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第4章行人步频探测和步长估计
第4章行人步频探测和步长估计
在行人航迹推算PDR算法中,步行速度和距离的确定,不再使用惯性导航
对加速度积分的方法,而是利用步态信号的周期性和信号统计特征与行走速度相
关的规律,采用步频探测和步长估计的方法。本章将回顾目前存在的步行速度和
距离估计算法,介绍基于多传感器平台MSP加速度计的步频探测算法和步长模
型,详细说明引入肌电信号EMG进行步频探测和步长估计的方法,并通过大量
的实验论证各种算法和模型的有效性。
4.1 传统步频探测算法和步长估计模型
如第二章介绍,在个人导航中,当GPS接收机无法正常工作时,使用自包
含传感器来辅助导航定位任务。传统惯性积分机制因为低成本加速度计的误差太
大而不可用,必须考虑其它替代方法。于是有学者根据行人步态的运动生理学特
性,提出了通过步频探测和步长估计间接地确定步行速度和距离的方法,从而避
免了积分机制对初始对准过程的苛刻要求和误差随时间累积的弊端。
然而,尽管加速度信号波形随着个人行走呈现出周期性的特征,加速度计放
置在人身上不同部位其波形和周期明显不同,如上半身的加速度波形没有stance
阶段,下半身的加速度信号具有双峰等。首先明确复步和单步的定义。复步
(Stride),又叫跨步,其步长指从一只脚脚后跟着地到相同脚再次着地的距离。
单步(Step),其步长指一只脚着地到另一只脚着地之间的距离。1个复步等同于
1个完整步态(Gait Cycle),等于2个单步(Chai,2004)。当加速度计放置在人
上半身时,其测量的信号表现出与单步对应的波形,而放置在下半身时,其测量
的信号波形随该条腿对应复步变化,可参考图2.7。
由于加速度计测量的信号包含地球重力分量,受到仪器测量噪声和行走时身
体抖动的影响,开始步频探测前,一个必要步骤为信号预处理,剔除重力分量,
消除噪声,使加速度波形特征变得更清晰,如一个跨步对应信号经过降噪后从多
峰变为单峰。常用的预处理方法有:多点平滑(Fang et al,2005),低通滤波(Jee
et al,1999:Mezentsev,2005b),差分处理(Weimann et al,2007),小波去噪
(Ladetto,2000)等。
针对人身体不同部位加速度波形不同的特点,目前存在大量步频探测方法,
但是部分步频探测算法应用于具体某一类波形。目前常用的步频探测算法有:
峰值探测法(Peak Detection):针对人体行走时上半身加速度信号每步呈现
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