基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法.pdf

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摘要
申请专利号:

CN201110162782.5

申请日:

2011.06.16

公开号:

CN102353383A

公开日:

2012.02.15

当前法律状态:

授权

有效性:

有权

法律详情:

授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G01C 22/00申请日:20110616|||公开

IPC分类号:

G01C22/00; G01C22/02

主分类号:

G01C22/00

申请人:

浙江大学

发明人:

项志宇; 齐保振

地址:

310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

优先权:

专利代理机构:

杭州求是专利事务所有限公司 33200

代理人:

林怀禹

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内容摘要

本发明公开了一种基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法,该方法的步骤如下:运动模型参数的标定;单轴陀螺仪数据的采集;根据单轴陀螺仪数据的角速度周期性进行计步;利用补偿算法对计步步数进行补偿和修正;利用运动模型根据步频f获得该段时间内平均步长和运动距离;最后路程累加计算出运动里程。本发明基于人运动时身体会绕垂直地面轴呈现一定程度的周期性摆动的特性,利用垂直安装的单轴陀螺仪来实现对该周期的检测,从而获得人体运动的步数以及步频。并利用人体运动模型,从步频估计出平均的步长,从而实现人的运动计步和里程计算。本发明具有使用传感器数目少,成本低,可靠性高,轻小方便,实用和推广性高等特点。

权利要求书

1: 一种基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法, 其特征在于该方法的步骤如下 : (1) 运动模型参数的标定 ; (2) 单轴陀螺仪数据的采集 ; (3) 根据单轴陀螺仪数据的角速度周期性进行计步 ; (4) 利用补偿算法对计步步数进行补偿和修正 ; (5) 利用运动模型根据步频 f 获得该段时间内平均步长和运动距离 ; (6) 最后路程累加计算出运动里程。
2: 根据权利要求 1 所述的一种基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法, 其特征在于, 所述步骤 (1) 运动模型参数的标定为 : 人体运动时步长和步频的关系为 l = Cfb, 其中 l 为 步长, f 为步频, C 和 b 为待定的模型参数 ; 不同人的运动状态参数是不一样的, 同一个人在 走路或者跑步时的模型参数也是不一样的, 因此在使用前必须经过标定 ; 假设走路参数为 (cw, bw), 跑步参数为 (cr, br) ; 具体标定方法如下 : 取一段长度为 L 的路程, 使用者分别用慢 走和快走两种方式走完距离为 L 这段路程, 两种方式所走的步数和用时分别为 (N1, T1) 和 (N2, T2) ; 由下式得出走路模型参数 : 同理获得跑步模型参数 (cr, br), 并根据下式获得走路和跑步状态的步频临界点 ft 如 下:
3: 根据权利要求 1 所述的一种基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法, 其特征在于, 所述步骤 (2) 单轴陀螺仪数据的采集为 : 单轴陀螺仪装置捆绑置于人的腰部正中朝前, 单 轴陀螺仪的轴方向竖直向上放置, 并以该装置为原点建立坐标系, 沿人体竖直向上为坐标 系的 Z 轴正方向, 人的正前方为坐标系的 Y 轴的正方向, 人的正右侧且同时垂直于 Y, Z 轴的 方向为 X 轴的正方向, 此时单轴陀螺仪测的是人向左向右的角速度, 其中向左的角速度为 正, 向右的角速度为负。
4: 根据权利要求 1 所述的一种基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法, 其特征在于, 所述步骤 (3) 根据单轴陀螺仪数据的角速度周期性进行计步为 : 由于人体走路时是左右摆 动的, 所以单轴陀螺仪测得的角速度也是周期性的波形, 由于人体走路每走两步完成一次 摆动周期, 所以每个周期波形对应两步 ; 首先对单轴陀螺仪的原始数据进行带通滤波, 滤除 部分高频噪声和毛刺, 然后通过检测波形上升沿或下降沿的个数来确定正弦波的个数 M, 则 运动步数 N = 2M。
5: 根据权利要求 1 所述的一种基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法, 其特征在于, 所述步骤 (4) 利用补偿算法对计步步数进行补偿和修正为 : 根据单轴陀螺仪的数据计算出 每个波形的时间, 该时间即为该摆动周期两步的时间 ; 由于一般人走路的摆动频率在一定 范围内, 也即是每个摆动周期在一定范围之内设为 (Tmin, Tmax), 超出这个正常范围则认为不 2 是正常的运动摆动周期 ; 造成检测非正常摆动的原因基本有两种情况, 第一种是由于噪声 和毛刺, 使得把高频噪声的上升沿或下降沿算成了一个摆动周期, 这样使得该摆动周期小 于 Tmin ; 另一种情况是当人急转弯时使得角速度瞬间变大, 从而产生一个幅度很大, 时间很 长的波形, 该摆动周期大于 Tmax, 这样使得一个摆动周期淹没在其中 ; 对于第一种情况要进 行负补偿, 即从总摆动周期个数里减掉该噪声摆动 ; 对于第二种情况补偿方法如下, 把该大 于 Tmax 摆动周期 t 除于正常摆动周期的平均值, 得一个数值 m, 对 m 进行四舍五入处理得整 数 M. 最后的总运动摆动周期数补偿为再加上 (M-1), 而最后的总步数为总摆动周期个数的 2 倍。
6: 根据权利要求 1 所述的一种基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法, 其特征在于, 所述步骤 (5) 利用运动模型根据步频 f 获得该段时间内平均步长和运动距离为 : 利用运动 参数模型中步频和步长的关系, 根据步频来求出某段短时间内的平均步长 l, 然后平均步长 与步数相乘计算出改时间内的运动距离 Δs ; 在运动参数模型中, 走路和跑步的参数是不 同的, 当检测到步频大于步骤 (1) 中的运动状态频率阀值 ft 时, 就判定为跑步, 运动模型中 就采用跑步模型参数, 反之则判定为走路, 运动模型中采用走路模型参数。
7: 根据权利要求 1 所述的一种基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法, 其特征在于, 所述步骤 (6) 最后路程累加计算出运动里程为 : 根据以上步骤得到运动距离后, 对运动距 离累加得到运动里程, 根据个人需要, 每段时间进行一次运动距离计算和里程更新的方法, 首先根据该段时间的步数 ΔN 计算出该段时间的平均步长, 然后再根据运动模型计算出该 段时间内的平均步长为 l, 则该短时间的运动距离 Δs = ΔN*l, 最后再与上个时刻的运动 则第 i 次里 里程累加就得到当前的运动里程, 设第 i-1 次里程更新时人的运动里程为 Si-1, 程更新的运动里程 Si 为 : Si = Si-1+Δsi 从而依次推算出人的运动运动里程, 如果使用者需要将运动里程清零重新推算运动里 程, 则按清零按钮使运动里程回归到 S0 = 0 的状态。

