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    一種基于MEMS慣性測量單元的多源信息自適應步數檢測方法技術

    技術編號:15326007 閱讀:234 留言:0更新日期:2017-05-16 10:20
    本發明專利技術公開了一種基于MEMS慣性測量單元的多源信息自適應步數檢測方法,該方法采用低成本的MEMS慣性測量單元作為核心部件,該慣性測量單元包括一個三軸加速度計和一個三軸陀螺儀。首先在不影響用戶正常行走的條件下將該慣性測量單元固定于足部,并利用上位機對該測量單元進行初始校準;其次利用上位機采集用戶在行走過程中該測量單元輸出的加速度和角速度信號,并對采集到的信號進行低通濾波處理;然后對濾波后的信號求取自適應閾值;最后通過將上述的自適應閾值作為檢測步數的條件來實現步數的檢測。本發明專利技術實現基于低成本MEMS慣性測量單元的行人步數檢測,適用于基于MEMS慣性測量單元的個人健康數據監測以及行人導航系統領域。

    An adaptive step number detection method for multi-source information based on MEMS inertial measurement unit

    The invention discloses a method for adaptive detection of multi-source information step MEMS inertial measurement unit based on the number, the method adopts MEMS low cost inertial measurement unit as the core component, the inertial measurement unit includes a three axis accelerometer and a three axis gyro. At first, the user does not affect normal walking under the condition of the inertial measurement unit is fixed on the foot, and the initial calibration of the measuring unit with computer; secondly, in the process of walking the measuring unit output acceleration and angular velocity signal by using the PC user acquisition, and the acquired signals are low pass filter; the filtered signal is then obtained by adaptive threshold; finally the adaptive threshold detection as a detection step to realize the number of steps. The invention realizes pedestrian step detection based on a low-cost MEMS inertial measurement unit, and is suitable for monitoring personal health data based on an MEMS inertial measurement unit and a pedestrian navigation system field.

