使用腰部佩戴的惯性传感器检测行走活动的系统和方法技术方案

提供了使用腰部佩戴的惯性传感器检测行走活动的系统和方法。公开了一种用于监视行走活动的系统和方法，其具有三个主要组成部分：预处理阶段、步伐检测阶段以及滤波和后处理阶段。在预处理阶段中，接收记录的运动数据，将其相对于重力重新定向，并进行低通滤波。接下来，在步伐检测阶段中，从由脚跟撞击产生的垂直加速度峰值和谷值中检测行走步伐候选。最终，在滤波和后处理阶段中，使用包括时间、相似性和水平运动变化的综合标准滤除假肯定步伐。方法200有利地能够以准确的时间界限检测大多数行走活动，同时保持非常低的假肯定率。同时保持非常低的假肯定率。同时保持非常低的假肯定率。

【技术实现步骤摘要】
使用腰部佩戴的惯性传感器检测行走活动的系统和方法


[0001]本文档中公开的设备和方法涉及人类运动感测，并且更特别地，涉及使用腰部佩戴的惯性传感器来检测行走活动。

技术介绍

[0002]除非本文另有指示，否则本节中描述的材料不因包含在本节中而被承认是现有技术。
[0003]近年来，可佩戴惯性测量单元（IMU）传感器已被用于消费者和工业的各个领域中：医疗保健、制造、健身跟踪、娱乐等。特别地，IMU传感器已经频繁地被并入到智能电话、智能手表和智能手环中，用于运动记录和分析。在可佩戴IMU传感器的众多应用当中，对监视行走活动特别感兴趣。然而，用于监视行走活动的常规技术通常容易有重大错误，并且最适合其中非常高的准确度不太重要的消费者应用，诸如健身跟踪。所需要的是一种用于监视行走活动的方法，该方法提供对于更广泛的商业或工业应用集合所需的更高准确度。

