[发明专利]室内人员自主定位系统的自适应静止检测方法

说明书

本发明公开了一种室内人员自主定位系统的自适应静止检测方法，包括步骤A.检测第一步的静止区间及运动区间；步骤B.检测第S步的静止区间及运动区间，其中S≥2，所述步骤B包括步骤：B₁.计算第S‑1步的运动区间内角速度的平均能量P；B₂.取Th'＝Pr，若Th'＜E，则检测结果为运动，否则为静止；其中比例系数r的取值范围为(0，1)，r通过样本数据训练得到；E为第S步中采样时刻n到n+W‑1的窗口内对应采样点角速度的平均能量值。本发明能够实现多步态运动模式下静止区间的检测，检测结果较精确。

技术领域

本发明属于室内人员自主定位技术领域，特别涉及一种室内人员自主定位系统的自适应静止检测方法，具体说是一种在各种步态情况下，稳健地探测脚步在地面静止时间段的方法。

背景技术

室内人员自主定位系统由惯性测量组件和手持处理终端组成，通过测量人员运动的加速度及角速度等参数，对人员进行定位。由于其测量精度高，具有实时性，并且不需要预装任何外部的设施，自主性强，因而具有巨大的军事应用意义和广泛的民用前景。室内人员自主定位系统采用了MEMS(Micro-electromechanical Systems，微机电系统)的惯性测量单元，因而具有成本低、体积小、功耗低等优点。

MEMS包括微型加速度计和微型陀螺仪，由于受制造工艺水平的限制，微型陀螺仪在实际的应用中会产生漂移，而且漂移会随时间不断积累，导致定位误差不断增大。为抑制陀螺漂移带来的定位误差，最常用的方法是采用基于扩展卡尔曼滤波的零速修正技术，该方法的效果依赖于静止区间的检测精度。

目前常用的几种静止检测方法有加速度滑动方差检测法，加速度幅值检测法及角速度能量检测法等，这些静止检测算法与零速修正算法结合，在人员走路步态下取得了较好的修正效果。

由于现有的静止检测算法均采用固定的检测门限，因而将其应用于人员变步态行走的模式时(如走跑交替进行等)，会导致静止区间检测不准确，影响零速修正算法的效果和定位的精度。

发明内容

由于采用固定的检测门限，现有的静止检测算法应用于变步态行走模式时，静止区间检测不准确，进而影响零速修正算法的效果和定位的精度。本发明的目的在于，针对上述现有技术的不足，提供一种室内人员自主定位系统的自适应静止检测方法。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

一种室内人员自主定位系统的自适应静止检测方法，包括步骤A.检测第一步的静止区间及运动区间；步骤B.检测第S步的静止区间及运动区间，其中S≥2，所述步骤B包括步骤：

B₁.计算第S-1步的运动区间内角速度的平均能量P；

B₂.取Th'＝Pr，若Th'＜E，则检测结果为运动，否则为静止；其中比例系数r的取值范围为(0，1)，r通过样本数据训练得到；E为第S步中采样时刻n到n+W-1的窗口内对应采样点角速度的平均能量值。

由于静止区间的能量残余与步态相关，而运动区间的角速度能量可以比较直观地反映步态信息。因此可通过已有固定门限的静止检测算法检测出第一步的静止及运动区间，然后计算第S-1步的运动区间内角速度的平均能量P，并将P乘以比例系数r作为第S步静止检测的门限。

作为一种优选方式，所述步骤B₁中其中k为采样点，为第k个采样点陀螺仪的输出，w_k中三个元素分别表示k时刻陀螺仪三个轴向的角速度，l为第S-1步中运动区间的起点，m为第S-1步中运动区间的终点，N为第S-1步中运动区间的长度，N＝m-l+1。

作为一种优选方式，选取使静止检测误判率最低时对应的比例系数为r。

作为一种优选方式，所述步骤A包括步骤