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基于MEMS惯性测量单元的多源信息自适应步数检测方法

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中国惯性技术学报 2017年第3期25卷 299-303页

作者：朱庄生张雨龙李驰北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院北京100191

针对基于MEMS惯性测量单元的行人航迹推算中步数检测方法仅利用单一的加速度信号检测精度较低的问题,提出一种多源信息自适应步数检测方法。该方法通过综合考虑人体运动过程中的加速度信号和角速度信号,根据不同的步态特征通过设定不同... 详细信息

针对基于MEMS惯性测量单元的行人航迹推算中步数检测方法仅利用单一的加速度信号检测精度较低的问题,提出一种多源信息自适应步数检测方法。该方法通过综合考虑人体运动过程中的加速度信号和角速度信号,根据不同的步态特征通过设定不同的自适应阈值条件实现步数的检测。虽然常规的峰值检测算法和固定阈值检测算法在单一步态下步数检测精度相对较高,但是对复杂运动状态下的步数检测精度很差,无法适用于真实的行人运动过程中步数的检测。然而多源信息自适应步数检测方法却能够在行人不同运动状态下精确检测步数,该方法明显优于常规的峰值检测方法和阈值检测方法。试验结果表明,本文提出的多源信息自适应阈值检测方法在行人不同运动状态下的步数检测精度可达98%以上。

关键词： MEMS 行人航迹推算多源信息自适应步数检测

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步数检测方法及在手腕式计步器中的应用研究

步数检测方法及在手腕式计步器中的应用研究

作者：谢如花兰州交通大学

学位级别：硕士

肥胖症已经成为21世纪人类面临的最严峻的公共卫生危机之一，而由此引发的高血压、高血脂、高血糖、心脑血管病等并发症也越来越威胁着人类的健康。在这种情况下，提高身体素质，增强个人免疫力，预防慢性病的发生，越发显得重要。而增... 详细信息

肥胖症已经成为21世纪人类面临的最严峻的公共卫生危机之一，而由此引发的高血压、高血脂、高血糖、心脑血管病等并发症也越来越威胁着人类的健康。在这种情况下，提高身体素质，增强个人免疫力，预防慢性病的发生，越发显得重要。而增强免疫力最好的方法自然是进行适度的体育锻炼，那么量化运动量就成为一个关键因素。计步器作为一种便携式检测设备，能够量化并监测人们的日常运动，为其提供一个可参考和比较的标准，促进人们制定合理的运动规划，达到适量运动的目的。随着科技的发展，最近几年各种手腕式产品的出现引发了IT领域新的革命。鉴于人们对运动检测和使用便利的需求，以及科技发展的推动，设计一套步数检测方法并应用于手腕式计步器变得非常重要和必要。本文研究主要分为两部分：第一，建立人体运动模型，根据运动时手腕和身体的周期性加速度变化，以及检测到的加速度波形特征，设计一套适用于手腕的步数检测方法。第二，利用三轴加速度传感器采集数据，设计计步器的硬件结构，并把这套步数检测方法应用于手腕式计步器，实验结果表明，该手腕式计步器能够进行准确的步数检测。手腕式计步器的实验评估以如下方式进行：首先，使用计步器对不同被测试者，在不同运动形态下进行步数检测。测试结果发现该手腕式计步器的计步精确度高于95%，满足设计要求。其次，把计步器与其他步数检测方法和产品进行对比测试。对比对象分别是多数文献中用的动态阈值检测方法、咕咚健身计步软件、耐克公司的Fuelband腕带和嘉兴统捷公司的jWotch腕宝。综合以上比较可知，本文设计的手腕式计步器的综合性能更优。本文的贡献在于，设计了一套步数检测方法，并成功的应用在手腕式计步器上。与其他检测方法相比，手腕式步数检测方法的设计难点在于有效去除手腕摆动对步数检测的干扰。众所周知，人体运动时手腕的位置和摆动方式因人而异，即使同一个人每次运动也不尽相同，并且手腕摆动与人体运动并不是总能呈现某种形式的相关。所有这些都给手腕上步数检测方法的设计带来了挑战，因此市场上及文献中对手腕上步数检测方法的设计研究仍比较匮乏且存在不足，本文针对这一问题给出了很好的解决方案。