说明书


基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法

    技术领域 本发明涉及导航和定位领域, 尤其涉及面向行人定位的一种基于单轴陀螺仪的计 步及里程推算方法。
     背景技术 计步和运动里程推算技术在生活和生产中有着重要的应用, 首先它在人的日常的 身体锻炼中可以应用作为日常锻炼进度监控器, 人们可以根据监控器上的运动步数和运动 里程数据合理控制运动强度。另一方面运动里程推算是 GPS 信号遮挡区的行动人员的定位 和航迹推算中的关键技术之一。航迹推算是导航和定位领域的一类重要的定位方法, 它主 要是通过量测自身的状态变化来计算从一个已知位置开始到当前点移动的距离和方位, 从 而推算出当前位置。它具有不受外界信号干扰, 环境适应性强的优点。
     个人运动里程推算的应用中存在着使用环境多变、 运动状态复杂、 运动建模困难 等特点。现有技术中比较成熟的是计步器, 其计步方法是通过检测垂直轴的加速度脉冲的
     周期性变化来实现的, 但它只有计步功能。 若假设人运动的步长是固定的, 那么还可以作大 致的运动里程推算, 但误差比较大, 因为人运动的实际步长是变化的, 采用假定的固定步长 会引入很大的累积误差 ; 另一方面如果将其运用到个人航迹推算中, 还必须添加其他传感 器如陀螺仪或者罗盘等才能获得来获得运动方向信息, 这样使成本大大增加。 发明内容
     为了克服背景技术的一些精度不高, 成本较高等缺点, 本发明目的在于提供了一 种基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法, 利用一个单轴陀螺仪实现了计步并计算出步 频, 然后根据运动模型计算平均运动步长, 得到运动步数和平均运动步长后就可以计算出 运动里程。
     本发明采用的技术方案的步骤如下 :
     (1) 运动模型参数的标定 ;
     (2) 单轴陀螺仪数据的采集 ;
     (3) 根据单轴陀螺仪数据的角速度周期性进行计步 ;
     (4) 利用补偿算法对计步步数进行补偿和修正 ;
     (5) 利用运动模型根据步频 f 获得该段时间内平均步长和运动距离 ;
     (6) 最后路程累加计算出运动里程。
     所述步骤 (1) 运动模型参数的标定为 : 人体运动时步长和步频的关系为 l = Cfb, 其中 l 为步长, f 为步频, C 和 b 为待定的模型参数 ; 不同人的运动状态参数是不一样的, 同 一个人在走路或者跑步时的模型参数也是不一样的, 因此在使用前必须经过标定 ; 假设走 路参数为 (cw, bw), 跑步参数为 (cr, br) ; 具体标定方法如下 : 取一段长度为 L 的路程, 使用 者分别用慢走和快走两种方式走完距离为 L 这段路程, 两种方式所走的步数和用时分别为 (N1, T1) 和 (N2, T2) ; 由下式得出走路模型参数 :
     同理获得跑步模型参数 (cr, br), 并根据下式获得走路和跑步状态的步频临界点 ft如下 :
     所述步骤 (2) 单轴陀螺仪数据的采集为 : 单轴陀螺仪装置捆绑置于人的腰部正中 朝前, 单轴陀螺仪的轴方向竖直向上放置, 并以该装置为原点建立坐标系, 沿人体竖直向上 为坐标系的 Z 轴正方向, 人的正前方为坐标系的 Y 轴的正方向, 人的正右侧且同时垂直于 Y, Z 轴的方向为 X 轴的正方向, 此时单轴陀螺仪测的是人向左向右的角速度, 其中向左的角速 度为正, 向右的角速度为负。
     所述步骤 (3) 根据单轴陀螺仪数据的角速度周期性进行计步为 : 由于人体走路时 是左右摆动的, 所以单轴陀螺仪测得的角速度也是周期性的波形, 由于人体走路每走两步 完成一次摆动周期, 所以每个周期波形对应两步 ; 首先对单轴陀螺仪的原始数据进行带通 滤波, 滤除部分高频噪声和毛刺, 然后通过检测波形上升沿或下降沿的个数来确定正弦波 的个数 M, 则运动步数 N = 2M。
