徒步导航系统中的自适应步态优化检测方法研究

发布时间：2019-05-29 07:37

【摘要】：针对步态检测的可靠性和准确性成为制约个人徒步导航定位系统高精度定位的主要因素,提出一种基于K均值聚类参数调整的自适应步态检测算法。首先研究行走过程的足部运动规律,并分析惯性测量单元输出加速度和角速率的数据特征,提出采用比力幅值滑动方差作为检测依据的步伐检测方案;分析滑动方差窗口参数、初始检测阈值参数和误检修正时间参数对于检测结果的影响并指出三者的关系,确定窗口参数、初始阈值选择的一般准则以及利用K均值聚类自适应确定时间参数以纠正初始检测结果中误检步态的可行性。利用实验室现有MEMS传感器开展了5组不同状态下的徒步实验,实验结果验证了步态检测算法的可行性和有效性。
[Abstract]:In view of the fact that the reliability and accuracy of gait detection become the main factors restricting the high precision positioning of personal hiking navigation and positioning system, an adaptive gait detection algorithm based on K-means clustering parameter adjustment is proposed. Firstly, the foot motion law of the walking process is studied, and the data characteristics of the output acceleration and angular rate of the inertial measurement unit are analyzed, and a step detection scheme based on the sliding variance of the specific force amplitude is proposed. The influence of sliding variance window parameters, initial detection threshold parameters and false detection correction time parameters on the detection results is analyzed, and the relationship between the three parameters is pointed out, and the window parameters are determined. The general criterion of initial threshold selection and the feasibility of using K-means clustering to determine the time parameters adaptively to correct the misdetection gait in the initial detection results. Five groups of walking experiments in different states were carried out by using the existing MEMS sensors in the laboratory. The experimental results verify the feasibility and effectiveness of the gait detection algorithm.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41304032) 高等学校博士学科点专项科研基金项目(新教师类)(20132121120005) 第8批中国博士后科学基金特别项目(2015T80265) 第58批中国博士后科学基金面上项目(2015M581360) 辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划项目(LJQ2015044) 辽宁省“百千万人才工程”培养经费项目(辽百千万立项[2015]76号) 辽宁省自然科学基金项目(2015020078) 江西省数字国土重点实验室开放研究基金项目(DLLJ201501) 精密工程与工业测量国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目(PF2015-13) 地球空间环境与大地测量教育部重点实验室开放基金项目(14-01-05) 对地观测技术国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目(K201401) 海岛(礁)测绘技术国家测绘地理信息局重点实验室项目(2014B05)
【分类号】：TN96;TP212.9

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2487761