng)不需要外部輔助信號就能夠在室內等復雜環(huán)境中實現(xiàn) 定位，因而誕生了一系列基于行人航跡推算（PDR)的室內行人導航定位算法，如果能將行 人的運動準確分類則對提升PDR算法導航系統(tǒng)的定位精度提供了有效的解決方案。
[0004] 與同領域的相關申請專利進行對比，本發(fā)明的創(chuàng)造性及優(yōu)點較為明顯。比如，申 請?zhí)枮椋?01010134122. 1，專利名稱是《基于3軸加速度傳感器信號的步行分類方法》的專 利，其采用的是利用安置位于腳踝的3軸加速度計傳感器測量行人運動時的加速度信息， 通過檢測在不同運動狀態(tài)下的加速度閾值實現(xiàn)對于不同運動的分類，但這種方法不能有效 區(qū)分坐、站、蹲等運動，而且對于慢走，慢爬樓梯等加速度變化不明顯的運動的判別效果較 差。再比如，申請?zhí)枮椋?01010248929. 8,專利名稱是《基于運動量測信息的個人定位方法 及裝置》的專利，提到了一種運動類別判定方法，該方法需要對行走、跑步等運動進行建模， 并根據(jù)不同的使用者的需要對模型參數(shù)進行標定。此方法對分類種類涵蓋太少，僅包含行 走與跑步，另外對于不同的使用者要重新標定，適用性較差。最后，文獻《Weightlessness feature-a novel feature for single tri-axial accelerometer based activity re cognition》中介紹了一種運動分類方法，作者將運動分類看作是一個模式識別問題，將加 速度數(shù)據(jù)進行了時域特征和頻域特征的提取，并使用支持向量機（SVM)的方法對運動進行 分類。這種方法的計算量較高，不利于設備的低成本性。

【發(fā)明內容】

[0005] 本發(fā)明的目的是彌補現(xiàn)有運動分類方法計算量大、推廣性差、分類種類偏少的缺 點，僅利用大腿部運動時的角速度信息提出了一種行人運動分類檢測方法。
[0006] 本發(fā)明采用的技術方案是：一種基于腿部姿態(tài)信息的行人運動檢測方法，包括以 下步驟：
[0007] 步驟1，將3軸陀螺儀傳感器固定于被測者的大腿部并將采集的角速度信息通過 無線方式傳輸至電腦；
[0008] 步驟2,獲取行人在運動過程中的腿部角速度信息并進行腿部檢測角的解算，并計 算過零間隔時間；
[0009] 步驟3,將解算后的腿部檢測角測量值進行正峰值提取與過零檢測；
[0010] 步驟4,根據(jù)腿部檢測角的檢測結果按照判別規(guī)則進行運動分類判定并輸出。
[0011] 通過安置于行人大腿部的測量傳感器件測量出步驟1中所述角速度信息；測量傳 感器件包括陀螺儀。
[0012] 進一步的，在所述步驟3中，將解算出的腿部檢測角測量值進行正峰值提取，將提 取到的正峰值作為運動判定值并鎖定，一直持續(xù)到檢測到下一個正峰值。同時將解算出的 腿部檢測角測量值進行過零檢測，計算連續(xù)兩過零點時間。如果某一時刻的檢測角測量值 大于其前一時刻與后一時刻的測量值，那么這個測量值即為正峰值，用于確定運動判定值； 過零檢測是指檢測角測量值在特定時間內是否存在數(shù)值為零的點，用于確定行人是否處于 行進狀態(tài)。該特定時間可選擇為〇. 1秒、〇. 2秒、0. 5秒、1秒、2秒或5秒。
[0013] 進一步的，在所述的步驟4中判別過程包含以下步驟，
[0014] 1)判斷運動判定值是否大于75度，是，進入第2步，否則，進入第3步；
[0015] 2)判斷運動判定值是否大于110度，是，輸出運動為蹲，否則，輸出運動為坐；
[0016] 3)判斷運動判定值是否大于15度且過零間隔時間在0. 2秒~1秒之間，是，進入 第4步，否則，輸出運動為站立；
[0017] 4)判斷運動判定值是否大于40度，是，輸出運動為跑，否則，輸出運動為走。
[0018] 與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：
[0019] (1)本發(fā)明根據(jù)人體運動時的大腿運動的角速度信息進行分類判別，適用性和推 廣性較高；
[0020] (2)本發(fā)明所用的傳感器數(shù)據(jù)信息較少，計算量也少，利于設備的低成本性；
[0021] (3)本發(fā)明所能識別判定的運動種類較多，基本涵蓋了室內導航期間的全部運 動；
[0022] (4)本發(fā)明可以對不同的運動輸出不同輸出檢測值，便于向現(xiàn)有的基于航位推算 的方法（PDR)中集成。
【附圖說明】
[0023] 圖1為本發(fā)明的整體流程圖；
[0024] 圖2為本發(fā)明中3軸陀螺儀的軸向及腿部安置示意圖；
[0025] 圖3為本發(fā)明檢測判別流程圖；
[0026] 圖4為腿部檢測角與運動關系示意圖；
【具體實施方式】
[0027] 下面結合附圖對本發(fā)明的基于腿部姿態(tài)信息的行人運動檢測方法做出詳細說明。
[0028] 一）將3軸陀螺儀傳感（2-3)安置于行人（2-1)的大腿部（2-2)，其慣性參考坐標 系（2-4)定義如下：x軸（2-5)指向行人（2-1)的左側，y軸（2-6)指向行人（2-1)前方，z 軸（2-7)指向行人（2-1)下方。其安置軸向及具體位置如圖2所示。
[0029] 二）測量行人運動時大腿部的角速度信息，并通過無線藍牙的方式傳輸至電腦。 [0030] 三）利用接收到的角速度信息數(shù)據(jù)進行腿部檢測角的解算具體如下 (9)
[0031] 先將初始的姿態(tài)角％、Θ p Yci代入下式，求出初始時刻的四元數(shù)，完成初始對準。[0032]
[0033] 然后進行四元數(shù)更新