     所述步骤 (4) 利用补偿算法对计步步数进行补偿和修正为 : 根据单轴陀螺仪的数 据计算出每个波形的时间, 该时间即为该摆动周期两步的时间 ; 由于一般人走路的摆动频 率在一定范围内, 也即是每个摆动周期在一定范围之内设为 (Tmin, Tmax), 超出这个正常范围 则认为不是正常的运动摆动周期 ; 造成检测非正常摆动的原因基本有两种情况, 第一种是 由于噪声和毛刺, 使得把高频噪声的上升沿或下降沿算成了一个摆动周期, 这样使得该摆 动周期小于 Tmin ; 另一种情况是当人急转弯时使得角速度瞬间变大, 从而产生一个幅度很 大, 时间很长的波形, 该摆动周期大于 Tmax, 这样使得一个摆动周期淹没在其中 ; 对于第一种 情况要进行负补偿, 即从总摆动周期个数里减掉该噪声摆动 ; 对于第二种情况补偿方法如 下, 把该大于 Tmax 摆动周期 t 除于正常摆动周期的平均值, 得一个数值 m, 对 m 进行四舍五入 处理得整数 M. 最后的总运动摆动周期数补偿为再加上 (M-1), 而最后的总步数为总摆动周 期个数的 2 倍。
     所述步骤 (5) 利用运动模型根据步频 f 获得该段时间内平均步长和运动距离为 : 利用运动参数模型中步频和步长的关系, 根据步频来求出某段短时间内的平均步长 l, 然后 平均步长与步数相乘计算出改时间内的运动距离 Δs ; 在运动参数模型中, 走路和跑步的 参数是不同的, 当检测到步频大于步骤 (1) 中的运动状态频率阀值 ft 时, 就判定为跑步, 运 动模型中就采用跑步模型参数, 反之则判定为走路, 运动模型中采用走路模型参数。
     所述步骤 (6) 最后路程累加计算出运动里程为 : 根据以上步骤得到运动距离后, 对运动距离累加得到运动里程, 根据个人需要, 每段时间进行一次运动距离计算和里程更 新的方法, 首先根据该段时间的步数 ΔN 计算出该段时间的平均步长, 然后再根据运动模 型计算出该段时间内的平均步长为 l, 则该短时间的运动距离 Δs = ΔN*l, 最后再与上个
     时刻的运动里程累加就得到当前的运动里程, 设第 i-1 次里程更新时人的运动里程为 Si-1, 则第 i 次里程更新的运动里程 Si 为 :
     Si = Si-1+Δsi
     从而依次推算出人的运动运动里程, 如果使用者需要将运动里程清零重新推算运 动里程, 则按清零按钮使运动里程回归到 S0 = 0 的状态。
     本发明的有益效果在于 :
     本发明通过运动量测模型计算运动距离, 从而实现只利用一个单轴陀螺仪就能进 行运动里程计算的技术。适用于运动里程测定或者在 GPS 信号遮挡区的行动人员的定位和 导航方面的应用。对陀螺仪角速度进行积分就可以获得运动方向信息, 因此该技术还可以 很容易地进一步推广到个人航迹推算和定位应用中, 有着广阔的应用前景。本发明与一些 传统的惯性导航和里程计算技术相比, 具有使用传感器数目少, 成本低, 可靠性高, 轻小方 便, 实用和推广性高等特点。 附图说明
     图 1 是本发明的总流程图。
     图 2 是本发明实施例中一组陀螺仪角速度的波形图。具体实施方式
     下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
     如图 1 所示, 本发明的具体实施步骤如下 :
     1、 运动参数模型的标定 :
     对使用者首先进行参数模型标定, 具体标定方法为 : 取一段长度为 L 的路程, 使用 者分别用慢走和快走两种方式走完距离为 L 这段路程, 两种方式所走的步数和用时分别为 (N1, T1) 和 (N2, T2)。由下式可以得出运动状态分类阀值 :
     其中 :
     这样就可以得出运动状态判断频率阀值 ft。
     2、 单轴陀螺仪数据的采集 :
     单轴陀螺仪装置放置在人的腰部, 单轴陀螺仪的轴方向竖直向上放置, 并以人的 腰部为原点建立坐标系, 设人体的竖直向上为坐标系的 Z 轴正方向, 人的正前方为坐标系 的 Y 轴的正方向, 人的正右侧且同时垂直于 Y, Z 轴的方向为 X 轴的正方向, 此时单轴陀螺仪 测的是人向左向右的角速度, 其中向左的角速度为正, 向右的角速度为负。
     3、 根据单轴 ( 竖直方向 ) 陀螺仪数据的角速度周期性进行计步 :