    【技術實現步驟摘要】
    一種基于MEMS慣性測量單元的多源信息自適應步數檢測方法
    本專利技術涉及一種基于MEMS慣性測量單元的多源信息自適應步數檢測方法,可以應用在與用戶的步態特性相對應地高精度地檢測個人健康數據以及行人導航系統領域。
    技術介紹
    隨著國民生活水平不斷提高,對個人健康日益關注,健康、運動與醫療市場需求大增,基于MEMS慣性傳感器的可穿戴設備已經由概念走入了人們的日常生活,可穿戴設備將各類傳感、識別、連接和云服務等技術綜合嵌入到人們的眼睛、戒指、手表、手環、服裝及鞋襪等日常穿戴的設備中,來實現用戶五感能力拓展、生活管家、社交娛樂、健康監測等功能。以往,提出了只利用加速度傳感器檢測步數的計步方法。對于一般步行、快走、跑步等步行方式,該計步方法根據加速度信號波形的極大值及極小值來檢測一步,并對步數進行計數。但是,對于用戶來說,存在由于受傷、走路腳擦地皮地步行、緊急環境下運動狀態不規則等情況,針對這種步行方式單純的依靠加速度信號來檢測步數存在很大的誤差。然而,作為計測用戶的步數的技術,不僅需要對于一般的步行、快走、跑步等步行方式要能夠實現精確地檢測步數,而且需要能夠在特殊的運動方式下精確地檢測步數,并穩定且高精度地檢測用戶的步行間距。但是,當前已有的基于MEMS慣性器件的步數檢測方法由于器件自身精度低、受噪聲影響大等特點,單純的依靠一種數據源根本不能準確地對用戶的步數進行精確的檢測。
    技術實現思路
    本專利技術要解決的技術問題是:克服現有技術的不足,提出一種基于MEMS慣性測量單元的多源信息自適應步數檢測方法,為基于MEMS慣性測量單元的個人健康數據監測以及行人導航系統領域提供可靠的數據來源。本專利技術解決上述技術問題采用的技術方案是:一種基于MEMS慣性測量單元的多源信息自適應步數檢測方法,該方法步驟如下:步驟(1)、首先在不影響用戶正常行走的條件下,將MEMS慣性測量單元固定于用戶足部,所述MEMS慣性測量單元包括一個三軸加速度計和一個三軸陀螺儀,并對該測量單元進行初始化;步驟(2)、通過上位機采集用戶運動過程中置于足部的MEMS慣性測量單元輸出的加速度信號和角速度信號,并對采集到的加速度信號和角速度信號分別進行低通濾波處理;步驟(3)、通過設定一個固定的時間間隔作為滑動時間窗口,然后通過求滑動時間窗口內加速度信號和角速度信號均值的方法實現對濾波后的加速度和角速度信號自適應閾值的獲取;步驟(4)、將步驟(3)中獲取到的自適應加速度閾值與自適應角速度閾值作為步數檢測的條件,并判斷當前時刻的加速度和角速度信號是否滿足步數檢測條件;步驟(5)、如果步驟(4)判定的結果為“是”,則當前檢測到的步數有效,計步值加1,并進一步判斷是否處理完所有信號,如果判定結果也為“是”則結束,否則讀取下一時刻的信號,繼續處理;反之如果步驟(4)判定的結果為“否”則進一步判斷是否處理完所有信號,如果判定結果為“是”則結束,但如果判定結果為“否”則返回繼續執行步驟(2)至步驟(5),直至處理完所有信號結束。進一步的,所述步驟(1)中對MEMS慣性測量單元進行初始化是指利用上位機對三軸加速度計和三軸陀螺儀進行初始校準。進一步的,所述步驟(3)中通過求滑動時間窗口內加速度和角速度信號均值的方法實現對濾波后的加速度和角速度信號自適應閾值的獲取的實現步驟如下:步驟a.自適應加速度上閾值是通過求取滑動時間窗口內的正向加速度信號的均值來實現的,為自適應加速度上閾值,n為滑動時間窗口內的正向加速度采樣個數,i是一個變量,Ai為滑動時間窗口內正向加速度的值,自適應加速度上閾值計算公式為:步驟b.自適應加速度下閾值是通過求取滑動時間窗口內的負向加速度信號的均值來實現的,為自適應加速度下閾值,n為滑動時間窗口內的負向加速度采樣個數,k是一個變量,Ak為滑動時間窗口內負向加速度的值,自適應加速度下閾值計算公式為:步驟c.自適應角速度上閾值是通過求取滑動時間窗口內的正向角速度信號的均值來實現的,為自適應角速度上閾值,n為滑動時間窗口內的正向角速度采樣個數,i是一個變量,ωi為滑動時間窗口內正向角速度的值,自適應角速度上閾值計算公式為:步驟d.自適應角速度下閾值是通過求取滑動時間窗口內的負向角速度信號的均值來實現的,為自適應角速度下閾值,n為滑動時間窗口內的負向角速度采樣個數,k是一個變量,ωk為滑動時間窗口內的負向角速度的值,自適應角速度下閾值計算公式為:其中,所述步驟(4)中判斷當前時刻的加速度和角速度信號是否滿足設定的步數檢測條件是指通過將步驟(3)獲取到的自適應閾值作為步數檢測的條件,只有當當前時刻的加速度和角速度信號滿足設定的步數檢測條件時,當前檢測到的步數有效,計步值加1。本專利技術的原理是:本專利技術是在MEMS慣性測量單元初始化之后,通過上位機采集MEMS慣性測量單元輸出的加速度信號和角速度信號,并通過低通濾波器對加速度信號和角速度信號進行低通濾波處理,然后對濾波后的信號分別求取自適應閾值,最終通過判定實時的加速度信號和角速度信號是否滿足為檢測步數而設置的自適應閾值條件來實現步數檢測;其中上位機的界面如圖2所示,上位機通過COM口實現與MEMS慣性測量單元的通訊,通過該上位機可以實現MEMS慣性測量單元的初始校準,以及MEMS慣性測量單元輸出的加速度信號和角速度信號的采集。本專利技術利用低通濾波器處理采集到的加速度信號和角速度信號的過程如圖3,濾波器的截止頻率設置為2~5Hz。原始的加速度信號和角速度信號通過低通濾波處理后,對濾波后的加速度信號和角速度信號求取自適應閾值的過程如圖4,通過將加速度信號和角速度信號的自適應閾值作為檢測步數的條件,最終通過判定當前時刻的加速度和角速度信號是否滿足以上所設定的步數檢測條件,只有當判定結果為“是”時,說明步數檢測有效,計步值加1。本專利技術與現有技術相比的優點在于:(1)本專利技術采用基于MEMS慣性測量單元的多源信息自適應步數檢測方法,通過求取多個信息源的自適應閾值,能進一步提升步數檢測的精度,不僅實現了信號的有效利用,而且能減小干擾因素引起的錯誤檢測,提高了檢測精度。(2)本專利技術采用一種基于MEMS慣性測量單元的多源信息自適應步數檢測方法,能夠適用于人體運動過程中的多種步態方式,比如:慢走、快走、慢跑、快走、上樓、下樓等。對于人體在各種運動方式下均可以實現準確的步數檢測。附圖說明圖1為本專利技術的多源信息自適應步數檢測方法流程圖;圖2為本專利技術使用的上位機界面;圖3為本專利技術使用的低通濾波器工作流程圖;圖4為本專利技術的自適應閾值設定流程圖。具體實施方式下面結合附圖以及具體實施方式進一步說明本專利技術。本專利技術是一種基于MEMS慣性測量單元的多源信息自適應步數檢測方法的,具體實施方式如圖1所示:步驟(1)本專利選用的MEMS慣性測量單元為MPU6050,首先對MPU6050慣性測量單元進行初始化。步驟(2)通過上位機實現MPU6050慣性測量單元輸出加速度信號角速度信號的采集;并通過matlab提供的低通濾波函數filter對采集到的加速度信號和角速度信號進行低通濾波處理。步驟(3)通過選取30個采樣數據所歷經的時間作為滑動時間窗口,然后對濾波后的加速度信號和角速度信號求取自適應閾值的步驟具體包括:步驟①自適應加速度上閾值是通過求取滑動時間窗口內的正向本文檔來自技高網...
    一種基于MEMS慣性測量單元的多源信息自適應步數檢測方法

