本發(fā)明涉及慣性定位技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于慣性定位的多功能鞋墊。

背景技術(shù)：

現(xiàn)階段運(yùn)用最多的主要是gps定位，wifi定位，基站定位等定位技術(shù)，但這些定位技術(shù)均存在較大的局限性，其盲區(qū)問題較為突出。慣性定位領(lǐng)域是一個(gè)全新的領(lǐng)域，基于慣性定位的自主定位技術(shù)作為一個(gè)定位精度更高，外界因素需求較低的定位技術(shù)，具有可靠、實(shí)時(shí)、便攜的優(yōu)點(diǎn)，有更好的市場需求。如廈門市踏踏聯(lián)盟科技有限公司2015年提出的一種gps定位鞋墊專利，其利用gps定位具有一定的局限性，再如申請?zhí)枮閏n205214382u的智能定位鞋墊，其利用gps定位，基站定位和wifi定位的混合使用，雖優(yōu)于僅用gps信號(hào)的定位精度，然后對(duì)于三者信號(hào)皆無的極端環(huán)境下，仍舊無能為力。雖然長沙格致電子科技有限公司提出了一種慣性定位鞋墊，但是對(duì)于鞋墊的具體定位精度無從考證，并且長沙科技有限公司提出的慣性定位鞋墊無法實(shí)現(xiàn)人體運(yùn)動(dòng)信息判別功能。

現(xiàn)有市面上的智能鞋墊幾乎是通過gps、基站、wifi定位以及慣性導(dǎo)航實(shí)現(xiàn)定位，但對(duì)于一些無wifi信號(hào)、無gps覆蓋、四周無基站等極端環(huán)境，以及室內(nèi)封閉環(huán)境、樓層中三維的定位，現(xiàn)有的智能鞋墊無能為力，且現(xiàn)有的定位鞋墊精度不夠高。

本申請?zhí)岢隽艘环N慣性定位的多功能鞋墊。與傳統(tǒng)的智能鞋墊相比，這種多功能鞋墊利用慣性定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)定位，它克服了傳統(tǒng)定位鞋墊無法實(shí)現(xiàn)室內(nèi)以及無gps、無wifi、無基站定位的缺點(diǎn)。

三軸加速度計(jì)和三軸陀螺儀可實(shí)現(xiàn)人體行走步數(shù)的精準(zhǔn)監(jiān)控，與普通的計(jì)步軟件相比，精度更高，并且能記錄人體的行走軌跡，如共享至人體的出行和人體運(yùn)動(dòng)的加速度數(shù)據(jù)以及運(yùn)動(dòng)角度數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)信息，具有極高的商用和醫(yī)用應(yīng)用前景。

加速度計(jì)和陀螺儀采集的人體三軸加速度和三軸角速度可實(shí)現(xiàn)人體信息的判別，如運(yùn)用在老人小孩的看護(hù)上，具有很大的商用價(jià)值。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明旨在解決以上現(xiàn)有技術(shù)的問題。提出了一種提高定位精度且可實(shí)現(xiàn)人體信息的判別的基于慣性定位的多功能鞋墊。本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

一種基于慣性定位的多功能鞋墊，包括鞋墊本體，其還包括：設(shè)置在鞋墊本體內(nèi)的慣性傳感器模塊、主控電路模塊、信號(hào)傳輸模塊、存儲(chǔ)器、電池模塊及usb模塊，所述慣性傳感器模塊負(fù)責(zé)測得人體三個(gè)軸向的運(yùn)動(dòng)加速度、人體運(yùn)動(dòng)航向角及測量人體距海平面的高度；所述主控電路模塊，用于實(shí)現(xiàn)定位導(dǎo)航、人體運(yùn)動(dòng)信息判別、步數(shù)記錄，其上集成了陀螺儀姿態(tài)更新算法、加速度計(jì)和磁力計(jì)定姿算法、擴(kuò)展卡爾曼濾波算法、航跡推算算法、人體運(yùn)動(dòng)信息判別算法；

所述信號(hào)傳輸模塊負(fù)責(zé)與智能手機(jī)通過無線連接并傳送數(shù)據(jù)到手機(jī)app，同時(shí)信號(hào)傳輸模塊與主控電路模塊相連，usb模塊(作用是用來燒錄程序和充電)可與主控電路模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，usb模塊與電池模塊相連，進(jìn)行充電管理，存儲(chǔ)器與主控電路模塊直接相連，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能。

進(jìn)一步的，所述慣性傳感器模塊包含三軸加速度計(jì)、三軸陀螺儀、三軸磁力計(jì)和氣壓計(jì)，所述三軸加速度計(jì)用于測量人體運(yùn)動(dòng)的三個(gè)軸向的加速度，三軸陀螺儀用于測量人體三個(gè)軸向的運(yùn)動(dòng)角速度，三軸磁力計(jì)用于測量人體運(yùn)動(dòng)航向角，氣壓計(jì)用于測量人體距海平面的高度。

