【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及行人步行导航，具体涉及一种基于自适应滑动窗口步态频率的零速检测方法。
技术介绍
1、随着行人步行导航需求增大，如何在弱gps信号的情况下，实现行人实时定位是一项关键问题。采用惯性测量单元的行人惯性导航技术无需在场景中安装信号装置，具有成本低，独立性好等优点。然而基于该方法的行人导航技术随着步行时间增加，其累积的误差也随之增大。同时，由于采用的低成本惯性元件性能较低，位置误差在短时间快速发散，严重影响行人导航系统的定位精度。零速更新(zero velocity update,zupt)方法是一种有效抑制步行过程中累计误差的修正算法。该方法根据行人步态的周期特征，在零速区间内对位置误差进行补偿更新。目前有效提取零速区间的方法包含加速度模值法，角速度模值法，加速度移动方差法等。此类方法都是基于固定阈值检测的方法。
2、采用固定阈值的检测方法在行人匀速行进过程中表现良好。然而行人运动过程中随机性较强，因此其步行频率会产生随机波动。因此采用固定阈值的检测方法会导致误检漏检。因此产生了一系列解决该方法的自适应阈值的检测方法。自适应阈值的检测方法多以提取固定尺寸窗口内人体步态频率作为自适应调整阈值的判定标准，虽然相比固定阈值方法有一定改善，仍然存在较大漏检误检率。
技术实现思路
1、专利技术目的：本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种基于自适应滑动窗口步态频率的零速检测方法，采用惯性测量单元采集行人步行运动中足部三轴陀螺仪和三轴加速度计数据，包括以下
2、步骤1，分析零速区间的惯性元件输出特征；提取傅里叶谱线，提取步态频率所在峰值及其特征；
3、步骤2，对y轴陀螺仪数据初始化滑动窗口，对第i个窗口wi，对窗口内数据进行零延拓，随后采用傅里叶变换提取单边幅频信息，采用步态频率提取方法，提取窗口内的行人步态频率fhuaman，i；
4、步骤3，对下一窗口wi+1，按照步骤2的方法计算窗口内的行人步态频率fhuaman，i+1，计算相邻窗口的频率差δfhuman，i＝fhuman，i+1-fhuman，i，根据频率变化幅度情况动态调整窗口参数以提高对信号动态变化的适应性，当频率差与频率差阈值γf满足δfhuman，i＞γf时，缩小滑动窗口，当δfhuman，i＜-γf时，增大滑动窗口，随后再次计算fhuaman，i+1；
5、步骤4，移动窗口，重复步骤2～步骤3，获取各窗口的行人步态频率fhuman＝[fhumax，1，fhuman，2，...，fhumax，m]；
6、步骤5，计算数据的广义似然比检测量t(k)，进行自适应阈值检测，当满足判断条件时，判定行人在当前时刻处于零速状态。
7、步骤1中，通过观察行人稳定匀速步行过程中惯性元件的数据在若干步态周期内的变化规律，分析零速区间的惯性元件输出特征。
8、步骤1中，通过观察傅里叶谱线的峰值信息，结合针对行人步态频率进行的统计学估算提取步态频率所在峰值及其特征。
9、步骤2包括以下步骤：
10、步骤2-1，对步骤1提取的傅里叶谱线，采用自动多尺度峰值检测算法，提取各峰值频率及对应的幅值其中fpeak，j表示窗口内第j个峰值对应的横坐标即频率，apeak，j表示窗口内第j个峰值对应的纵坐标即幅值，ki表示第i个窗口中峰值个数；
11、步骤2-2，对于最大峰值对应的频率，将其标记为fmax，从fp中找出[0，0.75*fmax]频率范围的最大峰值，其对应的频率即为行人在本窗口的步态频率fhuman，i。
12、步骤3中，依据窗口步态频率变化幅度自适应更新滑动窗口以提高灵活性，在行人步态频率增大幅度超过阈值时，缩小窗口尺寸，在行人步态频率减小幅度超过阈值时，增大窗口尺寸。其中阈值依据人体正常步态频率为0.75hz，最大步态频率为5hz，可设置为0.3hz；窗口尺寸变化幅值依据步态变化差值δfhuaman设置，其关系如下式：
13、δw＝δfhuman//γr*fs/2
14、步骤5中，采用如下公式计算数据的广义似然比检测量t(k)：
15、
16、其中，k表示当前时刻，w为广义似然检测窗口大小，g为当地重力加速度；分别为加速度的方差和角速度噪声的方差；am(j)为广义似然比窗口内加速度的均值；ax(j)，ay(j)，sz(j)表示广义似然比检验窗口内j时刻的三轴加速度计数据，ωx(j)，ωy(j)，ωz(j)表示广义似然比检验窗口内j时刻的陀螺仪数据。
17、步骤5中，am(j)的计算公式为：
18、
19、步骤5中，所述判断条件为：
20、t(k)<γwi
21、其中，γwi为根据窗口内步态频率自适应调整的零速判定阈值，由标定实验获得。
22、步骤5中，所述标定实验包括如下步骤：
