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多场景下的行人步频自适应检测方法

郭丞 吴飞 朱海

郭丞, 吴飞, 朱海. 多场景下的行人步频自适应检测方法[J]. 全球定位系统, 2021, 46(6): 98-106. doi: 10.12265/j.gnss.2021062101
引用本文: 郭丞, 吴飞, 朱海. 多场景下的行人步频自适应检测方法[J]. 全球定位系统, 2021, 46(6): 98-106. doi: 10.12265/j.gnss.2021062101
GUO Cheng, WU Fei, ZHU Hai. Adaptive detection method pedestrian step frequency in multi scenes[J]. GNSS World of China, 2021, 46(6): 98-106. doi: 10.12265/j.gnss.2021062101
Citation: GUO Cheng, WU Fei, ZHU Hai. Adaptive detection method pedestrian step frequency in multi scenes[J]. GNSS World of China, 2021, 46(6): 98-106. doi: 10.12265/j.gnss.2021062101

多场景下的行人步频自适应检测方法

doi: 10.12265/j.gnss.2021062101
基金项目: 国家自然科学基金青年科学基金项目(61902237);上海市科技学术委员会重点项目(18511101600);上海市科委青年科技英才“扬帆计划”资助项目(19YF1418200)
详细信息
    作者简介:

    郭丞:(1997—),男,硕士研究生,研究方向为多源融合室内定位

    吴飞:(1968—),男,博士,教授,研究方向为计算机网络

    朱海:(1992—),男,博士,研究方向为无线局域网定位

    通讯作者:

    吴飞 E-mail: fei_wu1@163.com

  • 中图分类号: TP212.9;P228.4

Adaptive detection method pedestrian step frequency in multi scenes

  • 摘要: 针对步频检测中容易出现步数过计、错计等问题影响行人航迹推算(PDR)室内定位精度,提出一种自适应步频检测算法. 由于智能手机内置加速度传感器直接采集得到的数据存在大量干扰噪声,提出一种组合滤波去噪方法,即将加速度数据依次通过赫尔指数移动平均法、卡尔曼滤波(KF)和低通滤波的预处理滤波组合去除噪声. 然后在不同场景下,如上下楼、水平地面和不限制步速,经过峰谷值去异、自适应动态阈值、峰谷值成对的检测算法后获取峰谷值个数,实现在多场景和多步态下的准确计步. 实验结果表明:相比峰值检测和动态阈值算法,该方法能有效剔除伪真步数且适应于上下楼场景,综合场景下的实验平均精度达到99.44%.

     

  • 图  1  行人手持手机姿态

    图  2  行人行走时三轴及合加速度

    图  3  加速度数据预处理前后对比

    图  4  数据预处理和步频检测流程

    图  5  静止时加速度数据

    图  6  上下楼的数据波动

    图  7  随机5组的阈值选取实验对比

    图  8  动态阈值截取伪真值

    图  9  峰谷值对去伪

    图  10  预处理算法对比

    图  11  两种步频检测算法对比

    表  1  5名行人的步频检测结果

    行人编号步行状态实际行走步数峰值检测动态阈值本文方法
    检测步数检测误差/%检测步数检测误差检测步数检测误差/%
    A上楼走(5层)100107710661000
    下楼走(5层)1001161610551000
    慢速走10014141131311000
    常速走100114141066991
    快速走10010991077991
    B上楼走(5层)100107710331011
    下楼走(5层)100105510441000
    慢速走10017373118181000
    常速走100104410111000
    快速走100102210221011
    C上楼走(5层)100106610111000
    下楼走(5层)10010771000991
    慢速走10017777131311000
    常速走100106610211000
    快速走10010001001991
    上楼走(5层)100106610221000
    D下楼走(5层)100110101033982
    慢速走10019494134341000
    常速走100109910331011
    快速走100101110111000
    上楼走(5层)10010661000982
    下楼走(5层)100108810221000
    E慢速走1001696914848982
    常速走10010661044991
    快速走100105510331000
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  • 收稿日期:  2021-06-21
  • 网络出版日期:  2021-12-29

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