一种适用于配带智能手机行人的步态检测方法技术

本发明专利技术公开了一种适用于配带智能手机行人的步态检测方法，包括判断智能手机是否处于运动状态步骤和步态检测步骤；所述智能手机是否处于运动状态步骤包括：第一步：连续获取智能手机的三轴加速度信息，根据获取的三轴加速度信息依次计算三轴合加速度；第二步：根据计算三轴合加速度结果判断三轴合加速度是否满足第一条件，以及判断在满足第一条件之前是否满足第二条件；所述第一条件是智能手机出现运动现象，所述第二条件是智能手机是否处于静止状态，如果不满足第一条件和第二条件则返回第一步，如果满足则执行步态检测步骤；本发明专利技术方法也不再采用检测阈值的方式进行步态检测，有效地克服了不同人行走方式的差异性所带来的不利影响。

A Gait Detection Method for Pedestrians with Smartphones

The invention discloses a gait detection method suitable for pedestrians with smart phones, including the steps of judging whether the smart phones are in motion state and gait detection; the steps of whether the smart phones are in motion state include: the first step is to continuously acquire the three-axis acceleration information of the smart phones and calculate the three-axis acceleration in turn according to the acquired three-axis acceleration information; The second step is to judge whether the triaxial acceleration satisfies the first condition and whether it satisfies the second condition before the first condition is met. The first condition is that the smart phone appears motion phenomenon, and the second condition is whether the smart phone is in a static state. If the first condition and the second condition are not met, the first step is returned. The gait detection step is executed when satisfied, and the method of the invention no longer uses the detection threshold to carry out the gait detection, effectively overcomes the adverse effects caused by the differences of different people's walking modes.

【技术实现步骤摘要】
一种适用于配带智能手机行人的步态检测方法
本专利技术涉及一种适用于配带智能手机行人的步态检测方法。
技术介绍