     对单轴陀螺仪的原始数据首先进行带通滤波, 滤除部分高频噪声和毛刺, 然后通 过检测波形上升沿或下降沿的个数来确定周期波的个数, 周期波个数的两倍即为人行走的 步数 N。对于单轴陀螺仪计步模块在这里给出一个具体实施例来进行阐明。在实施例中把 单轴陀螺仪放置在腰间, 轴竖直向上, 使用者先走直线, 然后转 90°继续走直线, 实际共走 41 步。陀螺仪角速度波形图如图 2 所示。修正补偿前检测的运动摆动周期个数为 23 个, 即 修正前步数 N 为 46 步。
     4、 利用补偿算法对计步步数进行补偿和修正 :
     补偿算法具体实施为 : 根据单轴陀螺仪的数据可以计算出每个波形的时间, 该时 间即为该摆动周期两步的时间, 由于一般人走路的摆动频率在一定范围内, 也即是每个摆 动周期 ( 两步 ) 在一定范围之内设为 (Tmin, Tmax), 超出这个正常范围则认为不是正常的运动 摆动周期。 造成检测非正常摆动的原因基本有两种情况, 第一种是由于噪声和毛刺, 使得把 高频噪声的上升沿或下降沿算成了一个摆动周期, 这样使得该摆动周期小于 Tmin ; 另一种情 况是当人急转弯时使得角速度瞬间变大, 从而产生一个幅度很大, 时间很长的波形, 该摆动 周期可能大于 Tmax, 这样使得一个摆动周期 (2 个真实步伐 ) 淹没在其中。对于第一种情况 要进行负补偿, 即从总摆动周期个数里减掉该噪声摆动 ; 对于第二种情况补偿方法如下, 把 该大于 Tmax 摆动周期 t 除于正常摆动周期的平均值, 得一个数值 m, 对 m 进行四舍五入处理 得整数 M. 最后的总运动摆动周期数补偿为再加上 (M-1), 而最后的总步数为总摆动周期个 数的 2 倍 . 在实施实例中走路状态的 Tmin = 0.5s, Tmax = 1.99s( 该范围可以根据不同的人 不同的状态来设定 ), 对于摆动周期小于 0.5s 的摆动认为是噪声引起的非正常运动摆动, 对于大于 1.99s 的摆动认为是由于转弯角速度瞬间变大引起的数步淹没在一起引起的。这 样经过修正后的总摆动周期个数 W = 21, 则总步数 K = 2W = 42 步, 误差为一步。由于启动 时刻和结束时刻会引起误差, 所以 1 步的误差在完全接受范围之内。
     5、 利用运动模型根据步频 f 获得平均步长, 并求出运动距离 :
     运动参数模型中步频和步长的关系如下 :
     人体运动时步频和运动速度存在着一定的关系。 运动类别判定算法是采用了如下 的一个人体运动模型 :
     公式 (2) 中, f 为步频, v 为运动速度, C0 和 b0 为两个待定的系数。设 l 为每步的 步长, 由步频 f、 速度 v 和步长 l 之间的相互关系有 :
     v = l*f (3)
     结合公式 (2) 和公式 (3), 可得 :
     其中 :公式 (4) 就是所采用的运动模型, 它代表了步长和步频的关系。当模型参数 C 和 b 通过标定确定后, 由陀螺仪角速度周波形可以获得步频 f, 从而由公式 (4) 可以得到实时 平均步长 l。则该时间内的运动距离 Δs 为 :
     Δs = ΔN*l (5)
     其中 ΔN 为该时间内的运动步数, l 为该时间内的平均实时步长。
     在运动参数模型中, 走路和跑步的参数是不同的, 当检测到步频大于步骤 (1) 中的运动状态频率阀值 ft 时, 就判定为跑步, 运动模型中就采用跑步模型参数 (cw, bw), 反之 则判定为走路, 运动模型中采用走路模型参数 (cr, br)。
     6、 最后对运动距离的累加计算出运动里程 :
     根据以上步骤得到运动距离后, 就可以对运动距离累加得到运动里程。在本发明 里根据使用者需要, 每段时间进行一次运动距离计算和里程更新的方法。首先根据该段时 间的步数 ΔN 计算出该段时间的平均步长, 然后再根据运动模型计算出该段时间内的平均 步长为 l, 则该短时间的运动距离 Δs = ΔN*l, 最后再与上个时刻的运动里程累加就可以 得到当前的运动里程。设第 i-1 次里程更新时人的运动里程为 Si-1, 则第 i 次里程更新的运 动里程 Si 为 :
     Si = Si-1+Δsi (6)
     从而可以依次推算出人的运动运动里程。 如果使用者需要将运动里程清零重新推 算运动里程, 则可以按清零按钮使运动里程回归到 S0 = 0 的状态。