    【技術保護點】
    一種基于MEMS慣性測量單元的多源信息自適應步數檢測方法,其特征在于,該方法步驟如下:步驟(1)、首先在不影響用戶正常行走的條件下,將MEMS慣性測量單元固定于用戶足部,所述MEMS慣性測量單元包括一個三軸加速度計和一個三軸陀螺儀,并對該測量單元進行初始化;步驟(2)、通過上位機采集用戶運動過程中置于足部的MEMS慣性測量單元輸出的加速度信號和角速度信號,并對采集到的加速度信號和角速度信號分別進行低通濾波處理;步驟(3)、通過設定一個固定的時間間隔作為滑動時間窗口,然后通過求滑動時間窗口內加速度信號和角速度信號均值的方法實現對濾波后的加速度和角速度信號自適應閾值的獲取;步驟(4)、將步驟(3)中獲取到的自適應加速度閾值與自適應角速度閾值作為步數檢測的條件,并判斷當前時刻的加速度和角速度信號是否滿足步數檢測條件;步驟(5)、如果步驟(4)判定的結果為“是”,則當前檢測到的步數有效,計步值加1,并進一步判斷是否處理完所有信號,如果判定結果也為“是”則結束,否則讀取下一時刻的信號,繼續處理;反之如果步驟(4)判定的結果為“否”則進一步判斷是否處理完所有信號,如果判定結果為“是”則結束,但如果判定結果為“否”則返回繼續執行步驟(2)至步驟(5),直至處理完所有信號結束。...

    【技術特征摘要】
    1.一種基于MEMS慣性測量單元的多源信息自適應步數檢測方法,其特征在于,該方法步驟如下:步驟(1)、首先在不影響用戶正常行走的條件下,將MEMS慣性測量單元固定于用戶足部,所述MEMS慣性測量單元包括一個三軸加速度計和一個三軸陀螺儀,并對該測量單元進行初始化;步驟(2)、通過上位機采集用戶運動過程中置于足部的MEMS慣性測量單元輸出的加速度信號和角速度信號,并對采集到的加速度信號和角速度信號分別進行低通濾波處理;步驟(3)、通過設定一個固定的時間間隔作為滑動時間窗口,然后通過求滑動時間窗口內加速度信號和角速度信號均值的方法實現對濾波后的加速度和角速度信號自適應閾值的獲取;步驟(4)、將步驟(3)中獲取到的自適應加速度閾值與自適應角速度閾值作為步數檢測的條件,并判斷當前時刻的加速度和角速度信號是否滿足步數檢測條件;步驟(5)、如果步驟(4)判定的結果為“是”,則當前檢測到的步數有效,計步值加1,并進一步判斷是否處理完所有信號,如果判定結果也為“是”則結束,否則讀取下一時刻的信號,繼續處理;反之如果步驟(4)判定的結果為“否”則進一步判斷是否處理完所有信號,如果判定結果為“是”則結束,但如果判定結果為“否”則返回繼續執行步驟(2)至步驟(5),直至處理完所有信號結束。2.根據權利要求1所述的基于MEMS慣性測量單元的多源信息自適應步數檢測方法,其特征在于:所述步驟(1)中對MEMS慣性測量單元進行初始化是指利用上位機對三軸加速度計和三軸陀螺儀進行初始校準。3.根據權利要求1所述的基于MEMS慣性測量單元的多源信息自適應步數檢測方法,其特征在于:所述步驟(3)中通過求滑動時間窗口內加速度和角速度信號均值的方法實現對濾波后的加速度和角速度信號自適應閾值的獲取的實現步驟如下:步驟a.自適應加速度上閾值是通過求取...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:朱莊生張雨龍李馳葉文袁學忠王世博
    申請(專利權)人:北京航空航天大學
    類型:發明
    國別省市:北京,11

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