一種基于hmm的個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)零速檢測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于HMM的個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)零速檢測(cè)方法：采集個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)微型慣性測(cè)量單元中Y軸陀螺的輸出信息；利用函數(shù)將Y軸陀螺的輸出信息進(jìn)行初步分段，并將分段后Y軸陀螺輸出值進(jìn)行范圍劃分；將使用者一步運(yùn)動(dòng)時(shí)Y軸陀螺輸出值進(jìn)行分成段、命名，將其視為HMM過(guò)程的狀態(tài)量；將一個(gè)輸出范圍作為HMM的一個(gè)輸出，使零速檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為HMM解碼問(wèn)題；求出使用者一步運(yùn)動(dòng)過(guò)程中狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣A及輸出過(guò)程和狀態(tài)過(guò)程的轉(zhuǎn)換關(guān)系可以用矩陣B；利用Viterbi求取HMM的狀態(tài)量Qk；利用不等式判別個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)使用者運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的零速區(qū)間。本發(fā)明檢測(cè)方法問(wèn)題數(shù)學(xué)化、模型化，提高了檢測(cè)的精度。
【專利說(shuō)明】一種基于HMM的個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)零速檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】:
[0001]本發(fā)明屬于慣性【技術(shù)領(lǐng)域】，具體的說(shuō)是一種基于HMM(隱馬爾可夫模型)的個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)零速檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】:
[0002]基于微型慣性測(cè)量單兀(Micro Inertial Measurement Unit)的個(gè)人導(dǎo)航自主定位裝置工作時(shí)，微機(jī)械系統(tǒng)(Micro-Electro-Mechanical System)慣性器件誤差發(fā)散嚴(yán)重，若慣性器件誤差不能得到有效補(bǔ)償，位置誤差會(huì)以時(shí)間三次方的趨勢(shì)發(fā)散，系統(tǒng)最終將喪失導(dǎo)航功能，因此，MEMS慣性測(cè)量組件應(yīng)用于個(gè)人導(dǎo)航系統(tǒng)的關(guān)鍵是設(shè)計(jì)有效的誤差修正算法。零速校正是一種有效的誤差補(bǔ)償算法，將個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)使用者腳步靜止時(shí)導(dǎo)航解算得到的速度值作為濾波器的觀測(cè)量對(duì)慣性器件測(cè)量結(jié)果和導(dǎo)航輸出進(jìn)行修正以提高導(dǎo)航精度。
[0003]零速檢測(cè)是觸發(fā)零速校正的前提，然而，現(xiàn)有的采用零速校正作為慣性解算誤差修正算法的個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)大都存在零速檢測(cè)不準(zhǔn)確的問(wèn)題，以往的零速檢測(cè)方案主要是利用閾值估計(jì)法，其閾值的選取缺少理論研究和公式推導(dǎo)。而且該方法使用了三軸陀螺或三軸加速度計(jì)的輸出值，計(jì)算量大、耗時(shí)長(zhǎng)，影響了零速狀態(tài)的判斷時(shí)間，繼而使零速校正的時(shí)間也發(fā)生滯后。同時(shí)，以往的檢測(cè)方法只能檢測(cè)出正常行走時(shí)的零速區(qū)間，跑步時(shí)零速區(qū)間的檢測(cè)相對(duì)困難，且已有的零速檢測(cè)方法都是特定方式下的，并不是適用于所有單兵運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。
[0004]總體來(lái)說(shuō)現(xiàn)有的零速檢測(cè)的方法的計(jì)算量大、準(zhǔn)確率低、穩(wěn)定性差，致使零速校正后導(dǎo)航精度仍舊較低，難以滿足個(gè)人導(dǎo)航精確可靠的要求。