基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法.pdf_第1页
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基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法.pdf_第2页
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基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法.pdf_第3页
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资源描述

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1、10申请公布号CN102353383A43申请公布日20120215CN102353383ACN102353383A21申请号201110162782522申请日20110616G01C22/00200601G01C22/0220060171申请人浙江大学地址310027浙江省杭州市西湖区浙大路38号72发明人项志宇齐保振74专利代理机构杭州求是专利事务所有限公司33200代理人林怀禹54发明名称基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法57摘要本发明公开了一种基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法,该方法的步骤如下运动模型参数的标定;单轴陀螺仪数据的采集;根据单轴陀螺仪数据的角速度周期性进行计步;利用补。

2、偿算法对计步步数进行补偿和修正;利用运动模型根据步频F获得该段时间内平均步长和运动距离;最后路程累加计算出运动里程。本发明基于人运动时身体会绕垂直地面轴呈现一定程度的周期性摆动的特性,利用垂直安装的单轴陀螺仪来实现对该周期的检测,从而获得人体运动的步数以及步频。并利用人体运动模型,从步频估计出平均的步长,从而实现人的运动计步和里程计算。本发明具有使用传感器数目少,成本低,可靠性高,轻小方便,实用和推广性高等特点。51INTCL19中华人民共和国国家知识产权局12发明专利申请权利要求书2页说明书5页附图2页CN102353390A1/2页21一种基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法,其特征在于该方。

3、法的步骤如下1运动模型参数的标定;2单轴陀螺仪数据的采集;3根据单轴陀螺仪数据的角速度周期性进行计步;4利用补偿算法对计步步数进行补偿和修正;5利用运动模型根据步频F获得该段时间内平均步长和运动距离;6最后路程累加计算出运动里程。2根据权利要求1所述的一种基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法,其特征在于,所述步骤1运动模型参数的标定为人体运动时步长和步频的关系为LCFB,其中L为步长,F为步频,C和B为待定的模型参数;不同人的运动状态参数是不一样的,同一个人在走路或者跑步时的模型参数也是不一样的,因此在使用前必须经过标定;假设走路参数为CW,BW,跑步参数为CR,BR;具体标定方法如下取一段长度。

4、为L的路程,使用者分别用慢走和快走两种方式走完距离为L这段路程,两种方式所走的步数和用时分别为N1,T1和N2,T2;由下式得出走路模型参数同理获得跑步模型参数CR,BR,并根据下式获得走路和跑步状态的步频临界点FT如下3根据权利要求1所述的一种基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法,其特征在于,所述步骤2单轴陀螺仪数据的采集为单轴陀螺仪装置捆绑置于人的腰部正中朝前,单轴陀螺仪的轴方向竖直向上放置,并以该装置为原点建立坐标系,沿人体竖直向上为坐标系的Z轴正方向,人的正前方为坐标系的Y轴的正方向,人的正右侧且同时垂直于Y,Z轴的方向为X轴的正方向,此时单轴陀螺仪测的是人向左向右的角速度,其中向左的角。

5、速度为正,向右的角速度为负。4根据权利要求1所述的一种基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法,其特征在于,所述步骤3根据单轴陀螺仪数据的角速度周期性进行计步为由于人体走路时是左右摆动的,所以单轴陀螺仪测得的角速度也是周期性的波形,由于人体走路每走两步完成一次摆动周期,所以每个周期波形对应两步;首先对单轴陀螺仪的原始数据进行带通滤波,滤除部分高频噪声和毛刺,然后通过检测波形上升沿或下降沿的个数来确定正弦波的个数M,则运动步数N2M。5根据权利要求1所述的一种基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法,其特征在于,所述步骤4利用补偿算法对计步步数进行补偿和修正为根据单轴陀螺仪的数据计算出每个波形的时间,该时间。

