一種基于智能移動終端設(shè)備的行人步長估計方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及行人航位推算領(lǐng)域，具體地，涉及一種基于智能移動終端設(shè)備的行人 步長估計方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在行人航位推算系統(tǒng)中，步長估計模塊是系統(tǒng)的主要誤差來源之一。傳統(tǒng)的行人 航位推算系統(tǒng)中，步長通常認為是常數(shù)，這顯然會引入大量的誤差。根據(jù)生理學(xué)原理可知， 不同行人的步長與其身高（或腿長）與體重有關(guān)，因此，部分研究提出基于行人身高和體重 信息的經(jīng)驗?zāi)Ｐ?，對行人的步長進行估計，然而，由于不同行人行走習(xí)慣千差萬別，很難通 過該步長估計模型對不同行人的步長進行準確估計；此外，研究表明，行人步長還與行人的 步頻以及加速度方差相關(guān)，因此，提出了基于行人步頻和加速度方差的線性步長估計模型， 該模型需要通過采集的行人不同步頻情況下的加速度數(shù)據(jù)，并利用這些數(shù)據(jù)對線性回歸模 型的參數(shù)進行擬合估計，為了提高行人步長估計的精度，不得不在訓(xùn)練過程中采集大量的 數(shù)據(jù)，并且不同行人需要訓(xùn)練不同的模型，這給實際應(yīng)用帶來了不小的麻煩。為了減少離線 訓(xùn)練帶來的工作量，有人提出利用GPS等衛(wèi)星信號進行在線修正的方法，但是此方法只適 用于室外且無遮擋環(huán)境，對于室內(nèi)等環(huán)境衛(wèi)星信號明顯衰落以及多徑效應(yīng)嚴重的情況，該 方法將失效。
[0003] 除此之外，現(xiàn)有的大部分技術(shù)主要針對的是慣性測量單元（MU)等高精度的傳感 器單元。然而，該類傳感器單元的價格較高，對于大眾普及應(yīng)用有著較大困難。隨著智能終 端的不斷發(fā)展，越來越多的傳感器被融入到智能手機之中，包括加速度計、陀螺儀、磁力計 以及高清攝像頭等，這為基于智能手機平臺的行人定位技術(shù)提供了有力的支持。其中，慣性 傳感器信號可以用來分析行人的運動信息；MARG傳感器陣列（包括磁力計、加速度計和陀 螺儀）為實時捕獲傳感器的姿態(tài)信息提供了幫助，進而有助于分析行人的姿態(tài)；高清攝像 頭記錄的連續(xù)圖像，可以利用光流算法計算行人的位移信息。因此，發(fā)明一種基于智能移動 終端設(shè)備的，具有高精度的、實時的、室內(nèi)外環(huán)境普適能力的行人步長估計裝置，具有其實 際意義。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種適應(yīng)于各種室內(nèi)外環(huán)境下的地 面紋理，抗干擾及自適應(yīng)能力突出，具有高精度實時估計能力的基于智能移動終端設(shè)備的 行人步長估計方法。
[0005] 根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于移動終端的行人步長估計方法，其特征在于，包括：
[0006] S1 :步長估計核心處理單元（113)根據(jù)從加速度傳感器、陀螺儀、磁力計采集的傳 感信息和從用于獲得圖像的攝像頭采集的光流信息計算和存儲當下的估計步長，并根據(jù)已 存儲的估計步長計算并保存步長估計模型；
[0007] S2 :輸出控制器（114)判斷所述步長估計模型是否收斂，若收斂，則輸出控制器 (114)將所述當下的估計步長輸出后進入S3,若不收斂，則進入S6;
[0008] S3,傳感器信號采集器（111)僅采集加速度傳感器的傳感信息；
[0009] S4,步長估計核心處理單元（113)根據(jù)所述加速度傳感器的傳感信息和所述步長 估計模型計算新的估計步長；
[0010] S5,輸出控制器（114)將所述新的估計步長輸出，返回S3 ;
[0011] S6,對所述當下的估計步長進行異常步長濾波處理：
[0012] 若所述當下的估計步長為異常點，則剔除該異常點，并將所述步長估計模型還原 至上一次計算的結(jié)果；
[0013] 若所述當下的估計步長不是異常點，則將所述當下的估計步長輸出；
[0014] 然后返回S1。
[0015] 作為優(yōu)化方案，步驟S1中所述步長估計核心處理單元（113)計算所述當下的估計 步長的過程包括：
[0016] 信息捕獲器（112)根據(jù)加速度傳感器的傳感信號獲得行人運動信息，并傳至所述 步長估計核心處理單元（113)，所述步長估計核心處理單元（113)根據(jù)從陀螺儀、磁力計采 集的傳感信息、所述行人運動信息和所述光流信息計算所述當下的估計步長；
[0017] 所述行人運動信息包含計步信息和步頻信息，
[0018] 其中，所述計步信息是根據(jù)在計步點獲取的加速度的幅值信號獲得的，所述加速 度的幅值信號
【主權(quán)項】
