【摘要】：針對(duì)基于MEMS慣性測量單元的行人航跡推算中步數(shù)檢測方法僅利用單一的加速度信號(hào)檢測精度較低的問題,提出一種多源信息自適應(yīng)步數(shù)檢測方法。該方法通過綜合考慮人體運(yùn)動(dòng)過程中的加速度信號(hào)和角速度信號(hào),根據(jù)不同的步態(tài)特征通過設(shè)定不同的自適應(yīng)閾值條件實(shí)現(xiàn)步數(shù)的檢測。雖然常規(guī)的峰值檢測算法和固定閾值檢測算法在單一步態(tài)下步數(shù)檢測精度相對(duì)較高,但是對(duì)復(fù)雜運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的步數(shù)檢測精度很差,無法適用于真實(shí)的行人運(yùn)動(dòng)過程中步數(shù)的檢測。然而多源信息自適應(yīng)步數(shù)檢測方法卻能夠在行人不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下精確檢測步數(shù),該方法明顯優(yōu)于常規(guī)的峰值檢測方法和閾值檢測方法。試驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的多源信息自適應(yīng)閾值檢測方法在行人不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的步數(shù)檢測精度可達(dá)98%以上。
[Abstract]:In order to solve the problem that only a single acceleration signal is used in pedestrian track estimation based on MEMS inertial measurement unit, a multi-source adaptive step detection method is proposed. By synthetically considering the acceleration signal and the angular velocity signal in the course of human motion, the method can detect the number of steps by setting different adaptive threshold conditions according to different gait characteristics. Although the conventional peak detection algorithm and the fixed threshold detection algorithm have relatively high precision in detecting the number of steps under a single gait, the accuracy of the detection of the number of steps in a complex motion state is very poor. It can not be used to detect the number of steps in the course of real pedestrian movement. However, the multi-source information adaptive step detection method can accurately detect the number of steps in different moving states of pedestrians, and this method is obviously superior to the conventional peak detection method and threshold detection method. The experimental results show that the multi-source information adaptive threshold detection method proposed in this paper can detect more than 98% of the steps of pedestrians in different motion states.
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)儀器科學(xué)與光電工程學(xué)院;
【基金】：國家重大科學(xué)儀器設(shè)備開發(fā)專項(xiàng)基金項(xiàng)目(2012YQ160185) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(2015AA124002) 國家自然科學(xué)基金(60421063)
【分類號(hào)】：TN96

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2417036