進(jìn)一步的，所述陀螺儀姿態(tài)更新算法采用四元素方法求陀螺儀的姿態(tài)角，得出四元素表示的坐標(biāo)變換矩陣和四元素的微分方程，采用四階龍格庫塔法求解微分方程，計(jì)算四參數(shù)的更新值，求得姿態(tài)角。

進(jìn)一步的，所述擴(kuò)展卡爾曼濾波算法包括步驟：

初始時(shí)采集加速度計(jì)、磁力計(jì)和陀螺儀的原始數(shù)據(jù)；對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差補(bǔ)償和卡爾曼濾波；若k<1時(shí)，則計(jì)算初始時(shí)刻加速度計(jì)和磁力計(jì)的姿態(tài)角，確定初始姿態(tài)角，根據(jù)初始姿態(tài)角計(jì)算初始四元素；若k>＝1,按照捷聯(lián)慣導(dǎo)法計(jì)算出k時(shí)刻加速度計(jì)和磁力計(jì)的姿態(tài)角，四元素的四階龍格庫塔法計(jì)算k時(shí)刻陀螺儀的姿態(tài)角；再進(jìn)行陀螺儀噪聲估計(jì)，計(jì)算過程噪聲協(xié)方差q融合實(shí)現(xiàn)姿態(tài)角噪聲估計(jì)，計(jì)算測量噪聲協(xié)方差r；采用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法進(jìn)行姿態(tài)融合，計(jì)算姿態(tài)角。

進(jìn)一步的，所述航跡推算算法具體包括：

利用坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后的加速度數(shù)據(jù)二次積分為每一步的行走位移，每步的行走位移累加即為行走總位移，利用氣壓計(jì)測得的高度信號(hào)通過低通濾波處理，可獲得人體行走坐標(biāo)的高度信息，可定位到室內(nèi)樓層位置，利用航跡推算算法可得到人體具體坐標(biāo)。

進(jìn)一步的，所述步數(shù)記錄的實(shí)現(xiàn)包括：首先，用漢明窗濾波的方法對(duì)加速度信號(hào)進(jìn)行濾波處理，窗口大小為5，濾波后的加速度數(shù)據(jù)呈規(guī)律變化，每一個(gè)跨步對(duì)應(yīng)一個(gè)峰值、一個(gè)零點(diǎn)和一個(gè)谷值，類似于一個(gè)正弦波，利用峰值檢測法來檢測步態(tài)。

進(jìn)一步的，人體運(yùn)動(dòng)信息判別算法檢測4種人體運(yùn)動(dòng)信息，包括長期劇烈活動(dòng)狀態(tài)、長期靜止?fàn)顟B(tài)、跌倒?fàn)顟B(tài)以及正?；顒?dòng)狀體；采用滑動(dòng)時(shí)間窗口的特征提取方法以獲取人體的實(shí)時(shí)活動(dòng)信息，首先，引用合成加速度幅值為：

提取以下幾個(gè)特征值：

a)靜止時(shí)只受重力作用，提取特征值1：a2i＝|a1i-1|

b)人體直立時(shí)，重力加速度主要集中于y軸，跌倒時(shí)，重力加速度主要集中于x軸和z軸人體跌倒時(shí)，跌倒前后的兩個(gè)時(shí)間窗內(nèi)的比值相差較大，提取特征值2；特征值2：

c)人體劇烈活動(dòng)時(shí)，會(huì)處于失重或者超重，而人在跌倒時(shí)，人體首先處于失重狀態(tài)，人身體著地后逐漸處于超重狀態(tài)，合成加速度也重力加速度之差也偏大，提取時(shí)特征3：

進(jìn)行特征識(shí)別最終得到人體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)的判別。

進(jìn)一步的，所述主控電路模塊可選用stm32f407單片機(jī)芯片，使用mpu6050型號(hào)的加速度計(jì)和陀螺儀，使用型號(hào)為hmc5883l和型號(hào)為ms5611的氣壓傳感器，可選用usb2.0接口，以及2.4v鋰電池模塊，可使用b-0002藍(lán)牙模塊實(shí)現(xiàn)整體功能。

進(jìn)一步的，所述信號(hào)傳輸模塊包括藍(lán)牙模塊和3g模塊，藍(lán)牙模塊負(fù)責(zé)與智能手機(jī)通過藍(lán)牙連接并傳送數(shù)據(jù)到手機(jī)app，同時(shí)藍(lán)牙模塊與主控電路模塊相連，3g模塊可將信號(hào)傳遞到遠(yuǎn)程手機(jī)app，且與主控電路模塊相連。