1. 一種基于移動終端的行人步長估計方法，其特征在于，包括： 51 :步長估計核心處理單元（113)根據(jù)從加速度傳感器、陀螺儀、磁力計采集的傳感信 息和從用于獲得圖像的攝像頭采集的光流信息計算和存儲當下的估計步長，并根據(jù)已存儲 的估計步長計算并保存步長估計模型； 52 :輸出控制器（114)判斷所述步長估計模型是否收斂，若收斂，則輸出控制器（114) 將所述當下的估計步長輸出后進入S3,若不收斂，則進入S6 ; 53, 傳感器信號米集器（111)僅米集加速度傳感器的傳感信息； 54, 步長估計核心處理單元（113)根據(jù)所述加速度傳感器的傳感信息和所述步長估計 模型計算新的估計步長； 55, 輸出控制器（114)將所述新的估計步長輸出，返回S3 ; 56, 對所述當下的估計步長進行異常步長濾波處理： 若所述當下的估計步長為異常點，則剔除該異常點，并將所述步長估計模型還原至上 一次計算的結(jié)果； 若所述當下的估計步長不是異常點，則將所述當下的估計步長輸出； 然后返回S1。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟Sl中所述步長估計核心處理單元 (113)計算所述當下的估計步長的過程包括： 信息捕獲器（112)根據(jù)加速度傳感器的傳感信號獲得行人運動信息，并傳至所述步長 估計核心處理單元（113)，所述步長估計核心處理單元（113)根據(jù)從陀螺儀、磁力計采集的 傳感信息、所述行人運動信息和所述光流信息計算所述當下的估計步長； 所述行人運動信息包含計步信息和步頻信息， 其中，所述計步信息是根據(jù)在計步點獲取的加速度的幅值信號獲得的，所述加速度的 幅值信號：
，所述ax、ay、a z表示加速度在空間中三維上的加速度。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在步驟Sl中，每個所述光流信息包含與一 個時間戳對應(yīng)的圖像；該圖像中包含光流向量（u，v); 信息捕獲器（112)根據(jù)陀螺儀、磁力計的傳感信息獲得傳感器姿態(tài)信息。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述步長估計核心處理單元（113)包含地 面光流選取器、位移轉(zhuǎn)換器、求和平均器以及步長模型生成和存儲器； 所述步驟Sl進一步包括： S11，所述地面光流選取器過濾所述光流信息中的干擾因素獲得去噪的光流信息，并為 所述去噪的光流信息中的每個光流向量匹配自適應(yīng)權(quán)重
其 中，P表示像素點序號；Vt (P)表示光流向量，Vf (;?)表示圖像上部的光流向量； S12,所述位移轉(zhuǎn)換器根據(jù)所述傳感器姿態(tài)信息和去噪的光流信息計算獲得位移信息， 所述位移信息包含與時間戳對應(yīng)的位移向量（r，s)，在一個時間戳上獲得的位移向量為：
其中，P表示像素點序號；h表示攝像頭離地面的高度；y表示像素點的行坐標；Θ表示 攝像頭平面與地面的夾角；fx和f y表示攝像頭的焦距，c JP c y表示攝像頭的主點； 513, 求和平均器對所述位移信息中的各位移信息加權(quán)求和后求平均，獲取每個圖像的 估計位移樣本； 514, 步長模型生成和存儲器根據(jù)時間戳、所述估計位移樣本和所述行人運動信息計 算、保存并輸出所述當下的估計步長。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S4中所述步長估計核心處理單元 (113)計算所述新的估計步長的過程包括： 信息捕獲器（112)根據(jù)加速度傳感器的傳感信號獲得行人運動信息，并傳至所述步長 估計核心處理單元（113); 所述行人運動信息包含計步信息和步頻信息，所述步長估計核心處理單元（113)根據(jù) 所述步頻信息和所述步長估計模型計算所述新的估計步長； 其中，所述計步信息是根據(jù)在計步點獲取的加速度的幅值信號獲得的，所述加速度的 幅值信號為：
：，所述ax、a y、az表示加速度在空間中三維上的加速 度。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟Sl中根據(jù)存儲的估計步長計算 并保存步長估計模型的過程具體為：根據(jù)存儲的估計步長對應(yīng)的估計步長樣本點進行曲線 擬合，獲得一擬合曲線，保存該擬合曲線的表達式為所述步長估計模型。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，步驟S6所述異常步長濾波處理判斷是否 輸出進一步具體包括： a. 預(yù)設(shè)第一判決門限Trl和第二判決門限Tr2 ; b. 所述新的估計步長對應(yīng)一新的估計步長樣本點，計算該新的估計步長樣本點與所述 擬合曲線間的均方根誤差，判斷是否小于第一判決門限Trl，若是，則輸出該樣本點對應(yīng)的 所述新的估計步長，若否，則進入下一步； c. 計算所述新的估計步長樣本點與所述擬合曲線間的距離，判斷是否小于第二判決門 限Tr2,若是，則輸出該樣本點對應(yīng)的所述新的估計步長，計算并更新保存所有估計步長樣 本點與所述擬合曲線間的距離中的最大值M，若否，則剔除該估計步長樣本點并將所述步長 估計模型還原至上一次計算的結(jié)果； d. 更新第二判決門限Tr2為Μ/α，其中預(yù)設(shè)常數(shù)α>1。
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于智能移動終端設(shè)備的行人步長估計方法，包括：依次連接的傳感器信號采集器（111）、信息捕獲器（112）、步長估計核心處理單元（113）和輸出控制器（114）。初始化步長估計模型和估計步長后，包括：S1：步長估計核心處理單元（113）根據(jù)從加速度傳感器、陀螺儀、磁力計、和用于獲得圖像的攝像頭采集的傳感信息獲得并更新估計步長和步長估計模型；S2：輸出控制器判斷所述步長估計模型是否收斂，是，則僅需采集加速度傳感器的傳感信息，根據(jù)所述加速度傳感器的傳感信息和所述步長估計模型獲取所述估計步長，輸出估計步長，重復(fù)S2，否，則將估計步長進行異常步長濾波處理，然后返回S1。
【IPC分類】G01C22-00, G01C21-12
【公開號】CN104535077
【申請?zhí)枴緾N201410856737
【發(fā)明人】錢久超, 裴凌, 鄒丹平, 劉佩林, 郁文賢, 錢鎧
【申請人】上海交通大學(xué)
【公開日】2015年4月22日
【申請日】2014年12月29日