关键词：步数检测手腕式计步器三轴加速度传感器动态阈值峰值检测

基于可穿戴式MIMU的波峰-双阈值步数检测算法

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压电与声光 2019年第4期41卷 607-610页

作者：彭慧向高军方针严隆辉方海斌中国电子科技集团公司第二十六研究所重庆400060 重庆邮电大学智能传感技术与微系统重庆市高校工程研究中心重庆400065

惯性导航系统中,行人航迹推算(PDR)算法在位置解算中至关重要,其中步数统计准确程度直接影响行人的定位精度。针对传统波峰-阈值检测法存在伪波峰的影响,提出了一种基于可穿戴式微型惯性测量单元(MIMU)的波峰-双阈值步数检测算法,在行... 详细信息

惯性导航系统中,行人航迹推算(PDR)算法在位置解算中至关重要,其中步数统计准确程度直接影响行人的定位精度。针对传统波峰-阈值检测法存在伪波峰的影响,提出了一种基于可穿戴式微型惯性测量单元(MIMU)的波峰-双阈值步数检测算法,在行走过程中,对窗函数滤波后的合加速度进行波峰检测,并对波峰进行双阈值限定。检测到波峰满足高阈值时计为有效波峰,且相连波峰间出现低阈值时则计步成功,从而降低伪波峰对计步的影响,实现步数的精确检测。实验结果表明,当MIMU分别佩戴在多种位置时,行人多运动模式下计步精度为98%以上。

关键词：行人航迹推算微型惯性测量单元(MIMU) 波峰-双阈值步数检测

基于MEMS加速度传感器的步数检测算法研究综述

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计算机应用研究 2018年第12期35卷 3526-3532页

作者：谢光强黄向龙李杨徐峰广东工业大学计算机学院广州510000

随着智能移动终端、智能穿戴设备以及基于惯性传感器的行人定位导航系统的快速发展,针对这些设备和系统中的计步需求,大量有关基于MEMS加速度传感器的步数检测算法的研究工作已经开展并取得了优秀的成果。针对该领域中现有的技术方法,... 详细信息

随着智能移动终端、智能穿戴设备以及基于惯性传感器的行人定位导航系统的快速发展,针对这些设备和系统中的计步需求,大量有关基于MEMS加速度传感器的步数检测算法的研究工作已经开展并取得了优秀的成果。针对该领域中现有的技术方法,首先阐述了该领域的发展情况,指出目前该领域的主要研究要点、方法种类以及应用情况;接着,综述了目前该领域的研究现状,从数据预处理方法和步数验证方法这两方面对多种步数检测算法进行了阐述以及优缺点的分析;然后,对该领域的研究要点进行了深入的探讨,分析总结步数检测算法中与研究要点相关的技术方法。最后,讨论并展望了该领域未来的发展方向,以期为后续的研究提供参考。

关键词：步数检测 MEMS 加速度传感器

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基于加速度传感器的运动步数检测算法研究

电子器件 2016年第5期39卷 1175-1179页

作者：魏芬邓海琴南京航空航天大学金城学院教学实验中心南京211156

为解决人体运动过程中手腕摆动对步数检测干扰的影响,提出了一种区域峰值步数检测算法。该算法根据人体运动时的加速度信号特征,使用高斯滤波去除噪声对加速度信号的影响,基于三轴合加速度数据采用区域峰值检测方法判定有效步伐,同时利... 详细信息

为解决人体运动过程中手腕摆动对步数检测干扰的影响,提出了一种区域峰值步数检测算法。该算法根据人体运动时的加速度信号特征,使用高斯滤波去除噪声对加速度信号的影响,基于三轴合加速度数据采用区域峰值检测方法判定有效步伐,同时利用提取的加速度信号幅值的变化量作为特征值,准确实现了稳定状态下的跑步、走路两种动作的自动识别,并根据人体不同的运动状态自动调整采样速率,有效降低了系统功耗。实验结果表明,区域峰值算法相比于动态阀值和单一峰值的算法具有更高的步数检测精确度,可达到95%以上。

