基于微惯性技术的自适应步态划分方法、系统技术方案

本发明专利技术属于步态划分技术领域，具体涉及一种基于微惯性技术的自适应步态划分方法、系统，本发明专利技术方法包括：获取t时刻的步伐动作的旋转角速度ωt、加速度at；计算对应的角速度测量值模值‖ωt‖，加速度测量模值‖at‖；判断‖ωt‖‑stepbias＜σ？，如果小于则判定当前时刻t的步态为接触地面状态，否则判定当前时刻t的步态为离开地面状态；其中，stepbias为当前步角速度模值预判定自适应偏差，σ为预设的第一条件阈值；此后还设置有步态的二次判断方法、多种参数修正方法。本发明专利技术算法简单，运行所占资源少，适用于各种嵌入式设备，且多种参数修正方法实现了参数的自适应调整，增加了检测结果的精度和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
基于微惯性技术的自适应步态划分方法、系统
本专利技术属于步态划分
，具体涉及一种基于微惯性技术的自适应步态划分方法、系统。
技术介绍
随着微惯性技术的发展，利用微惯性技术进行定位和航迹估计，由于受环境因素的限制较少，具有广泛的应用前景，一直以来都是惯性导航领域研究的分支课题。在基于微惯性技术的行人定位或航迹推演算法中不可或缺的一步就是步态的划分。目前，国内外已经设计出了相当多的基于微惯性技术的步态划分方法。基于微惯性技术的步态划分方法的基本原理在于，人在日常活动中的步态具有一定的周期性，利用周期内的阶段性特征，进行步态的分割。人的一步运动可以主要分为两个阶段，脚接触地面的阶段(StancePhase)和脚离开地面的阶段(SwingPhase)。这两个阶段具有很明显的区别于彼此的特征，其在绑在脚上的微惯性传感器输出数据中的主要表现是：在脚接触地面阶段，传感器输出的加速度值都几乎稳定在重力加速度值附近，输出的角速度都稳定在零值附近；而在脚离开地面阶段，传感器输出的加速度值明显大于或小于重力加速度值，输出的角速度也明显偏离零值附近，并且二者都是变化的。利用这种阶段性的特征，通过检测输出数据所满足的相应特征条件，从而判断步态所处阶段，是目前很多算法的主要思想。目前主要的基于微惯性技术的步态划分算法可分为两类，一种是基于IsaacSkog等人提出的广义似然比检测器(GLRTDetector)框架之下的划分方法(见IsaacSkog,PeterHandel,John-OlofNilsson,andJouniRantakokko.“Zero-VelocityDetection—AnAlgorithmEvaluation.”IEEETRANSACTIONSONBIOMEDICALENGINEERING,VOL.57,NO.11,NOVEMBER2010)。该方法将加速度滑动方差、加速度模值以及角速度能量融合到一个统一的通过广义似然比推导出的框架之中。主要利用的在脚接触地面阶段，角速度能量在零值附近、加速度滑动方差也在零值附近、加速度模值减去重力加速度模值也在零值附近；而在脚离开地面阶段，以上值都明显偏离零值附近。因此，通过设定阈值，检测以上值是否在零值附近，则能判断其属于脚接触地面阶段还是离开地面阶段，从而实现步态的划分。然而在人日常运动中，如行走时，也会出现当脚接触地面时以上考虑的值明显偏离零值，而且不同的人，不同运动情况下，以上考虑的值偏离零值的程度也不同；同时在脚离开地面时，以上考虑的值也有可能处于零值附近。因此，难以找到一个比较好的阈值，能够对不同的人，不同运动类型都实现比较好的步态划分。针对这类问题，一些自适应阈值法或修正算法被提出，虽然结果都有了很大的提升，但都是针对正常的行走运动情况下的步态划分。并且，基于GLRT检测器框架的算法，都需要一个延迟窗口进行滑动平均滤波，以增加数据的稳定性，虽然这能提高检测的精度，但是却以牺牲部分时间为代价。目前还没有针对踏步这种运动进行步态划分的尝试，而踏步运动的输出数据的特点较正常行走或奔跑有明显的区别，主要体现在当脚处于离开地面阶段，其角速度输出能量很多时候都会接近于脚接触地面阶段时的角速度能量值，导致很多误分。