23、步骤5-1，采集行人由慢速行走到快速行走的步态数据；
24、步骤5-2，对各步态频率下的零速判断阈值进行标定，根据步骤1中总结的行人步行中惯性元件变化规律手动标定零速区间并提取不同步态频率下最优阈值，从而建立步态频率与最优零速判定阈值的对应关系；
25、步骤5-3，对行人步态频率及其对应的零速判定阈值进行三次样条插值拟合，得到阈值γf与行人步态频率fhuman的函数关系。
26、本专利技术还提供了一种存储介质，存储有计算机程序或指令，当所述计算机程序或指令被运行时，实现所述一种基于自适应滑动窗口步态频率的零速检测方法。
27、本专利技术中提供的基于自适应滑动窗口步态频率的零速检测方法中，
28、(1)当行人步态频率产生随机变化时，通过滑动窗口提取频谱，随后根据谱线智能提取窗口内行人步态频率。
29、(2)通过检测相邻窗口步态频率差值，自适应调整窗口大小，更好的适应频率变化特性，提高了信号分析的灵活性和对信号动态变化的适应性。
30、(3)采用根据频率调整的阈值对加速度信号的广义似然比检测量进行零速检测，减少了判断条件，增强了检测算法的敏感度。
31、(4)除惯性测量单元外无需其他传感器，通过滑动窗口降低了运算复杂度，实现了检测阈值的自适应调整。
32、有益效果：相比于传统固定阈值方法存在漏检、误检等问题，本方法通过自适应的滑动窗口提取行人步态频率，从而获得基于步态频率的检测阈值，并利用广义似然比检验进行零速区间判定，有效提高了零速检测的精度。通过检测当前窗口步态频率的变化程度，自适应调整窗口大小，提高了算法的灵敏度和灵活度。通过对不同步态频率下稳定运动的数据标定零速阈值，建立了阈值与步态频率的函数关系，实现阈值的自动调整，提高了零速判定的精度，有效规避了漏检及误检。本方法仅需采用一个惯性测量单元，无需其他传感器即可有效提取行人周期步态中的零速区间，检测方法简单灵活。
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1.一种基于自适应滑动窗口步态频率的零速检测方法，采用惯性测量单元采集行人步行运动中足部三轴陀螺仪和三轴加速度计数据，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，通过观察行人稳定匀速步行过程中惯性元件的数据在若干步态周期内的变化规律，分析零速区间的惯性元件输出特征。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤1中，通过观察傅里叶谱线的峰值信息，结合针对行人步态频率进行的统计学估算提取步态频率所在峰值及其特征。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤3中，依据窗口步态频率变化幅度自适应更新滑动窗口以提高灵活性，在行人步态频率增大幅度超过阈值时，缩小窗口尺寸，在行人步态频率减小幅度超过阈值时，增大窗口尺寸；窗口尺寸变化幅值依据步态变化差值Δfhuman设置，关系如下式：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤5中，采用如下公式计算数据的广义似然比检测量T(k)：
7.根据权利要求6所述的方法，其
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤5中，所述判断条件为：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤5中，所述标定实验包括如下步骤：
10.一种存储介质，其特征在于，存储有计算机程序或指令，当所述计算机程序或指令被运行时，实现如权利要求1至9中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于自适应滑动窗口步态频率的零速检测方法，采用惯性测量单元采集行人步行运动中足部三轴陀螺仪和三轴加速度计数据，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，通过观察行人稳定匀速步行过程中惯性元件的数据在若干步态周期内的变化规律，分析零速区间的惯性元件输出特征。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤1中，通过观察傅里叶谱线的峰值信息，结合针对行人步态频率进行的统计学估算提取步态频率所在峰值及其特征。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤3中，依据窗口步态频率变化幅度自适应更新滑动窗口以提高灵活性，在行...
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