留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

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

    通信作者:

    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
    下载: 导出CSV
  • [1] JIN Y Y, TOH H S, SOH W S, et al. A robust dead-reckoning pedestrian tracking system with low cost sensors[C]// IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications, 2011. DOI: 10.1109/PERCOM.2011.5767590
    [2] WU Y, ZHU H B, DU Q X, et al. A survey of the research status of pedestrian dead reckoning systems based on inertial sensors[J]. International journal of automation and computing, 2018, 16(1): 1-83. DOI: 10.1007/s11633-018-1150-y
    [3] PEEBLES P Z J. Probability, random variable and random signal principles[M]. New York: McGraw Hill, 1993.
    [4] KANG W H, HAN Y N. SmartPDR: smartphone-based pedestrian dead reckoning for indoor localization[J]. IEEE sensors journal, 2015, 15(5): 2906-2916. DOI: 10.1109/JSEN.2014.2382568
    [5] JANG H J, KIM J W, HWANG D H. Robust step detection method for pedestrian navigation systems[J]. Electronics letters, 2007, 43(14): 749-751. DOI: 10.1049/el:20070478
    [6] TUMKUR K, SUBBIAH S. Modeling human walking for step detection and stride determination by 3-Axis accelerometer readings in pedometer[C]//The 4th International Conference on Computational Intelligence. Modelling and Simulation, 2012. DOI: 10.1109/CIMSim.2012.65
    [7] TANG Z H, GUO Y, CHEN X Q. Self-adaptive step counting on smartphones under unrestricted stepping modes[C]// IEEE 40th Annual Computer Software and Applications Conference(COMPASC), 2016. DOI: 10.1109/COMPSAC.2016.187
    [8] CHIEN J C, HIRAKAWA K, SHIEH J S, et al. An effective algorithm for dynamic pedometer calculation[C]// International Conference on Intelligent Informatics and Biomedical Sciences(ICIIBMS), 2015. DOI: 10.1109/ICIIBMS.2015.7439458
    [9] 魏芬, 邓海琴. 基于加速度传感器的运动步数检测算法研究[J]. 电子器件, 2016, 39(5): 1175-1179. DOI: 10.3969/j.issn.1005-9490.2016.05.031
    [10] 王岚, 彭敏, 周清峰. 基于自适应双阈值的计步算法[J]. 计算机应用研究, 2020, 37(5): 1741-1744,1773.
    [11] NGOC-HUYNH H, TRUONG P H, JEONG G-M. Step-detection and adaptive step-length estimation for pedestrian dead-reckoning at various walking speeds using a smartphone[J]. Sensors, 2016, 16(9): 1423. DOI: 10.3390/s16091423
    [12] ZHANG H M, YUAN W Z, SHEN Q, et al. A handheld inertial pedestrian navigation system with accurate step modes and device poses recognition[J]. IEEE sensors journal, 2014, 15(3): 1421-1429. DOI: 10.1109/JSEN.2014.2363157
    [13] SUSI M, RENAUDIN V, LACHAPELLE G. Motion mode recognition and step detection algorithms for mobile phone users[J]. Sensors, 2013, 13(2): 1539-1562. DOI: 10.3390/s130201539
    [14] 梁久祯, 朱向军, 陈璟. 基于手机加速度传感器的高精低采样计步算法设计[J]. 西北大学学报(自然科学版), 2015, 5(45): 738-744.
    [15] ZHANG R, BANNOURA A, HÖFLINGER F, et al. Indoor localization using a smart phone[C]//IEEE Sensors Applications Symposium Proceedings, 2013. DOI: 10.1109/SAS.2013.6493553
    [16] 李若涵, 张金艺, 徐德政, 等. 运动分类步频调节的微机电惯性测量单元室内行人航迹推算[J]. 上海大学学报(自然科学版), 2014, 20(5): 612-623.
    [17] THANH P V, NGUYEN D A, DINH D N, et al. Highly accurate step counting at various walking states using low-cost inertial measurement unit support indoor positioning system[J]. Sensors, 2018, 18(10): 22. DOI: 10.3390/s18103186
    [18] RAUDYS A , LENČIAUSKAS V, MALČIUS E. Moving averages for financial data smoothing[C]//International Conference on Information and Software Technologies, 2013(403): 34-45. DOI: 10.1007/978-3-642-41947-8_4
    [19] 胡增科, 朱锋, 刘万科. 利用Butterworth滤波器平滑加速度计的双天线GNSS/MEMS组合测姿[J]. 大地测量与地球动力学, 2020, 40(1): 51-55.
    [20] 贺锋涛, 赵胜利, 周广平, 等. 基于模糊逻辑的室内导航步长估计方法研究[J]. 电子技术应用, 2016, 42(11): 59-61,65.
    [21] 王文杰, 李军. 基于手机加速度传感器的计量算法设计[J]. 工业控制计算机, 2016, 29(1): 75-76,79. DOI: 10.3969/j.issn.1001-182X.2016.01.033
  • 加载中
图(13) / 表(1)
计量
  • 文章访问数:  391
  • HTML全文浏览量:  287
  • PDF下载量:  42
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2021-06-21
  • 网络出版日期:  2021-12-29

目录

    /

    返回文章
    返回