一种人形智能体三维行为空间的步行特征降维方法技术

本发明专利技术公开一种人形智能体三维行为空间的步行特征降维方法，包括以下步骤：二维考虑分析、建立大地坐标系、步检测分析、步行时躯干运动状态分析和步行时腿部运动状态分析；本发明专利技术在复杂的多维时空数据处理中，采用降维成二维的方法来分析考虑推算出人形智能体的位置，减轻计算机运算的负担，且基于东北天坐标系的建立，通过开始点的初始位置和每步的行进方向和距离得到用户的即时位置，减少后续的系统误差，同时使用加速度计进行步检测，检测在人形智能检测徒步行进过程中每一步是否完成，确定是否产生踏步，并通过分析加速度信号确定是前进、后退还是左侧滑和右侧滑，避免丢步或者多步情况，保证数据准确性。

A method of dimensionality reduction of walking features for humanoid agent 3D behavior space

【技术实现步骤摘要】
一种人形智能体三维行为空间的步行特征降维方法
本专利技术涉及步行特征分析
，尤其涉及一种人形智能体三维行为空间的步行特征降维方法。
技术介绍
人形智能体位置估算一般分散步：步检测，步长估计和航向角估计。一旦步长和航向角确定后，就可以推出当前步伐完成后的最后位置；在复杂的多维时空数据处理中，计算机运算负担中重，所分析的步行特征不够全面，存在系统误差或检测出错等情况导致行进过程中丢步、多步，影响数据的准确性，因此，本专利技术提出一种人形智能体三维行为空间的步行特征降维方法以解决现有技术中存在的问题。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术的目的在于提出一种人形智能体三维行为空间的步行特征降维方法，该方法在复杂的多维时空数据处理中，采用降维成二维的方法来分析考虑推算出人形智能体的位置，减轻计算机运算的负担。为实现本专利技术的目的，本专利技术通过以下技术方案实现：一种人形智能体三维行为空间的步行特征降维方法，包括以下步骤：步骤一：二维考虑分析将多维时空数据处理降维成二维来考虑，假设人形智能体的起本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人形智能体三维行为空间的步行特征降维方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤一：二维考虑分析/n将多维时空数据处理降维成二维来考虑，假设人形智能体的起始位置为和起始方位角分别为(x

【技术特征摘要】
1.一种人形智能体三维行为空间的步行特征降维方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：二维考虑分析
将多维时空数据处理降维成二维来考虑，假设人形智能体的起始位置为和起始方位角分别为(x0,y0)和θ0，实时推算出人形智能体的位置：
x1＝x0+s0sinθ0(2-1)
x2＝x1+s1sinθ1(2-2)
y1＝y0+s0cosθ0(2-3)
y2＝y1+s1cosθ1(2-4)
推算出：






其中，θn＝θn-1+Δθn-1,n＝1,2,...，上列式子中，(x0,y0)为人形智能体在初始时刻t0的位置，(xn,yn)为人形智能体在tn时刻的位置，si和θi分别为人形智能体从ti时刻到ti+1时刻移动的位移以及人形智能体的绝对航向；
步骤二：建立大地坐标系
根据步骤二，在个人导航和惯性导航中，利用大地坐标系，取东北天坐标系：NED，在东北天坐标系中我们以某一步n为例，阐述人形智能体在东北天坐标系中的递推原理,其中，设定(DR_En-1,DR_Nn-1)为第n-1步后在东北天坐标系下的坐标，即第n步的初始坐标，设定(DR_En,DR_Nn)为第n步后在东北天坐标系下的坐标，pn为第n步的步长，αn为第n步的方位角，那么，当已知(DR_En,DR_Nn)、pn和αn时，推出(DR_En,DR_Nn)，它们之间的关系如下：



其中，用户的即时位置通过开始点的初始位置和每步的行进方向和距离得到；
步骤三：步检测分析
对人形智能体进行步检测，检测徒步行进过程中每一步是否完成，将加速度计固定于人体的不同部位，加速度信号具有不同特性，通过分析加速度信号的特性来确定是否产生踏步，同时通过分析加速度信号确定是前进、后退、左侧滑和右侧滑；
步骤四：步行时躯干运动状态分析
根据步骤三，在人形智能体步检测的过程中，进行步态分析，首先，对人形智能体的行进过程中躯干的运动进行分析，取人形智能体躯干为参考点并假设从静止开始运动，是一个躯干由静止开始加速向上运动，设A点处为静止点，当向上运动到达B点时速度达到最大值；再向上运动到C点，速度为零且躯干达到最高点；接着是躯干下降的过程，当下降到点D时向下的速度达到最大值；然后是加速度正向增加的过程，直到离开地面的脚再次...

【专利技术属性】
技术研发人员：于玥，张雷，王琦，金淑叶，蒋丽佳，张先若，
申请(专利权)人：华科智谷上海科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31