关键词：传感器应用步数检测信号矢量幅值区域峰值检测加速度传感器

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基于加速度传感器的步数检测模型研究和应用

基于加速度传感器的步数检测模型研究和应用

作者：黄向龙广东工业大学

学位级别：硕士

随着人工智能技术的快速发展,智能计步功能的研究和应用也随之受到越来越多的重视。依托于MEMS(Micro-Electro-Mechanical System)技术的发展,基于MEMS技术的传感器因其体积小、低功耗等多个优点而被各种智能移动终端所采用,例如智能手... 详细信息

随着人工智能技术的快速发展,智能计步功能的研究和应用也随之受到越来越多的重视。依托于MEMS(Micro-Electro-Mechanical System)技术的发展,基于MEMS技术的传感器因其体积小、低功耗等多个优点而被各种智能移动终端所采用,例如智能手机、智能手表、智能手环等,正因为集成了一系列MEMS传感器,使得这些设备的智能化成为可能。其中最普遍的便是对MEMS加速度传感器的使用,通过MEMS加速度传感器可以采集到与用户运动紧密相关的信号数据,通过分析这些数据,可以预测出用户当前的运动状况以及计算出用户行走的步数,而计算用户步数即所谓的计步功能。用户的步数信息在运动监测、PDR(Pedestrian Dead Reckoning)技术等领域具有重要的应用价值,因此如何通过MEMS加速度传感器采集到的加速度信号准确检测出用户行走的步数,成为步数检测算法领域最基本的研究要点。目前,国内外许多学者在基于MEMS加速度传感器的计步算法和动作识别领域,已经研究出了许多有效的方法。但是,在动作识别领域,大多数方法需要将MEMS传感器固定于实验者的某一部位,而在计步算法领域,在降低不同动作对计步结果的影响上,大多数研究者采取的是滤波、借助重力校正等数据预处理方法,很少把动作识别方法融入步数检测算法。鉴于此,本文提出一种基于动作识别的自适应步数检测算法,有效地将动作识别模型与步数检测算法进行了融合。不同的动作导致MEMS传感器位置发生不同的变化,相应的加速度信号特征也会发生改变,通过动作识别模型,计步系统可以识别出人体的不同动作,然后步数检测模型将会根据不同特征的加速度信号有效地进行计步策略的调整,以达到最佳的计步结果。本文的方法无需固定MEMS传感器的位置,其自适应性能力也不是仅仅借助数据预处理的方式来提升。在动作识别模型中,为了提高动作识别的准确率,本文采用机器学习方法对加速度信号的特征进行学习和辨别,并且提出子带能量差比率差的特征来进一步提高识别效率。在步数检测模型部分,根据不同的动作识别结果,分析设计了3种不同的计步策略,每种策略对应一个具体的步数检测算法,充分体现了本文计步算法的自适应性能力。本文在真实场景下采集了多个实验者的加速度信号数据,在MATLAB平台上进行了实验仿真,并分析了本文动作识别和步数检测算法的性能表现。除此以外,为了进一步展现本文算法的优势,本文实验阶段还实现了其他3种计步算法作为对比实验,所有实验结果表明本文的计步算法自适应性更强,在各种动作下的平均计步准确率达到98.9%。

关键词： MEMS 加速度传感器动作识别步数检测自适应

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基于惯性传感器的步数检测算法

沈阳师范大学学报（自然科学版） 2021年第6期39卷 571-576页

作者：杜庆东范珏沈阳师范大学软件学院沈阳110034

行人轨迹推算(pedestrian dead reckoning,PDR)是一种无需参考基础设施的定位导航方法,由步数检测(step detection,SD)和步长估计(step length estimation,SLE)2个关键部分组成。在不同的步行模式中应用步数检测和步长估计是一个具有挑... 详细信息