6、即为该摆动周期两步的时间;由于一般人走路的摆动频率在一定范围内,也即是每个摆动周期在一定范围之内设为TMIN,TMAX,超出这个正常范围则认为不权利要求书CN102353383ACN102353390A2/2页3是正常的运动摆动周期;造成检测非正常摆动的原因基本有两种情况,第一种是由于噪声和毛刺,使得把高频噪声的上升沿或下降沿算成了一个摆动周期,这样使得该摆动周期小于TMIN;另一种情况是当人急转弯时使得角速度瞬间变大,从而产生一个幅度很大,时间很长的波形,该摆动周期大于TMAX,这样使得一个摆动周期淹没在其中;对于第一种情况要进行负补偿,即从总摆动周期个数里减掉该噪声摆动;对于第二种情况补偿。

7、方法如下,把该大于TMAX摆动周期T除于正常摆动周期的平均值,得一个数值M,对M进行四舍五入处理得整数M最后的总运动摆动周期数补偿为再加上M1,而最后的总步数为总摆动周期个数的2倍。6根据权利要求1所述的一种基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法,其特征在于,所述步骤5利用运动模型根据步频F获得该段时间内平均步长和运动距离为利用运动参数模型中步频和步长的关系,根据步频来求出某段短时间内的平均步长L,然后平均步长与步数相乘计算出改时间内的运动距离S;在运动参数模型中,走路和跑步的参数是不同的,当检测到步频大于步骤1中的运动状态频率阀值FT时,就判定为跑步,运动模型中就采用跑步模型参数,反之则判定为走。

8、路,运动模型中采用走路模型参数。7根据权利要求1所述的一种基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法,其特征在于,所述步骤6最后路程累加计算出运动里程为根据以上步骤得到运动距离后,对运动距离累加得到运动里程,根据个人需要,每段时间进行一次运动距离计算和里程更新的方法,首先根据该段时间的步数N计算出该段时间的平均步长,然后再根据运动模型计算出该段时间内的平均步长为L,则该短时间的运动距离SNL,最后再与上个时刻的运动里程累加就得到当前的运动里程,设第I1次里程更新时人的运动里程为SI1,则第I次里程更新的运动里程SI为SISI1SI从而依次推算出人的运动运动里程,如果使用者需要将运动里程清零重新推算运动。

9、里程,则按清零按钮使运动里程回归到S00的状态。权利要求书CN102353383ACN102353390A1/5页4基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法技术领域0001本发明涉及导航和定位领域,尤其涉及面向行人定位的一种基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法。背景技术0002计步和运动里程推算技术在生活和生产中有着重要的应用,首先它在人的日常的身体锻炼中可以应用作为日常锻炼进度监控器,人们可以根据监控器上的运动步数和运动里程数据合理控制运动强度。另一方面运动里程推算是GPS信号遮挡区的行动人员的定位和航迹推算中的关键技术之一。航迹推算是导航和定位领域的一类重要的定位方法,它主要是通过量测自身的状态变。

10、化来计算从一个已知位置开始到当前点移动的距离和方位,从而推算出当前位置。它具有不受外界信号干扰,环境适应性强的优点。0003个人运动里程推算的应用中存在着使用环境多变、运动状态复杂、运动建模困难等特点。现有技术中比较成熟的是计步器,其计步方法是通过检测垂直轴的加速度脉冲的周期性变化来实现的,但它只有计步功能。若假设人运动的步长是固定的,那么还可以作大致的运动里程推算,但误差比较大,因为人运动的实际步长是变化的,采用假定的固定步长会引入很大的累积误差;另一方面如果将其运用到个人航迹推算中,还必须添加其他传感器如陀螺仪或者罗盘等才能获得来获得运动方向信息,这样使成本大大增加。发明内容0004为了克。

11、服背景技术的一些精度不高,成本较高等缺点,本发明目的在于提供了一种基于单轴陀螺仪的计步及里程推算方法,利用一个单轴陀螺仪实现了计步并计算出步频,然后根据运动模型计算平均运动步长,得到运动步数和平均运动步长后就可以计算出运动里程。0005本发明采用的技术方案的步骤如下00061运动模型参数的标定;00072单轴陀螺仪数据的采集;00083根据单轴陀螺仪数据的角速度周期性进行计步;00094利用补偿算法对计步步数进行补偿和修正;00105利用运动模型根据步频F获得该段时间内平均步长和运动距离;00116最后路程累加计算出运动里程。0012所述步骤1运动模型参数的标定为人体运动时步长和步频的关系为L。

12、CFB,其中L为步长,F为步频,C和B为待定的模型参数;不同人的运动状态参数是不一样的,同一个人在走路或者跑步时的模型参数也是不一样的,因此在使用前必须经过标定;假设走路参数为CW,BW,跑步参数为CR,BR;具体标定方法如下取一段长度为L的路程,使用者分别用慢走和快走两种方式走完距离为L这段路程,两种方式所走的步数和用时分别为N1,T1和N2,T2;由下式得出走路模型参数说明书CN102353383ACN102353390A2/5页5001300140015同理获得跑步模型参数CR,BR,并根据下式获得走路和跑步状态的步频临界点FT如下00160017所述步骤2单轴陀螺仪数据的采集为单轴陀螺。