【發(fā)明內(nèi)容】
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[0005]本發(fā)明的目的在于提供一種基于HMM(隱馬爾可夫模型)的個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)零速檢測(cè)方法，旨在解決現(xiàn)有的零速檢測(cè)方法穩(wěn)定性差、準(zhǔn)確性低，計(jì)算量大、耗時(shí)長(zhǎng)致使零速校正后導(dǎo)航精度較低，難以滿足個(gè)人導(dǎo)航精確可靠的要求的問(wèn)題。
[0006]為了解決【背景技術(shù)】所存在的問(wèn)題，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案:
[0007]一種基于HMM的個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)零速檢測(cè)方法，它包括如下步驟:
[0008]包括以下步驟:
[0009]步驟一:手持掌上電腦實(shí)時(shí)接收并存儲(chǔ)個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)中腳步微型慣性測(cè)量單兀內(nèi)Y軸陀螺儀的輸出信息；
[0010]步驟二:利用函數(shù)將個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)中Y軸陀螺的輸出信息進(jìn)行初步分段并將不滿足分段條件的陀螺儀輸出數(shù)據(jù)舍棄；
[0011]步驟三:利用步驟二中的分類函數(shù)將個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)使用者行走過(guò)程中腳步一步運(yùn)動(dòng)時(shí)Y軸陀螺輸出值分成四段，分別命名為Qk (k = 1,2,3,4), Qk代表隱馬爾可夫過(guò)程的四個(gè)狀態(tài)量(狀態(tài)1、狀態(tài)2、狀態(tài)3、狀態(tài)4)，則行人一步運(yùn)動(dòng)時(shí)典型的狀態(tài)轉(zhuǎn)換為1一2一3一4一1;
[0012]步驟四:將步驟二中分類后的Y軸陀螺輸出值進(jìn)行范圍劃分，當(dāng)連續(xù)采集到陀螺儀的某類輸出值點(diǎn)不少于X個(gè)時(shí)，將這些連續(xù)輸出點(diǎn)組成的范圍定義為h(j = 1，2，3)，并將范圍Oj作為隱馬爾可夫模型的輸出，進(jìn)而將零速檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為隱馬爾可夫模型解碼問(wèn)題，即，在已知參數(shù)模型和觀測(cè)序列的情況下，求產(chǎn)生此觀測(cè)序列的最佳狀態(tài)序列；
[0013]步驟五:利用步驟一中采集的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及公式，求出個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)使用者一步運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣A，以及隱馬爾可夫輸出過(guò)程Oj和狀態(tài)過(guò)程Qk的轉(zhuǎn)換關(guān)系矩陣B ;
[0014]步驟六:通過(guò)步驟五中得到的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣A和矩陣B，利用Viterbi算法求取隱馬爾可夫模型的狀態(tài)量Qk ；
[0015]步驟七:使用個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)中Y軸陀螺的輸出值及步驟五中得到的隱馬爾可夫模型的狀態(tài)量Qk，利用不等式判別個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)使用者運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的零速區(qū)間。
[0016]進(jìn)一步,在步驟一中，X軸指向載體前進(jìn)方向，Z軸垂直于載體運(yùn)動(dòng)方向向上，Y軸與X軸、Z軸構(gòu)成右手坐標(biāo)系；任意時(shí)刻k接收到的個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)中Y軸陀螺儀的輸出信息為:
[0017]yk = cok。
[0018]進(jìn)一步，在步驟二中，利用分類函數(shù):
[0019]
【權(quán)利要求】
1.一種基于HMM的個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)零速檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟: 步驟一:手持掌上電腦實(shí)時(shí)接收并存儲(chǔ)個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)中腳步微型慣性測(cè)量單元內(nèi)Y軸陀螺儀的輸出信息； 步驟二:利用函數(shù)將個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)中Y軸陀螺的輸出信息進(jìn)行初步分段并將不滿足分段條件的陀螺儀輸出數(shù)據(jù)舍棄； 步驟三:利用步驟二中的分類函數(shù)將個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)使用者行走過(guò)程中腳步一步運(yùn)動(dòng)時(shí)Y軸陀螺輸出值分成四段，分別命名為Qk (k = 1,2,3,4), Qk代表隱馬爾可夫過(guò)程的四個(gè)狀態(tài)量(狀態(tài)1、狀態(tài)2、狀態(tài)3、狀態(tài)4)，則行人一步運(yùn)動(dòng)時(shí)典型的狀態(tài)轉(zhuǎn)換為1一2一3一4一1; 步驟四:將步驟二中分類后的Y軸陀螺輸出值進(jìn)行范圍劃分，當(dāng)連續(xù)采集到陀螺儀某類輸出值點(diǎn)不少于X個(gè)時(shí)，將這些連續(xù)輸出點(diǎn)組成的范圍定義為(j=l，2，3)，并將范圍Oj作為隱馬爾可夫模型的輸出，進(jìn)而將零速檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為隱馬爾可夫模型解碼問(wèn)題，即，在已知參數(shù)模型和觀測(cè)序列的情況下，求產(chǎn)生此觀測(cè)序列的最佳狀態(tài)序列； 步驟五:利用步驟一中采集的試驗(yàn)數(shù)據(jù)及公式，求出個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)使用者一步運(yùn)動(dòng)過(guò)程中狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣A，以及隱馬爾可夫輸出過(guò)程Oj和狀態(tài)過(guò)程Qk的轉(zhuǎn)換關(guān)系矩陣B ；步驟六:通過(guò)步驟五中得到的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣A和矩陣B，利用Viterbi算法求取隱馬爾可夫模型的狀態(tài)量Qk ； 步驟七:使用個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)中Y軸陀螺的輸出值及步驟五中得到的隱馬爾可夫模型的狀態(tài)量Qk，利用不等式判別個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)使用者運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的零速區(qū)間。
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于HMM的個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)零速檢測(cè)方法，其特征在于，在步驟一中，X軸指向載體前進(jìn)方向，Z軸垂直于載體運(yùn)動(dòng)方向向上，Y軸與X軸、Z軸構(gòu)成右手坐標(biāo)系；任意時(shí)刻k接收到的個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)中Y軸陀螺儀的輸出信息為:
Yk = wk°
3.如權(quán)利要求1所述的一種基于HMM的個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)零速檢測(cè)方法，其特征在于，在步驟二中，利用分類函數(shù):
4.如權(quán)利要求1所述的一種基于HMM的個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)零速檢測(cè)方法，其特征在于，在步驟四中將Y軸陀螺儀的輸出范圍(^_作為隱馬爾可夫模型的輸出，其中，所使用的隱馬爾可夫模型為:
M= (S，V，31 , F, H), 式中，S = {s1；..., sN}為模型中Markov鏈的一組狀態(tài),數(shù)目為N, t時(shí)刻的狀態(tài)為qt e {s1；...sN}, Q為狀態(tài)序列'N = Iv1,..., vff}為一組觀測(cè)量,W為各狀態(tài)對(duì)應(yīng)的觀測(cè)值數(shù)目，t時(shí)刻觀察值為ot e Iv1,..., Vff) ；0為觀測(cè)序列，Π為初始狀態(tài)概率分布；F為狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣；H為觀測(cè)量概率分布；對(duì)于本發(fā)明中給定的隱馬爾可夫模型，其S和V是可確定的，因此其模型可簡(jiǎn)化為: M= (Ji，F(xiàn)，H)。
5.如權(quán)利要求1所述的一種基于HMM的個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)零速檢測(cè)方法，其特征在于，在步驟五中，考慮到在使用者一步運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，存在某一狀態(tài)丟失的情況，利用分段后的Y軸陀螺儀輸出數(shù)據(jù)及公式:av =尸(β+丨=712= ,.)，Σ = I





