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申请/专利权人：北京自动化控制设备研究所

摘要：本发明公开了一种基于实时惯性参数的行人未知步态类型识别方法，所述方法包括：选用两个MEMS惯性传感器，一个安装在人体腰部、一个安装在人体足部；采集行人运动过程中腰部、足部MEMS惯性传感器输出的步态信息，包括加速度、角速度，进行低通滤波，提取步态信息周期内的最小特征量，构建步态特征数据库；基于采集的步态样本及步态特征数据库，将最小特征量作为SVM模型、ANN模型的输入，对不同模型的计算结果给出置信度，综合判断输出当前最小特征量对应的运动状态。本发明实现对行人运动步态类型的准确识别，为非结构化环境中基于步态信息的步长精确估计及惯性导航误差抑制奠定了基础。

主权项：1.一种基于实时惯性参数的行人未知步态类型识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.选用两个MEMS惯性传感器，一个安装在人体腰部、一个安装在人体足部；步骤2.采集行人运动过程中腰部、足部MEMS惯性传感器输出的步态信息，包括加速度、角速度，进行低通滤波，提取步态信息周期内的最小特征量，构建步态特征数据库；步骤3.基于采集的步态样本及步态特征数据库，将最小特征量作为SVM模型、ANN模型的输入，对不同模型的计算结果给出置信度，综合判断输出当前最小特征量对应的运动状态；提取步态信息周期内的最小特征量具体包括：基于加速度信息的最小特征量如下： Amax＝max{A1,A2,…,An}Amin＝min{A1,A2,…,An}其中，axi，ayi，azi表示步态周期内不同采样时刻加速度传感器输出的参数，Ai表示i时刻加速度模值，表示步态周期内加速度均值，σA表示步态周期内加速度标准差，Amax表示步态周期内加速度最大值，Amin表示步态周期内加速度最小值；同理，可计算基于陀螺信息的最小特征量； ωmax＝max{ω1,ω2,…,ωn}ωmin＝min{ω1,ω2,…,ωn}其中，ωxi，ωyi，ωzi表示步态周期内不同采样时刻角速度传感器输出的参数，ωi表示i时刻角速度模值，表示步态周期内角速度均值，σω表示步态周期内角速度标准差，ωmax表示步态周期内角速度最大值，ωmin表示步态周期内角速度最小值；综合判断输出当前最小特征量对应的运动状态MotionMode，判断方法如下： 其中，MaxSVMx,y为采用SVM方法分类得到的当前步态类型的识别结果，RltANNx,y为采用ANN方法分类得到的当前步态类型的识别结果；SVMfoot为足部安装惯性传感器得到的分类结果，SVMwaist为腰部安装惯性传感器得到的分类结果；ANNfoot为足部安装惯性传感器得到的分类结果，ANNwaist为腰部安装惯性传感器得到的分类结果，λ1、λ3为采用SVM方法得到的分类结果的置信度；λ2、λ4为采用ANN方法得到的分类结果的置信度。

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权利要求：

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