13、仪装置捆绑置于人的腰部正中朝前,单轴陀螺仪的轴方向竖直向上放置,并以该装置为原点建立坐标系,沿人体竖直向上为坐标系的Z轴正方向,人的正前方为坐标系的Y轴的正方向,人的正右侧且同时垂直于Y,Z轴的方向为X轴的正方向,此时单轴陀螺仪测的是人向左向右的角速度,其中向左的角速度为正,向右的角速度为负。0018所述步骤3根据单轴陀螺仪数据的角速度周期性进行计步为由于人体走路时是左右摆动的,所以单轴陀螺仪测得的角速度也是周期性的波形,由于人体走路每走两步完成一次摆动周期,所以每个周期波形对应两步;首先对单轴陀螺仪的原始数据进行带通滤波,滤除部分高频噪声和毛刺,然后通过检测波形上升沿或下降沿的个数来确定正弦。

14、波的个数M,则运动步数N2M。0019所述步骤4利用补偿算法对计步步数进行补偿和修正为根据单轴陀螺仪的数据计算出每个波形的时间,该时间即为该摆动周期两步的时间;由于一般人走路的摆动频率在一定范围内,也即是每个摆动周期在一定范围之内设为TMIN,TMAX,超出这个正常范围则认为不是正常的运动摆动周期;造成检测非正常摆动的原因基本有两种情况,第一种是由于噪声和毛刺,使得把高频噪声的上升沿或下降沿算成了一个摆动周期,这样使得该摆动周期小于TMIN;另一种情况是当人急转弯时使得角速度瞬间变大,从而产生一个幅度很大,时间很长的波形,该摆动周期大于TMAX,这样使得一个摆动周期淹没在其中;对于第一种情况要。

15、进行负补偿,即从总摆动周期个数里减掉该噪声摆动;对于第二种情况补偿方法如下,把该大于TMAX摆动周期T除于正常摆动周期的平均值,得一个数值M,对M进行四舍五入处理得整数M最后的总运动摆动周期数补偿为再加上M1,而最后的总步数为总摆动周期个数的2倍。0020所述步骤5利用运动模型根据步频F获得该段时间内平均步长和运动距离为利用运动参数模型中步频和步长的关系,根据步频来求出某段短时间内的平均步长L,然后平均步长与步数相乘计算出改时间内的运动距离S;在运动参数模型中,走路和跑步的参数是不同的,当检测到步频大于步骤1中的运动状态频率阀值FT时,就判定为跑步,运动模型中就采用跑步模型参数,反之则判定为走。

16、路,运动模型中采用走路模型参数。0021所述步骤6最后路程累加计算出运动里程为根据以上步骤得到运动距离后,对运动距离累加得到运动里程,根据个人需要,每段时间进行一次运动距离计算和里程更新的方法,首先根据该段时间的步数N计算出该段时间的平均步长,然后再根据运动模型计算出该段时间内的平均步长为L,则该短时间的运动距离SNL,最后再与上个说明书CN102353383ACN102353390A3/5页6时刻的运动里程累加就得到当前的运动里程,设第I1次里程更新时人的运动里程为SI1,则第I次里程更新的运动里程SI为0022SISI1SI0023从而依次推算出人的运动运动里程,如果使用者需要将运动里程清。

17、零重新推算运动里程,则按清零按钮使运动里程回归到S00的状态。0024本发明的有益效果在于0025本发明通过运动量测模型计算运动距离,从而实现只利用一个单轴陀螺仪就能进行运动里程计算的技术。适用于运动里程测定或者在GPS信号遮挡区的行动人员的定位和导航方面的应用。对陀螺仪角速度进行积分就可以获得运动方向信息,因此该技术还可以很容易地进一步推广到个人航迹推算和定位应用中,有着广阔的应用前景。本发明与一些传统的惯性导航和里程计算技术相比,具有使用传感器数目少,成本低,可靠性高,轻小方便,实用和推广性高等特点。附图说明0026图1是本发明的总流程图。0027图2是本发明实施例中一组陀螺仪角速度的波形。

18、图。具体实施方式0028下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。0029如图1所示,本发明的具体实施步骤如下00301、运动参数模型的标定0031对使用者首先进行参数模型标定,具体标定方法为取一段长度为L的路程,使用者分别用慢走和快走两种方式走完距离为L这段路程,两种方式所走的步数和用时分别为N1,T1和N2,T2。由下式可以得出运动状态分类阀值00320033其中003400350036这样就可以得出运动状态判断频率阀值FT。00372、单轴陀螺仪数据的采集0038单轴陀螺仪装置放置在人的腰部,单轴陀螺仪的轴方向竖直向上放置,并以人的腰部为原点建立坐标系,设人体的竖直向上为坐标系的Z轴。