另一类主要的步态划分方法是隐马尔可夫检测器(见SangKyeongParkandYoungSooSuh.AZeroVelocityDetectionAlgorithmUsingInertialSensorsforPedestrianNavigationSystems[J].Sensors,2010(10):9163-9178.)。这种划分方法的主要思想是将陀螺仪主要旋转轴的角速度输出，先按照一定规则划分为四种片段，分别对应一步中的零速率阶段(即脚完全接触地面阶段)、脚尖接触地面阶段、脚完全离开地面阶段、脚后跟落地阶段，然后将各个阶段作为隐马尔可夫模型的状态节点，通过已有的数据，训练各个状态之间相互转换的转换矩阵，得到一个隐马尔可夫步态检测器。这种方法在动态和快速的运动情况下，如奔跑，有比GLRT检测方法更好的检测效果。这种方法需要预先划分割步态片段，但是很难找到一个泛化性好的分割方法，因为不同的运动情况下，步态特征也不尽相同，如在踏步和行走时，陀螺仪主要旋转轴输出的结果有很大的差别。同时，这种方法对传感器在脚上绑的姿态有限制，必须要有一个旋转轴大致垂直于脚运动方向。
技术实现思路
为了解决现有技术中的上述问题，即为了提高行走步态中接触地面状态、离开地面状态该识别的鲁棒性和精准度，本专利技术的一方面，提出了一种基于微惯性技术的自适应步态划分方法，包括按照设定的采样周期采集步伐动作的旋转角速度、加速度，所述自适应步态划分方法包括以下步骤：步骤S1，获取t时刻的步伐动作的旋转角速度ωt＝[ωx，ωy，ωz]、加速度at＝[ax，ay，az]；步骤S2，计算t时刻角速度测量值模值加速度测量模值步骤S3，判断‖ωt‖-stepbias＜σ？，如果小于则判定当前时刻t的步态为接触地面状态，记Stance_Ft＝1，否则判定当前时刻t的步态为离开地面状态，记Stance_Ft＝0；其中，Stance_Ft为时刻t的步态，stepbias为当前步角速度模值预判定自适应偏差，σ为预设的第一条件阈值。在一些优选实施例中，在步骤S3判定当前时刻t的步态为接触地面状态之后，还包括步态的二次判断方法步骤S31：当t＞2为真、且Stance_Ft-1＝＝0为真、且为真、且为假时，则判定当前时刻t的步态为离开地面状态，更新时刻t的步态Stance_Ft＝0；其中，End为当前步接触地面阶段结束时间点，α为预设的第二条件阈值，Δt为采样时间间隔，‖a‖End：t为从时刻End到t时刻的加速度模值，为预设的第二条件阈值。在一些优选实施例中，在步骤S3判定当前时刻t的步态为接触地面状态之后，还包括第一参数修正步骤S32：当t＞2为真、且Stance_Ft-1＝＝0为真、且为真时，修正Stance_FEnd：t＝ones(1，t-End+1)；继续判断，当stepanded＝＝1为真时，继续修正stepcounter＝stepcounter-1、stepanded＝0；其中，End为当前步接触地面阶段结束时间点，α为预设的第二条件阈值，Δt为采样时间间隔，Stance_FEnd：t为从时刻End到时刻t的步态状态，ones(1，t-End+1)为生成的一个1×(t-End+1)的全1向量，stepanded为标志增加一步的变量，stepcounter为计步器所统计的步数变量。在一些优选实施例中，在步骤S3判定当前时刻t的步态为接触地面状态之后，还包括第二参数修正步骤S33：当t＞2为真、且Stance_Ft-1＝＝0为真、且为假、且为假时，修正lastEnd＝EndBegin＝t其中，End为当前步接触地面阶段结束时间点，α为预设的第二条件阈值，Δt为采样时间间隔，‖a‖End：t为从时刻End到t时刻的加速度模值，为预设的第三条件阈值，lastEnd为上一步接触地面阶段结束时间，mean表示求均值，表示从时刻lastBegin到lastEnd的角速度模值，Begin当前步接触地面阶段的开本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于微惯性技术的自适应步态划分方法，其特征在于，包括按照设定的采样周期采集步伐动作的旋转角速度、加速度，所述自适应步态划分方法包括以下步骤：步骤S1，获取t时刻的步伐动作的旋转角速度ωt＝[ωx，ωy，ωz]、加速度at＝[ax，ay，az]；步骤S2，计算t时刻角速度测量值模值

【技术特征摘要】