技术实现思路

[0004]公开了一种用于识别行走活动的方法。所述方法包括用处理器接收运动数据，所述运动数据至少包括与包括行走的人类运动相对应的加速度值的时间系列。所述方法进一步包括用处理器通过检测加速度值的时间系列中的局部峰值和局部谷值来定义接收到的运动数据的第一多个片段，第一多个片段中的每个片段包括对应于人类的个体步伐的相应运动数据。所述方法进一步包括用处理器通过合并第一多个片段中的多个片段组中的每一个来定义接收到的运动数据的第二多个片段，第二多个片段中的每个片段包括对应于人类的连续行走周期的相应运动数据。
[0005]公开了一种用于识别行走活动的系统。所述系统包括被配置为捕获运动数据的至少一个运动传感器，所述运动数据至少包括与包括行走的人类运动相对应的加速度值的时间系列。所述系统进一步包括具有至少一个处理器的处理系统。所述至少一个处理器被配置为从运动传感器接收运动数据。所述至少一个处理器进一步被配置为通过检测加速度值的时间系列中的局部峰值和局部谷值来定义接收到的运动数据的第一多个片段，第一多个片段中的每个片段包括对应于人类的个体步伐的相应运动数据。所述至少一个处理器进一步被配置为通过合并第一多个片段中的多个片段组中的每一个来定义接收到的运动数据的第二多个片段，第二多个片段中的每个片段包括对应于人类的连续行走周期的相应运动数据。
[0006]公开了一种用于识别行走活动非暂时性计算机可读介质。所述计算机可读介质存储程序指令，当由处理器执行时，所述程序指令使得处理器接收运动数据，所述运动数据至少包括与包括行走的人类运动相对应的加速度值的时间系列。当由处理器执行时，所述程序指令进一步使得处理器通过检测加速度值的时间系列中的局部峰值和局部谷值来定义接收到的运动数据的第一多个片段，第一多个片段中的每个片段包括对应于人类的个体步
伐的相应运动数据。当由处理器执行时，所述程序指令进一步使得处理器通过合并第一多个片段中的多个片段组中的每一个来定义接收到的运动数据的第二多个片段，第二多个片段中的每个片段包括对应于人类的连续行走周期的相应运动数据。
附图说明
[0007]结合附图，在以下描述中解释了系统和方法的前述方面和其他特征。
[0008]图1示出了用于监视行走活动的系统。
[0009]图2示出了用于监视行走活动的方法的流程图。
具体实施方式
[0010]为了促进对本公开原理的理解的目的，现在将参考附图中图示并在以下书面说明书中描述的实施例。应理解，并不由此意图对本公开范围的限制。进一步理解，本公开包括对所图示实施例的任何更改和修改，并且包括本公开所属领域的技术人员通常将会想到的本公开原理的另外应用。
[0011]系统概况图1示出了用于监视行走活动的系统100。系统100至少包括运动传感器110和处理系统120。运动传感器110包括一个或多个传感器，其被配置为测量或跟踪对应于行走活动的运动。处理系统120被配置为处理从运动传感器110接收的运动数据，以识别和分割运动数据中的连续行走区域。通过准确地识别行走和分割连续行走区域，系统100可以提供关于人类活动的基本信息，并使能实现重要的后续功能性，包括步伐计数、路径估计、步态识别和室内定位等。当在智能制造上下文中利用时，行走识别具有显著的优势用例。例如，在装配线的工作站处，操作员的行走活动通常指示一些不理想的设置使得操作时间浪费。理解它们发生在何时以及何地是潜在地优化操作程序的基础，以便改进效率和减少操作员的疲劳。在这样的情景中，系统100可以提供一种成本高效且可扩展的方法来连续记录所有运动，并使能实现装配线的优化。
[0012]运动传感器110包括被配置为跟踪包括行走活动的运动的至少一个传感器。在至少一些实施例中，运动传感器110包括至少一个惯性测量单元（IMU）112。IMU 112包括例如一个或多个加速度计、一个或多个陀螺仪和一个或多个磁力计，它们被配置为以加速度测量、定向测量和磁场测量的形式提供运动数据。在一个实施例中，IMU 112包括集成的9自由度（9
‑
DOF）惯性传感器，其提供三轴加速度测量、三轴陀螺仪/定向测量和三轴磁场测量。
[0013]在至少一个实施例中，运动传感器110和/或IMU 112佩戴在人体上，例如，在人类的腰部、背部、胸部或臀部上。将领会，与手腕或手佩戴传感器相比，人体上的这些位置将倾向于产生更稳定的运动数据。然而，本文描述的技术不一定排除使用手腕或手佩戴传感器。在一些实施例中，IMU 112可以与人类携带（而不是佩戴）的物体集成在一起，诸如人类在他或她的口袋中携带的智能电话。在至少一个实施例中，运动传感器110与处理系统120集成在诸如智能电话或类似设备的单个设备中。然而，在替代实施例中，运动传感器110独立于处理系统120，并且通过有线或无线数据连接将运动数据传送到处理系统120。