19、正方向,人的正前方为坐标系的Y轴的正方向,人的正右侧且同时垂直于Y,Z轴的方向为X轴的正方向,此时单轴陀螺仪测的是人向左向右的角速度,其中向左的角速度为正,向右的角速度为负。00393、根据单轴竖直方向陀螺仪数据的角速度周期性进行计步说明书CN102353383ACN102353390A4/5页70040对单轴陀螺仪的原始数据首先进行带通滤波,滤除部分高频噪声和毛刺,然后通过检测波形上升沿或下降沿的个数来确定周期波的个数,周期波个数的两倍即为人行走的步数N。对于单轴陀螺仪计步模块在这里给出一个具体实施例来进行阐明。在实施例中把单轴陀螺仪放置在腰间,轴竖直向上,使用者先走直线,然后转90继续走直。

20、线,实际共走41步。陀螺仪角速度波形图如图2所示。修正补偿前检测的运动摆动周期个数为23个,即修正前步数N为46步。00414、利用补偿算法对计步步数进行补偿和修正0042补偿算法具体实施为根据单轴陀螺仪的数据可以计算出每个波形的时间,该时间即为该摆动周期两步的时间,由于一般人走路的摆动频率在一定范围内,也即是每个摆动周期两步在一定范围之内设为TMIN,TMAX,超出这个正常范围则认为不是正常的运动摆动周期。造成检测非正常摆动的原因基本有两种情况,第一种是由于噪声和毛刺,使得把高频噪声的上升沿或下降沿算成了一个摆动周期,这样使得该摆动周期小于TMIN;另一种情况是当人急转弯时使得角速度瞬间变大。

21、,从而产生一个幅度很大,时间很长的波形,该摆动周期可能大于TMAX,这样使得一个摆动周期2个真实步伐淹没在其中。对于第一种情况要进行负补偿,即从总摆动周期个数里减掉该噪声摆动;对于第二种情况补偿方法如下,把该大于TMAX摆动周期T除于正常摆动周期的平均值,得一个数值M,对M进行四舍五入处理得整数M最后的总运动摆动周期数补偿为再加上M1,而最后的总步数为总摆动周期个数的2倍在实施实例中走路状态的TMIN05S,TMAX199S该范围可以根据不同的人不同的状态来设定,对于摆动周期小于05S的摆动认为是噪声引起的非正常运动摆动,对于大于199S的摆动认为是由于转弯角速度瞬间变大引起的数步淹没在一起引。

22、起的。这样经过修正后的总摆动周期个数W21,则总步数K2W42步,误差为一步。由于启动时刻和结束时刻会引起误差,所以1步的误差在完全接受范围之内。00435、利用运动模型根据步频F获得平均步长,并求出运动距离0044运动参数模型中步频和步长的关系如下0045人体运动时步频和运动速度存在着一定的关系。运动类别判定算法是采用了如下的一个人体运动模型00460047公式2中,F为步频,V为运动速度,C0和B0为两个待定的系数。设L为每步的步长,由步频F、速度V和步长L之间的相互关系有0048VLF30049结合公式2和公式3,可得00500051其中0052公式4就是所采用的运动模型,它代表了步长和。

23、步频的关系。当模型参数C和B通过标定确定后,由陀螺仪角速度周波形可以获得步频F,从而由公式4可以得到实时平均步长L。则该时间内的运动距离S为0053SNL50054其中N为该时间内的运动步数,L为该时间内的平均实时步长。0055在运动参数模型中,走路和跑步的参数是不同的,当检测到步频大于步骤1中说明书CN102353383ACN102353390A5/5页8的运动状态频率阀值FT时,就判定为跑步,运动模型中就采用跑步模型参数CW,BW,反之则判定为走路,运动模型中采用走路模型参数CR,BR。00566、最后对运动距离的累加计算出运动里程0057根据以上步骤得到运动距离后,就可以对运动距离累加得。

24、到运动里程。在本发明里根据使用者需要,每段时间进行一次运动距离计算和里程更新的方法。首先根据该段时间的步数N计算出该段时间的平均步长,然后再根据运动模型计算出该段时间内的平均步长为L,则该短时间的运动距离SNL,最后再与上个时刻的运动里程累加就可以得到当前的运动里程。设第I1次里程更新时人的运动里程为SI1,则第I次里程更新的运动里程SI为0058SISI1SI60059从而可以依次推算出人的运动运动里程。如果使用者需要将运动里程清零重新推算运动里程,则可以按清零按钮使运动里程回归到S00的状态。说明书CN102353383ACN102353390A1/2页9图1说明书附图CN102353383ACN102353390A2/2页10图2说明书附图CN102353383A。

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