[发明专利]一种基于HMM的个人自主导航系统零速检测方法

说明书

技术领域：

本发明属于惯性技术领域，具体的说是一种基于HMM(隐马尔可夫模型)的个人自主导航系统零速检测方法。

背景技术：

基于微型惯性测量单元(Micro Inertial Measurement Unit)的个人导航自主定位装置工作时，微机械系统(Micro-Electro-Mechanical System)惯性器件误差发散严重，若惯性器件误差不能得到有效补偿，位置误差会以时间三次方的趋势发散，系统最终将丧失导航功能，因此，MEMS惯性测量组件应用于个人导航系统的关键是设计有效的误差修正算法。零速校正是一种有效的误差补偿算法，将个人自主导航系统使用者脚步静止时导航解算得到的速度值作为滤波器的观测量对惯性器件测量结果和导航输出进行修正以提高导航精度。

零速检测是触发零速校正的前提，然而，现有的采用零速校正作为惯性解算误差修正算法的个人自主导航系统大都存在零速检测不准确的问题，以往的零速检测方案主要是利用阈值估计法，其阈值的选取缺少理论研究和公式推导。而且该方法使用了三轴陀螺或三轴加速度计的输出值，计算量大、耗时长，影响了零速状态的判断时间，继而使零速校正的时间也发生滞后。同时，以往的检测方法只能检测出正常行走时的零速区间，跑步时零速区间的检测相对困难，且已有的零速检测方法都是特定方式下的，并不是适用于所有单兵运动状态。

总体来说现有的零速检测的方法的计算量大、准确率低、稳定性差，致使零速校正后导航精度仍旧较低，难以满足个人导航精确可靠的要求。

发明内容：

本发明的目的在于提供一种基于HMM(隐马尔可夫模型)的个人自主导航系统零速检测方法，旨在解决现有的零速检测方法稳定性差、准确性低，计算量大、耗时长致使零速校正后导航精度较低，难以满足个人导航精确可靠的要求的问题。

为了解决背景技术所存在的问题，本发明采用以下技术方案：

一种基于HMM的个人自主导航系统零速检测方法，它包括如下步骤：

包括以下步骤：

步骤一：手持掌上电脑实时接收并存储个人自主导航系统中脚步微型惯性测量单元内Y轴陀螺仪的输出信息；

步骤二：利用函数将个人自主导航系统中Y轴陀螺的输出信息进行初步分段并将不满足分段条件的陀螺仪输出数据舍弃；

步骤三：利用步骤二中的分类函数将个人自主导航系统使用者行走过程中脚步一步运动时Y轴陀螺输出值分成四段，分别命名为Q_k(k＝1，2，3，4)，Q_k代表隐马尔可夫过程的四个状态量(状态1、状态2、状态3、状态4)，则行人一步运动时典型的状态转换为1→2→3→4→1；

步骤四：将步骤二中分类后的Y轴陀螺输出值进行范围划分，当连续采集到陀螺仪的某类输出值点不少于X个时，将这些连续输出点组成的范围定义为O_j(j＝1，2，3)，并将范围O_j作为隐马尔可夫模型的输出，进而将零速检测问题转化为隐马尔可夫模型解码问题，即，在已知参数模型和观测序列的情况下，求产生此观测序列的最佳状态序列；

步骤五：利用步骤一中采集的实验数据及公式，求出个人自主导航系统使用者一步运动过程中的状态转移矩阵A，以及隐马尔可夫输出过程O_j和状态过程Q_k的转换关系矩阵B；

步骤六：通过步骤五中得到的状态转移矩阵A和矩阵B，利用Viterbi算法求取隐马尔可夫模型的状态量Q_k；

步骤七：使用个人自主导航系统中Y轴陀螺的输出值及步骤五中得到的隐马尔可夫模型的状态量Q_k，利用不等式判别个人自主导航系统使用者运动过程中的零速区间。

进一步，在步骤一中，X轴指向载体前进方向，Z轴垂直于载体运动方向向上，Y轴与X轴、Z轴构成右手坐标系；任意时刻k接收到的个人自主导航系统中Y轴陀螺仪的输出信息为：

y_k＝ω_k。

进一步，在步骤二中，利用分类函数：

对Y轴陀螺仪的输出数据进行分类，

其中，γ₁和γ₂为常数，0＜γ₁＜γ₂。

进一步，在步骤四中，将Y轴陀螺仪的输出范围O_j作为隐马尔可夫模型的输出，其中，所使用的隐马尔可夫模型为：

M=(S，V，π，F，H)，