1.一种基于微惯性技术的自适应步态划分方法，其特征在于，包括按照设定的采样周期采集步伐动作的旋转角速度、加速度，所述自适应步态划分方法包括以下步骤：步骤S1，获取t时刻的步伐动作的旋转角速度ωt＝[ωx，ωy，ωz]、加速度at＝[ax，ay，az]；步骤S2，计算t时刻角速度测量值模值加速度测量模值步骤S3，判断‖ωt‖-stepbias＜σ？，如果小于则判定当前时刻t的步态为接触地面状态，记Stance_Ft＝1，否则判定当前时刻t的步态为离开地面状态，记Stance_Ft＝0；其中，Stance_Ft为时刻t的步态，stepbias为当前步角速度模值预判定自适应偏差，σ为预设的第一条件阈值。2.根据权利要求1所述的基于微惯性技术的自适应步态划分方法，其特征在于，在步骤S3判定当前时刻t的步态为接触地面状态之后，还包括步态的二次判断方法步骤S31：当t＞2为真、且Stance_Ft-1＝＝0为真、且为真、且为假时，则判定当前时刻t的步态为离开地面状态，更新时刻t的步态Stance_Ft＝0；其中，End为当前步接触地面阶段结束时间点，α为预设的第二条件阈值，Δt为采样时间间隔，‖a‖End：t为从时刻End到t时刻的加速度模值，为预设的第二条件阈值。3.根据权利要求1所述的基于微惯性技术的自适应步态划分方法，其特征在于，在步骤S3判定当前时刻t的步态为接触地面状态之后，还包括第一参数修正步骤S32：当t＞2为真、且Stance_Ft-1＝＝0为真、且为真时，修正Stance_FEnd：t＝ones(1，t-End+1)；继续判断，当stepanded＝＝1为真时，继续修正stepcounter＝stepcounter-1、stepanded＝0；其中，End为当前步接触地面阶段结束时间点，α为预设的第二条件阈值，Δt为采样时间间隔，Stance_FEnd：t为从时刻End到时刻t的步态状态，ones(1，t-End+1)为生成的一个1×(t-End+1)的全1向量，stepanded为标志增加一步的变量，stepcounter为计步器所统计的步数变量。4.根据权利要求1所述的基于微惯性技术的自适应步态划分方法，其特征在于，在步骤S3判定当前时刻t的步态为接触地面状态之后，还包括第二参数修正步骤S33：当t＞2为真、且Stance_Ft-1＝＝0为真、且为假、且为假时，修正lastEnd＝EndBegin＝t其中，End为当前步接触地面阶段结束时间点，α为预设的第二条件阈值，Δt为采样时间间隔，‖a‖End：t为从时刻End到t时刻的加速度模值，为预设的第三条件阈值，lastEnd为上一步接触地面阶段结束时间，mean表示求均值，表示从时刻lastBegin到lastEnd的角速度模值，Begin当前步接触地面阶段的开始时间点。5.根据权利要求1所述的基于微惯性技术的自适应步态划分方法，其特征在于，在步骤S3判定当前时刻t的步态为离开地面状态之后，还包括第三参数修正步骤S34：当t＞2为真、且Stance_Ft-1＝＝1为真、且为真时，修正Stance_FEnd：t＝zeros(1，t-End+1)；其中，Begin为当前步接触地面阶段的开始时间点，β预设的第四条件阈值，Δt为采样时间间隔，Stance_FEnd：t为从时刻End到时刻t的步态状态，zeros(1，t-End+1)为生成的大小为1×(t-End+1)的全0向量。6.根据权利要求1所述的基于微惯性技术的自适应步态划分方法，其特征在于，在步骤S3判定当前时刻t的步态为离开地面状态之后，还包括第四参数修正步骤S35：当t＞2为真、且Stance_Ft-1＝＝1为真、且为假时，修正lastgegin＝Beginstepcounter＝stepcounter+1End＝tstepanded＝1其中，Begin为当前步接触地面阶段的开始时间点，β预设的第四条件阈值，Δt为采样时间间隔，lastBegin为上一步接触地面阶段的开始时间点，stepcount...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜清秀，吴源，朱海兵，汤淑明，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11