基于慣性傳感系統(tǒng)的人員行進(jìn)分析及位移計(jì)算.pdf_第1頁(yè)
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1、室內(nèi)定位是當(dāng)前信息學(xué)科研究的熱點(diǎn)。當(dāng)前提出了很多解決上述問(wèn)題的方法,其中利用微機(jī)電機(jī)械系統(tǒng)(MEMS)測(cè)量人員動(dòng)作狀態(tài),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)定位功能的方法是其中重要的一類。本文就基于MEMS實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究。
  為了實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)步行這一最常見(jiàn)動(dòng)作的分解,本文首先將MEMS分別置于人體的腿部和腰部進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,然后對(duì)得到的參數(shù)進(jìn)行分析處理。利用所得參數(shù)的特點(diǎn),通過(guò)加速度和角速度識(shí)別完整步行過(guò)程。將MEMS置于腿部和腰部時(shí)得到的加

2、速度值、角速度值進(jìn)行比較,互相驗(yàn)證了步行動(dòng)作的分解過(guò)程及參數(shù)分布規(guī)律。同時(shí),本文統(tǒng)計(jì)了靜止和標(biāo)準(zhǔn)步行模式下磁力數(shù)據(jù),對(duì)磁力數(shù)據(jù)的分布進(jìn)行分析解釋,并據(jù)此給出了行進(jìn)方向的判斷方法。
  通過(guò)將MEMS置于人體小腿部采集慣性參數(shù)、分割連續(xù)步行過(guò)程為多個(gè)單步、計(jì)算單步步長(zhǎng)值并累加的方法可以得到總行進(jìn)位移。本文首先給出了這種算法的詳細(xì)計(jì)算原理并進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn),進(jìn)行了算法重現(xiàn)和驗(yàn)證;然后對(duì)算法中參數(shù)的選擇進(jìn)行了驗(yàn)證,并分析了相應(yīng)的結(jié)果;最

3、后在標(biāo)準(zhǔn)條件下測(cè)試驗(yàn)證了這種算法的精度。在獲得移動(dòng)位移值的基礎(chǔ)上,證實(shí)了通過(guò)計(jì)算垂直方向位移值可驗(yàn)證行進(jìn)位移計(jì)算結(jié)果。針對(duì)倒單擺模式的限制對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析,給出了這種算法的優(yōu)缺點(diǎn)和局限性。
  針對(duì)腿部不易攜帶MEMS的缺點(diǎn),本文提出了將MEMS置于腰部來(lái)計(jì)算步行位移值的算法。通過(guò)分析人體移動(dòng)時(shí)腰部移動(dòng)軌跡,將行進(jìn)過(guò)程準(zhǔn)確的分割為單步過(guò)程,再利用算法得到單步步長(zhǎng)值。論文對(duì)算法的正確性進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)

4、驗(yàn)證。結(jié)果表明,該算法所得單步步長(zhǎng)值和步行總位移的計(jì)算結(jié)果精度良好,所提方案可在室內(nèi)定位等領(lǐng)域應(yīng)用。
  對(duì)于人員行進(jìn)中的上樓、下樓動(dòng)作與標(biāo)準(zhǔn)步行動(dòng)作的識(shí)別問(wèn)題,本文采用支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)區(qū)分上樓、下樓和標(biāo)準(zhǔn)步行動(dòng)作。本文對(duì)上樓、下樓動(dòng)作和標(biāo)準(zhǔn)步行動(dòng)作進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集、動(dòng)作分析和特征提取,并針對(duì)相應(yīng)參數(shù)的特點(diǎn),進(jìn)行了三者的區(qū)分。結(jié)果表明,利用SVM可以有效地區(qū)分上樓、下樓和標(biāo)準(zhǔn)步行動(dòng)作

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