[发明专利]一种基于可穿戴惯性测量单元和红外传感器网络的室内人体定位方法

权利要求书

1.一种基于可穿戴惯性测量单元和红外传感器网络的室内人体定位方法，其特征在于，该方法具体包括如下步骤：

S1、由可穿戴惯性测量单元获取运动的加速度、角速度数据，构建人体运动模型；

S2、利用环境中的红外传感器网络所观测的新的位置节点数据，融合室内地图信息减小积累位置节点误差；

S3、采用定位融合算法实现人体室内精确定位。

2.根据权利要求1所述的基于可穿戴惯性测量单元和红外传感器网络的室内人体定位方法，其特征在于，所述的S1中，可穿戴惯性测量单元固定在腰部盆骨位置，所述的构建人体运动模型的算法为改进的步行者行位推算算法。

3.根据权利要求2所述的基于可穿戴惯性测量单元和红外传感器网络的室内人体定位方法，其特征在于，所述的改进的步行者行位推算算法包括如下步骤：

a、利用双自适应阈值的步态识别，使用传感器得到原始加速度幅值；

b、利用低通滤波平滑处理去除高频噪声和尖刺；

c、通过处理后波形的波峰和波谷和阈值的大小进行步态识别，设置更新阈值的限制条件作为能量突变的缓冲作用。

4.根据权利要求3所述的基于可穿戴惯性测量单元和红外传感器网络的室内人体定位方法，其特征在于，所述的步骤a中，采用走路的频率和加速度方差的线性组合表示步长；由可穿戴惯性测量单元的传感器通过对垂轴方向上的角速度积分估计行走时的航向角变化。

5.根据权利要求1所述的基于可穿戴惯性测量单元和红外传感器网络的室内人体定位方法，其特征在于，所述的S2中，环境中的红外传感器网络配置带有标识的热释电红外传感器节点，每个节点检测一个区域，当处于红外传感器区域内的人从一个区域移至另一个区域时，会触发新的节点，触发的新节点信息融合环境地图时可以用于定位时的限制条件。

6.根据权利要求1所述的基于可穿戴惯性测量单元和红外传感器网络的室内人体定位方法，其特征在于，所述的S3中，定位跟踪融合算法包括如下步骤：

1)根据输入可穿戴惯性测量单元传感器得到的加速度、角速度数据，热释电红外传感器网络观测值，地图信息以及重新采样阈值，初始化粒子的位置、航向、和权值，检测步态；

2)若检测到一步则估计步长和航向，根据扩散粒子更新粒子的权值，将粒子权值归一化，计算整体粒子有效值；

3)若粒子有效值小于重新采样阈值，实施重新采样，否则估计并输出人的位置。