随着位置服务(LBS，Location-basedServices)时代的来临及智能手机、可穿戴设备等移动终端的日益普及，随时随地获取个人位置及周边服务信息的需求日益增大。作为获取空间位置信息的主要手段和LBS的核心技术，室内行人定位和导航技术至关重要。目前在室内实时定位系统(RTLS，RealTimeLocationSystems)、室内测图化及室内行人导航技术方面，已经有多家商业巨头在此领域布局，如Apple、Google、Qualcomm、Intel、Cisco、阿里、百度等等。当前有多种可用的室内行人导航定位技术，如基于射频技术的定位方法(包含WIFI，低功耗蓝牙(BLE)，紫蜂(Zigbee)，超宽带(UWB)，全球移动通讯系统(如4G)等)，基于视觉的定位技术(包含工业相机定位，LED灯光定位等)，基于地理特征的定位(包含地磁定位，地图匹配，气压计测高，超声波测距等)，基于运动传感器的定位(利用陀螺、加速度计进行航位推算)等等。其中，基于运动传感器的定位方案具有成本低，可扩展性强，无需先验信息，仅依赖于智能手机现有传感器，受环境影响极小等优势，目前成为了一项主流的室内行人导航技术。基于运动传感器的定位方案中的一项核心技术，便是对人员的步态检测/判断，即利用智能手机所搭载的陀螺仪和加速度计信息判断行人每一步的起点时刻(起脚点)和终点时刻(落脚点)，该技术是实现行人航位推算的核心基础。然而行人行走的不规律性以及行人携带智能手机模态的多样性(如手持，接听电话，放在背包里，边走边发信息等)等因素，极大地增加了实现准确步态检测的难度。现有的主流的行人步态检测方法的大致流程为：首先判断行人携带智能手机模式，根据模式选定不同的检测阈值，利用检测阈值检测行人加速度波峰或者零点数目，当波峰或者零点数目达到一定的数量时，认为行人完成了一步。这种方法依赖于携带模式的准确判断和检测阈值的精确设定，由于不同人的行走方式都略有不同(例如不同人的摆臂幅度，行走速度等)，行走方式的差异性对于携带模式的判断和检测阈值的设定影响极大，严重地降低了该算法的准确性，使得该方法不具有广泛的适用性，无法推广使用。
技术实现思路
有鉴于上述问题，本专利技术提出一种适用于配带智能手机行人的步态检测方法，以实现对行人步态的精准判断。该方法利用智能手机自带的MEMS加速度计所采集的加速度计信息对行人的步态进行检测，利用加速度信息的自相关特性进行自适应实时动态判断，在保证步态检测准确性的同时，有效地克服了不同人行走方式的差异性所带来的不利影响，显著地提高了系统的适用性，稳定性和应用范围。为了实现上述目的，本专利技术的技术方案是：一种适用于配带智能手机行人的步态检测方法，所述方法包括判断智能手机是否处于运动状态步骤和步态检测步骤；所述智能手机是否处于运动状态步骤包括：第一步：连续获取智能手机的三轴加速度信息，根据获取的三轴加速度信息依次计算三轴合加速度；第二步：根据计算三轴合加速度结果判断三轴合加速度是否满足第一条件，以及判断在满足第一条件之前是否满足第二条件；所述第一条件是智能手机出现运动现象，所述第二条件是智能手机是否处于静止状态，如果不满足第一条件和第二条件则返回第一步，如果满足则执行步态检测步骤；所述满足第一条件是必须满足公式1和公式2的条件，abs(A(k)-g)≥0.5(1)abs(A(k-1)-g)≥0.5(2)g＝9.8是重力加速度；abs代表绝对值；A(k)代表当前时刻三轴合加速度；A(k－1)代表当前时刻之前一个的三轴合加速度；所述满足静止状态的第二条件是：由公式3计算当前时刻前30个三轴合加速度分别减去重力加速度的平均值必须小于0.5，并且当前时刻前10个三轴合加速度值小于或等于0.5，Atest_1＝{abs(A(k-30)-g),…,abs(A(k)-g)}(3)A(k－30)代表当前时刻之前第30个三轴合加速度；所述步态检测步骤是：第一步：将当前时刻作为步行第一步的起脚点时刻，连续获取一个时间周期的三轴加速度信息，根据一个时间周期的三轴加速度信息确定第一步的落脚点时刻、第一步时长、以及针对第一步时长的加速度序列，记录步数，所述一步是左右脚的一个周期步；第二步：根据公式3判断是否出现静止状态，如果出现静止状态则停止步态检测，否则进入第三步；第三步：以上一步的落脚点时刻作为当前新一步的起脚点时刻，继续获取所述时间周期的三轴加速度信息，将三轴加速度信息与上一步加速度序列比对找出与上一步三轴加速度序列最接近的三轴加速度序列，将最接近的三轴加速度序列定义为新的三轴加速度序列，并由新的三轴加速度序列确定新的落脚点时刻，记录步数，返回第二步。