阅读说明：本技术 一种基于移动设备的行人步态检测方法 (Pedestrian gait detection method based on mobile device ) 是由 徐强 韩业强 宋亦凡 于 2019-11-07 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于移动设备的行人步态检测方法,该方法包括以下步骤：a、在移动设备坐标系下收集移动设备在运动中的传感器数据；b、根据手机的传感器数据,计算得出移动设备的旋转矩阵,将移动设备坐标系下的三轴加速度计数据转换到地理坐标系下；c、提取出地理坐标系下加速度的垂直分量,获取信号强度；d、找出频率在[0.5,4]Hz频率范围内信号强度最大的前2位的频率,确认两者之间是否满足较大频率与较小频率的比值在[1.5,2.5]范围内；e、利用波峰检测方式即可确定具体的步伐检测时间。该方法根据行人行走的加速度信息频率特性,过滤掉行人与手机相对运动的信息,最终提取出有效数据进行步态检测,提高步态检测的准确度。(The invention discloses a pedestrian gait detection method based on mobile equipment, which comprises the following steps: a. collecting sensor data of the mobile equipment in motion under a mobile equipment coordinate system; b. calculating a rotation matrix of the mobile equipment according to the sensor data of the mobile phone, and converting the triaxial accelerometer data under the coordinate system of the mobile equipment into a geographic coordinate system; c. extracting a vertical component of the acceleration under the geographic coordinate system to obtain signal intensity; d. finding out the frequency of the first 2 bits with the maximum signal intensity in the frequency range of [0.5,4] Hz, and determining whether the ratio of the larger frequency to the smaller frequency between the two is in the range of [1.5,2.5 ]; e. the specific step detection time can be determined by using a peak detection mode. According to the method, the information of relative motion between the pedestrian and the mobile phone is filtered out according to the acceleration information frequency characteristic of walking of the pedestrian, effective data are finally extracted for gait detection, and the gait detection accuracy is improved.)

一种基于移动设备的行人步态检测方法

技术领域

本发明涉及基于移动设备的定位技术领域，具体为一种基于移动设备的行人步态检测方法。

背景技术

当前移动设备的定位技术，很大程度需要依赖行人航位推算（Pedestrian DeadReckoning，PDR）系统，这种无需在建筑物内预装信标节点，利用移动设备固有的惯性传感器（如加速度传感器、陀螺仪、磁力计等）来计算行人的步长和方向的方案，推测出行人在建筑物内的踪迹。

行人行走是双脚交替的周期运动过程，其周期性会体现在移动设备的惯性传感器数据上，如加速度、陀螺仪等。步态检测中常用的一种算法是基于加速度计数据的波峰/过零检测算法，其优点是算法实现简单、计算量小，可以方便地做到实时检测。

目前由于移动设备惯性传感器的硬件设备普遍精度不高，不同的设备配有的传感器型号不同，以及行人行走状态的随机变化造成采集到的加速度信号含有噪声，使得传统检测算法准确度不高。另一方面，行人在使用移动设备的过程中状态随机，有可能与设备具有不固定的相对运动，尤其在行人手握设备在身边摇摆的情况， 从而导致相对变化的信息污染了行人的运动信息，步态检测出现漏检的情况。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于移动设备的行人步态检测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于移动设备的行人步态检测方法，该方法包括以下步骤：

a、在移动设备坐标系下收集移动设备在运动中的传感器数据，包括三轴加速度计、三轴陀螺仪、三轴磁力计；

b、根据手机的传感器数据，计算得出移动设备的旋转矩阵，将移动设备坐标系下的三轴加速度计数据转换到地理坐标系下；

c、提取出地理坐标系下加速度的垂直分量，即地理坐标系z轴分量，对其采用快速傅立叶变换进行频谱分析，获取频率在[0,采样频率/2]之间的每个频率对应的信号强度；

d、找出频率在[0.5,4]Hz频率范围内，信号强度最大的前2位的频率，确认两者之间是否满足较大频率与较小频率的比值在[1.5,2.5]范围内，当频率在[1.5,2.5]范围内时，则较大频率为行人的移动频率，获取对应频率下的信号，并对加速计在地理坐标系下的垂直分量进行带通滤波，当频率比值不在[1.5, 2.5]范围内时，则较小频率为行人的移动频率，获取对应频率下的信号，并对加速计在地理坐标系下的垂直分量进行带通滤波；

e、通过傅立叶反变换得到对应频率下时域变化曲线，对滤波后的加速计在地理坐标系下的垂直分量数据进行波峰检测，利用波峰检测方式即可确定具体的步伐检测时间。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：该基于移动设备的行人步态检测方法采用垂直方向上的加速计数据，可以避免行人运动水平方向的干扰晃动，对加速度计数据进行快速傅立叶变化后的频谱特性进行过滤，有效过滤传感器硬件设备的噪声，在正常手持移动设备、身侧摇摆、包内、口袋等情况都能够有效步态检测达到95%准确度。

附图说明

图1为本发明移动坐标系示意图。

图2为本发明地理坐标系示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供一种技术方案：

实施例1：

一种基于移动设备的行人步态检测方法，该方法包括以下步骤：

a、在移动设备坐标系下收集移动设备在运动中的传感器数据，包括三轴加速度计、三轴陀螺仪、三轴磁力计；

b、根据手机的传感器数据，计算得出移动设备的旋转矩阵，将移动设备坐标系下的三轴加速度计数据转换到地理坐标系下；

c、提取出地理坐标系下加速度的垂直分量，即地理坐标系z轴分量，对其采用快速傅立叶变换进行频谱分析，获取频率在[0,采样频率/2]之间的每个频率对应的信号强度；

d、找出频率在[0.5,4]Hz频率范围内，信号强度最大的前2位的频率，确认两者之间是否满足较大频率与较小频率的比值在[1.5,2.5]范围内，当频率在[1.5,2.5]范围内时，则较大频率为行人的移动频率，获取对应频率下的信号，并对加速计在地理坐标系下的垂直分量进行带通滤波，当频率比值不在[1.5,2.5]范围内时，则较小频率为行人的移动频率，获取对应频率下的信号，并对加速计在地理坐标系下的垂直分量进行带通滤波；

e、通过傅立叶反变换得到对应频率下时域变化曲线，对滤波后的加速计在地理坐标系下的垂直分量数据进行波峰检测，利用波峰检测方式即可确定具体的步伐检测时间。

实施例2：

根据旋转矩阵将移动设备坐标系下的加速度计传感器数据，转化为地理坐标系下的水平分量和垂直分量；

提取出加速计在地理坐标系下的垂直分量，对其采用快速傅立叶变换（FFT）进行频谱分析，获取[0,采样频率]之间每个频率对应的幅值。找出最大2个幅值对应的频率，确认两者之间较大频率与较小频率的比值是否满足～2倍关系。如果满足，保留较大频率作为行人前进频率，对加速计在地理坐标系下的垂直分量进行带通滤波；如果不满足，则保留较小频率作为行人前进频率，对加速计在地理坐标系下的垂直分量进行带通滤波；

对滤波后的加速计在地理坐标系下的垂直分量数据，进行波峰检测确定步态检测到的时间点。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。