[0014]处理系统120被配置为处理由运动传感器110捕获的运动数据，以识别和分割连续行走区域。特别地，处理系统120被配置为检测对应于个体步伐和/或对应于连续行走周期
的运动数据的时间区域。为此，处理系统120生成指示连续行走区域开始和结束的时间的标签或时间戳。在一些实施例中，处理系统120进一步基于运动数据的所标记行走区域来确定辅助元数据，诸如步伐计数、路径估计、步态识别和室内定位等。
[0015]在所图示的示例性实施例中，处理系统120包括至少一个处理器122、至少一个存储器124、通信模块126、显示屏128和用户接口130。然而，将领会，所示出和描述的处理系统120的组件仅仅是示例性的，并且处理系统120可以包括任何替代配置。特别地，处理系统120可以包括任何计算设备，诸如智能手表、智能电话、平板计算机、台式计算机、膝上型计算机或另一电子设备。因此，处理系统120可以包括常规包括在这样的计算设备中的任何硬件组件。如上所指出的，运动传感器110可以作为单个设备与处理系统120集成。然而，在其他实施例中，处理系统120独立于运动传感器110，并且可以针对与多个不同个体人类相关联的多个分离的运动传感器本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于识别行走活动的方法，所述方法包括：用处理器接收运动数据，所述运动数据至少包括与包括行走的人类运动相对应的加速度值的时间系列；用处理器通过检测加速度值的时间系列中的局部峰值和局部谷值来定义接收到的运动数据的第一多个片段，第一多个片段中的每个片段包括对应于人类的个体步伐的相应运动数据；以及用处理器通过合并第一多个片段中的多个片段组中的每一个来定义接收到的运动数据的第二多个片段，第二多个片段中的每个片段包括对应于人类的连续行走周期的相应运动数据。2.根据权利要求1所述的方法，其中加速度值的时间系列中的每个值是三维加速度值，所述方法进一步包括：用处理器变换加速度值的时间系列的定向，使得每个三维加速度值的第一轴与重力方向对准。3.根据权利要求2所述的方法，定义第一多个片段进一步包括：用处理器检测垂直加速度值的时间系列中的多个局部峰值和多个局部谷值，它们是加速度值的时间系列的三维加速度值的第一轴分量。4.根据权利要求3所述的方法，定义第一多个片段进一步包括：用处理器定义第一多个片段中的每个相应片段以包括相应运动数据，所述相应运动数据包括相应的加速度值的时间系列，其（i）以多个局部峰值中的相应第一局部峰值开始，（ii）以多个局部峰值中的相应第二局部峰值结束，以及（iii）包括时间上位于相应第一局部峰值和相应第二局部峰值之间的多个局部谷值中的相应局部谷值。5.根据权利要求4所述的方法，定义第一多个片段进一步包括：仅在（i）相应第一局部峰值和相应局部谷值的加速度值之间的差异超过预定加速度阈值，以及（ii）相应第二局部峰值和相应局部谷值的加速度值之间的差异超过预定加速度阈值的情况下，才用处理器定义第一多个片段中的每个相应片段。6.根据权利要求4所述的方法，定义第一多个片段进一步包括：仅在相应第一局部峰值和相应第二局部峰值的时间值之间的差异在预定范围内的情况下，才用处理器定义第一多个片段中的每个相应片段。7.根据权利要求4所述的方法，进一步包括，对于第一多个片段中的每个相应片段：响应于（i）相应片段的开始时间和第一多个片段中的相邻时间在先片段的结束时间之间的差异大于阈值时间，以及（ii）相应片段的结束时间和第一多个片段中的相邻时间在后片段的开始时间之间的差异大于阈值时间，用处理器从第一多个片段中移除相应片段。8.根据权利要求4所述的方法，进一步包括，对于第一多个片段中的每个相应片段：用处理器确定（i）相应片段的加速度值的时间系列和第一多个片段中的相邻时间在先片段的加速度值的时间系列之间的相似性，以及（ii）相应片段的加速度值的时间系列和第一多个片段中的相邻时间在后片段的加速度值的时间系列之间的相似性；以及响应于相应片段的加速度值的时间系列与（i）相邻时间在先片段的加速度值的时间系列和（ii）相邻时间在后片段的加速度值的时间系列中的至少一个具有小于阈值的相似性，用处理器从第一多个片段中移除相应片段。
9.根据权利要求8所述的方法，确定相似性进一步包括：用处理器将相应片段的加速度值的时间系列映射到相邻时间在先片段的加速度值的时间系列上；以及用处理器将相应片段的加速度值的时间系...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋欢，邹林灿，任骝，
申请(专利权)人：罗伯特，
类型：发明
国别省市：