行人轨迹推算(pedestrian dead reckoning,PDR)是一种无需参考基础设施的定位导航方法,由步数检测(step detection,SD)和步长估计(step length estimation,SLE)2个关键部分组成。在不同的步行模式中应用步数检测和步长估计是一个具有挑战性的问题。针对此问题,提出了一种基于使用智能手机的3种步行模式(即正常行走、原地踏步及快速行走)的鲁棒步数检测方法,通过基于动态时间扭曲(dynamic time warping)的结合峰值预测和过零检测方法来提高步数检测的精度。所提出的步数检测算法可以准确识别3种步行模式中每一步的起点和终点。针对不同的步行模式提出准确的步长估计模型,以提高步长估计的精度。实验结果表明,根据所提出的方法,步数检测的准确率约为97.8%,估计步行距离的误差约为4.0%,优于传统的步数检测和步长估计方法。

关键词：行人轨迹推算步数检测过零检测峰值预测

基于多模型融合的室内行人航迹推算建模与性能分析

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江苏大学学报（自然科学版） 2024年第4期45卷 456-463页

作者：丁飞朱跃艾成万孙进张登银南京邮电大学江苏省宽带无线通信和物联网重点实验室江苏南京210003 南京邮电大学物联网学院江苏南京210003

针对行人航位推算(pedestrian dead reckoning,PDR)室内信号易受到环境和多径效应干扰的问题,提出一种基于多模型融合的室内PDR优化建模方法.给出多模型融合的室内PDR建模方法系统模型,包括步数检测、步长推算、方向推算以及位置推算4... 详细信息

针对行人航位推算(pedestrian dead reckoning,PDR)室内信号易受到环境和多径效应干扰的问题,提出一种基于多模型融合的室内PDR优化建模方法.给出多模型融合的室内PDR建模方法系统模型,包括步数检测、步长推算、方向推算以及位置推算4个关键阶段.该方法在步数检测阶段融合了峰值检测算法、局部最大值算法以及提前过零检测算法;在步长推算阶段融合Weinberg方法和Kim方法,并利用卡尔曼滤波算法校正步数检测和步长推算的误差.基于不同场景从步数、步长、方向、位置误差方面与传统算法进行比较.结果表明,该组合模型结合了传统步数检测和步长推算算法的特征识别结果,可实现对步数检测、步长推算过程中信号特征的优化处理;在手持场景下,步数检测识别准确,步长推算中值误差在0.060 m以内,方向推算平均绝对误差最小为3.06°,位置推算平均误差为0.2353 m,取得较好的室内步行状态识别与定位性能.

关键词：行人航位推算室内定位步数检测步长推算方向推算位置推算

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一种角速度信息辅助的行人计步参数检测方法

机械强度 2017年第5期39卷 1031-1035页

作者：王平张广鹏张延顺黄树峰姚娟西安理工大学机械与精密仪器工程学院西安710048 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院北京100191 中航工业陕西华燕航空仪表有限公司汉中723102 陕西航空职业技术学院实训中心汉中723102

在穿戴腰式行人导航系统中,行人做弯腰、上下蹲等原地起伏动作时会引起传统峰值检测法步数检测误差。为补偿此项误差,在对人体腰部运动特征分析基础上,提出一种引入角速度信息辅助的行人步数检测方法。此方法先提取人体前向、侧向角速... 详细信息

在穿戴腰式行人导航系统中,行人做弯腰、上下蹲等原地起伏动作时会引起传统峰值检测法步数检测误差。为补偿此项误差,在对人体腰部运动特征分析基础上,提出一种引入角速度信息辅助的行人步数检测方法。此方法先提取人体前向、侧向角速度信息来判断行人是否前进,并联合垂向加速度计输出的峰值信号,进行组合步数检测。在对27组引入原地起伏动作的行走实验中,应用峰值检测法和本文方法检测步数的平均准确率分别是85.8%、98.84%。实验结果表明,提出的方法能有效减少原地起伏动作导致的步数误差,且具有较高的可靠性。

关键词：行人导航 MEMS 步数检测峰值检测运动特征