方案进一步是：所述确定第一步的落脚点时刻、第一步时长、以及针对第一步时长的加速度序列的方法是：利用三轴加速度信号归一化自相关算法和多维数据自适应权重算法公式，将三轴加速度信号代入获取第一步的落脚点时刻、第一步时长、以及针对第一步时长的加速度序列；所述三轴加速度信号归一化自相关算法是：X轴的加速度信号归一化自相关算法：Y轴的加速度信号归一化自相关算法:Z轴的加速度信号归一化自相关算法:其中：μa(t,τ)代表序列{a(t),a(t+1),…,a(t+τ-1)}的均值；μa(t+τ,τ)代表序列{a(t+τ),a(t+τ+1),…,a(t+2τ-1)}的均值；σa(t,τ)代表序列{a(t),a(t+1),…,a(t+τ)}的标准差；σa(t+τ,τ)代表序列{a(t+τ),a(t+τ+1),…,a(t+2τ)}的标准差；μb(t,τ)代表序列{b(t),b(t+1),…,b(t+τ-1)}的均值；μb(t+τ,τ)代表序列{b(t+τ),b(t+τ+1),…,b(t+2τ-1)}的均值；σb(t,τ)代表序列{b(t),b(t+1),…,b(t+τ-1)}的标准差；σb(t+τ,τ)代表序列{b(t+τ),b(t+τ+1),…,b(t+2τ-1)}的标准差；μc(t,τ)代表序列{c(t),c(t+1),…,c(t+τ-1)}的均值；μc(t+τ,τ)代表序列{c(t+τ),c(t+τ+1),…,c(t+2τ-1)}的均值；σc(t,τ)代表序列{c(t),c(t+1),…,c(t+τ-1)}的标准差；σc(t+τ,τ)代表序列{c(t+τ),c(t+τ+1),…,c(t+2τ-1)}的标准差；所述多维数据自适应权重算法公式是：λ(t,τ)＝ρa(t,τ)λa(t,τ)+ρb(t,τ)λb(t,τ)+ρc(t,τ)λc(t,τ)(7)其中：ρa(t,τ)，ρb(t,τ)，ρc(t,τ)分别为对应的自适应权重，计算方式为：X轴的自适应权重；Y轴的自适应权重；Z轴的自适应权重；χa(t,τ)代表序列{abs(a(t)),abs(a(t+1)),…,abs(a(t+2τ-1))}的均值；χb(t,τ)代表序列{abs(b(t)),abs(b(t+1)),…,abs(b(t+2τ-1))}的均值；χc(t,τ)代表序列{abs(c(t)),abs(c(t+1)),…,abs(c(t+2τ-1))}本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种适用于配带智能手机行人的步态检测方法，其特征在于，所述方法包括判断智能手机是否处于运动状态步骤和步态检测步骤；所述智能手机是否处于运动状态步骤包括：第一步：连续获取智能手机的三轴加速度信息，根据获取的三轴加速度信息依次计算三轴合加速度；第二步：根据计算三轴合加速度结果判断三轴合加速度是否满足第一条件，以及判断在满足第一条件之前是否满足第二条件；所述第一条件是智能手机出现运动现象，所述第二条件是智能手机是否处于静止状态，如果不满足第一条件和第二条件则返回第一步，如果满足则执行步态检测步骤；所述满足第一条件是必须满足公式1和公式2的条件，abs(A(k)‑g)≥0.5                             (1)abs(A(k‑1)‑g)≥0.5                            (2)g＝9.8是重力加速度；abs代表绝对值；A(k)代表当前时刻三轴合加速度；A(k－1)代表当前时刻之前一个的三轴合加速度；所述满足静止状态的第二条件是：由公式3计算当前时刻前30个三轴合加速度分别减去重力加速度的平均值必须小于0.5，并且当前时刻前10个三轴合加速度值小于或等于0.5，Atest_1＝{abs(A(k‑30)‑g),…,abs(A(k)‑g)}     (3)A(k－30)代表当前时刻之前第30个三轴合加速度；所述步态检测步骤是：第一步：将当前时刻作为步行第一步的起脚点时刻，连续获取一个时间周期的三轴加速度信息，根据一个时间周期的三轴加速度信息确定第一步的落脚点时刻、第一步时长、以及针对第一步时长的加速度序列，记录步数，所述一步是左右脚的一个周期步；第二步：根据公式3判断是否出现静止状态，如果出现静止状态则停止步态检测，否则进入第三步；第三步：以上一步的落脚点时刻作为当前新一步的起脚点时刻，继续获取所述时间周期的三轴加速度信息，将三轴加速度信息与上一步加速度序列比对找出与上一步三轴加速度序列最接近的三轴加速度序列，将最接近的三轴加速度序列定义为新的三轴加速度序列，并由新的三轴加速度序列确定新的落脚点时刻，记录步数，返回第二步。...

