行人惯性导航零速检测算法

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1、2016年第35卷第3期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)147DOI:10．13873/J．1000—9787(2016)03—0147—04*行人惯性导航零速检测算法费程羽，苏中，李擎(北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室，北京100101)摘要:在行人惯性导航中，零速检测是实现速度误差清零和导航误差估计的前提，有着重要的作用。针对行人运动过程中零速区间时间间隔短难以检测的问题，提出了一种基于人体脚部运动特征的零速检测算法，将步行运动抽象成了一个包含4个隐含状态与15个观测

2、量的隐马尔可夫模型，并阐述了模型构建机理。利用Baum—Welch算法训练和优化模型参数，提高了检测准确率。实验结果表明:所提出的方法零速检测效果较好，且采用该方法的行人惯性导航系统，其定位误差约为行进距离的0．73%，定位精度较高。关键词:行人惯性导航;零速检测;隐马尔可夫模型;Baum—Welch算法中图分类号:TP212．9文献标识码:A文章编号:1000—9787(2016)03—0147—04Zerovelocitydetectionalgorithmforpedestrian*inertialnavigationFEICheng-

3、yu，SUZhong，LIQing(BeijingKeyLaboratoryofHighDynamicNavigationTechnology，UniversityofBeijingInformationScience＆Technology，Beijing100101，China)Abstract:Inpedestrianinertialnavigation，zerovelocitydetectionispremisetoresetvelocityerrorsandestimatenavigationerror．Aimingatproblem

4、thattimeintervalofzerovelocityisshortanditisdifficulttodetectinpedestrianmovingprocess，azerovelocitydetectionalgorithmbasedonhumanfootmovementcharacteristicsisproposed，wherewalkingmotionisabstractedintoahiddenMarkovmodelwith4hiddenstatesand15observations，andconstructionmech

5、anismofmodelisdescribed．ThemodelparametersaretrainedandoptimizedbyBaum—Welchalgorithmanddetectionaccuracyisimproved．Experimentalresultsshowthattheproposedmethodhasbettereffectonzerovelocitydetection，andthepositioningerrorofpedestrianinertialnavigationsystemusingthismethodis

6、about0．73%ofthetraveldistance，andthepositioningprecisionishigh．Keywords:pedestrianinertialnavigation;zerovelocitydetection;hiddenMarkovmodel;Baum—Welchalgo-rithm0引言速区间，依据这种思想，本文提出了一种基于隐马尔可夫模现有的行人惯性导航中绝大多数采用惯性导航计算位型的零速检测算法，将行人的步行运动过程抽象为一个隐［1～4］置，并设置零速修正算法消除速度积累误差。所谓零速马尔可夫模型，

7、并利用Baum—Welch算法训练和优化模型修正算法是指在行人运动过程中的零速区间内利用卡尔曼参数，从而实现的运动过程中的零速检测。滤波器估计导航误差，抑制位置与速度误差的发散的方法。1行人的步行运动特征由于行人步行运动过程中脚部接触地面的时间即零速区间对于行人的步行运动而言，在运动中的任意时刻至少时间很短(通常为0．1～0．3s)，因此，如何准确可靠地检测零有一只脚处于与地面接触状态，所以，按照步行过程中脚的速区间成为了一个重要问题。运动状态，可以将一个步行周期大体分为两个阶段:静止阶将步行运动按照脚的状态进行划分，如果每一步中脚段与摆动阶

8、段。摆动阶段又可以分为三部分，即前脚尖离的不同状态均能够被有效检测，那么，就可以得到准确的零地、空中摆动、后脚跟着地三个过程，因此，将一个步行周期收稿日期:2015