J=IbU = p(°k = J\Qk= O ^ 1?=1



>1 得到個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)使用者一步運(yùn)動(dòng)過(guò)程中狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣A以及可表示輸出過(guò)程Ok和狀態(tài)過(guò)程Qk的轉(zhuǎn)換矩陣B ； 其中，Bij表示從狀態(tài)i轉(zhuǎn)移到狀態(tài)j的概率，b^.表示從輸出過(guò)程Oj與狀態(tài)過(guò)程Qk的轉(zhuǎn)換概率。
6.如權(quán)利要求1所述的基于隱馬爾可夫模型的個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)零速檢測(cè)方法，其特征在于，在步驟六中，利用Viterbi算法求取隱馬爾可夫模型的狀態(tài)量Qk,其中Viterbi算法的詳細(xì)步驟為: 當(dāng)已知模型M和部分觀測(cè)序列為0l，O2,..., Ot時(shí)，滿足t時(shí)刻狀態(tài)為qt = S1，使?fàn)顟B(tài)為q1; q2,..., qt_j的序列概 率值最大值為δ t(i):

s,if)= max p(q1,q2,''-,ql =S11vO2^--OnM) (1)初始化:
δ ! (i) = 3i jbj (O1), I < i < N^1(Z) = O,1</<jY (2)遞歸:fPi U) = arg max[^_, (T)Gij ] St (j) = maxt^^ (T)Gu Jbj (ot)
2^ t ^ T, I ^ j ^ N (3)結(jié)果: 最優(yōu)總概率J =S^rO')] 最終選定= argmaX[各]


1</<,ν (4)最優(yōu)狀態(tài)回溯:由qt+1*反查P記錄，得知qt*^ =9t+Mt+i)
其中 t = T-1, T-2，...,1 (5)最優(yōu)路徑: Q氺_ / 氺氺氺 \
\Qi，0_2，...，Qt，)°
7.如權(quán)利要求1所述的基于隱馬爾可夫模型的個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)零速檢測(cè)方法，其特征在于，在步驟七中，使用個(gè)人自主導(dǎo)航系統(tǒng)中Y軸陀螺的輸出值及步驟五中得到的隱馬爾可夫模型的狀態(tài)量Qk，利用不等式:
【文檔編號(hào)】G01C25/00GK103630147SQ201310603099
【公開(kāi)日】2014年3月12日 申請(qǐng)日期:2013年11月26日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月26日
【發(fā)明者】高偉, 于春陽(yáng), 蘭海鈺, 周廣濤, 林萌萌, 盧寶峰, 白紅美, 史宏洋, 趙博, 姜鑫, 劉博 , 李佳璇 申請(qǐng)人:哈爾濱工程大學(xué)