【技术特征摘要】
1.一种适用于配带智能手机行人的步态检测方法，其特征在于，所述方法包括判断智能手机是否处于运动状态步骤和步态检测步骤；所述智能手机是否处于运动状态步骤包括：第一步：连续获取智能手机的三轴加速度信息，根据获取的三轴加速度信息依次计算三轴合加速度；第二步：根据计算三轴合加速度结果判断三轴合加速度是否满足第一条件，以及判断在满足第一条件之前是否满足第二条件；所述第一条件是智能手机出现运动现象，所述第二条件是智能手机是否处于静止状态，如果不满足第一条件和第二条件则返回第一步，如果满足则执行步态检测步骤；所述满足第一条件是必须满足公式1和公式2的条件，abs(A(k)-g)≥0.5(1)abs(A(k-1)-g)≥0.5(2)g＝9.8是重力加速度；abs代表绝对值；A(k)代表当前时刻三轴合加速度；A(k－1)代表当前时刻之前一个的三轴合加速度；所述满足静止状态的第二条件是：由公式3计算当前时刻前30个三轴合加速度分别减去重力加速度的平均值必须小于0.5，并且当前时刻前10个三轴合加速度值小于或等于0.5，Atest_1＝{abs(A(k-30)-g),…,abs(A(k)-g)}(3)A(k－30)代表当前时刻之前第30个三轴合加速度；所述步态检测步骤是：第一步：将当前时刻作为步行第一步的起脚点时刻，连续获取一个时间周期的三轴加速度信息，根据一个时间周期的三轴加速度信息确定第一步的落脚点时刻、第一步时长、以及针对第一步时长的加速度序列，记录步数，所述一步是左右脚的一个周期步；第二步：根据公式3判断是否出现静止状态，如果出现静止状态则停止步态检测，否则进入第三步；第三步：以上一步的落脚点时刻作为当前新一步的起脚点时刻，继续获取所述时间周期的三轴加速度信息，将三轴加速度信息与上一步加速度序列比对找出与上一步三轴加速度序列最接近的三轴加速度序列，将最接近的三轴加速度序列定义为新的三轴加速度序列，并由新的三轴加速度序列确定新的落脚点时刻，记录步数，返回第二步。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定第一步的落脚点时刻、第一步时长、以及针对第一步时长的加速度序列的方法是：利用三轴加速度信号归一化自相关算法和多维数据自适应权重算法公式，将三轴加速度信号代入获取第一步的落脚点时刻、第一步时长、以及针对第一步时长的加速度序列；所述三轴加速度信号归一化自相关算法是：X轴的加速度信号归一化自相关算法：Y轴的加速度信号归一化自相关算法:Z轴的加速度信号归一化自相关算法:其中：μa(t,τ)代表序列{a(t),a(t+1),…,a(t+τ-1)}的均值；μa(t+τ,τ)代表序列{a(t+τ),a(t+τ+1),…,a(t+2τ-1)}的均值；σa(t,τ)代表序列{a(t),a(t+1),…,a(t+τ)}的标准差；σa(t+τ,τ)代表序列{a(t+τ),a(t+τ+1),…,a(t+2τ)}的标准差；μb(t,τ)代表序列{b(t),b(t+1),…,b(t+τ-1)}的均值；μb(t+τ,τ)代表序列{b(t+τ),b(t+τ+1),…,b(t+2τ-1)}的均值；σb(t,τ)代表序列{b(t),b(t+1),…,b(t+τ-1)}的标准差；σb(t+τ,τ)代表序列{b(t+τ),b(t+τ+1),…,b(t+2τ-1)}的标准差；μc(t,τ)代表序列{c(t),c(t+1),…,c(t+τ-1)}的均值；μc(t+τ,τ)代表序列{c(t+τ),c(t+τ+1),…,c(t+2τ-1)}的均值；σc(t,τ)代表序列{c(t),c(t+1),…,c(t+τ-1)}的标准差；σc...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁源，徐兵，
申请(专利权)人：北京壹氢科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11