本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)及有益效果如下：

1.本發(fā)明使用慣性定位的方法，能夠?qū)崿F(xiàn)無源自主不受外部信號(hào)影響的精確定位，避免了傳統(tǒng)定位鞋墊需用gps信號(hào)且受外部信號(hào)影響的缺陷，在極端環(huán)境下，仍能實(shí)現(xiàn)定位；

2.本發(fā)明能夠判別人體的運(yùn)動(dòng)信息，如長期靜止活動(dòng)狀態(tài)、長期劇烈運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、跌倒?fàn)顟B(tài)和正?；顒?dòng)狀態(tài)四大信息，是傳統(tǒng)的定位鞋墊無法實(shí)現(xiàn)的，如運(yùn)用在老人小孩的看護(hù)上，具有很大的商用價(jià)值。

3.本發(fā)明采用的步數(shù)記錄的方法優(yōu)于普通手機(jī)的計(jì)步方法，能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)記錄步數(shù)。

4.本鞋墊可在手機(jī)app記錄人體的行走軌跡，如共享至人體的出行和人體運(yùn)動(dòng)的加速度數(shù)據(jù)以及運(yùn)動(dòng)角度數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)信息，和出行信息，具有極高的商用和醫(yī)用應(yīng)用前景。

附圖說明

圖1是本發(fā)明提供優(yōu)選實(shí)施例航向角融合原理圖；

圖2是本發(fā)明提供優(yōu)選實(shí)施例擴(kuò)展卡爾曼濾波算法流程圖；

圖3是本發(fā)明航跡推算算法原理圖；

圖4是本發(fā)明提供實(shí)施例的步數(shù)顯示圖；

圖5是本發(fā)明提供優(yōu)選實(shí)施例人體運(yùn)動(dòng)信息判別算法框圖；

圖6是本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例鞋墊原理圖；

圖7是本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例鞋墊結(jié)構(gòu)圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、詳細(xì)地描述。所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明的一部分實(shí)施例。

本發(fā)明解決上述技術(shù)問題的技術(shù)方案是：

本發(fā)明主要針對(duì)市面流行的用gps、wifi、基站等定位技術(shù)的多功能鞋墊，由于其定位結(jié)果受外部環(huán)境的限制，且定位精度以及計(jì)步精度不夠高的缺點(diǎn)，提出了一種新的基于慣性定位的多功能鞋墊。

主要結(jié)構(gòu)：

參照圖6和圖7所示為一種基于慣性定位的多功能鞋墊，其大的模塊為慣性傳感器模塊、算法、信號(hào)傳輸模塊。其詳細(xì)結(jié)構(gòu)為：慣性傳感器模塊1包含加三軸速度計(jì)、三軸陀螺儀、三軸磁力計(jì)和氣壓計(jì)，慣性定位模塊1主要工能是采集人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，與主控電路模塊5相連，并把運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)傳送給主控電路模塊5，算法在主控電路模塊5中，并控制整個(gè)鞋墊。信號(hào)傳輸模塊包括藍(lán)牙模塊8和3g模塊2。藍(lán)牙模塊8負(fù)責(zé)與智能手機(jī)通過藍(lán)牙連接并傳送數(shù)據(jù)到手機(jī)app，同時(shí)藍(lán)牙模塊8與主控電路模塊5相連。3g模塊2可將信號(hào)傳遞到遠(yuǎn)程手機(jī)app，且與主控電路模塊5相連。usb模塊6可與主控電路模塊5進(jìn)數(shù)據(jù)傳輸，且與電池模塊7相連，進(jìn)行充電管理。存儲(chǔ)器5與主控電路模塊5直接相連，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能。

這種多功能鞋墊，針對(duì)年輕人群，通過藍(lán)牙模塊與智能手機(jī)相連，可實(shí)現(xiàn)年輕人群運(yùn)動(dòng)健康的監(jiān)控、實(shí)時(shí)定位、自主尋車等功能；針對(duì)老年小孩等人群，通過無線傳輸模塊與家人手機(jī)保持信息傳遞，可實(shí)現(xiàn)老人小孩的看護(hù)，具有極好的市場運(yùn)用前景。

主要功能：定位導(dǎo)航、人體運(yùn)動(dòng)信息判別、步數(shù)記錄。

5.具體實(shí)施方式

【1】.定位導(dǎo)航的實(shí)現(xiàn)

本多功能鞋墊實(shí)現(xiàn)定位導(dǎo)航的主要原理為慣性定位的方法。

加速度計(jì)測得的人體運(yùn)動(dòng)的三個(gè)軸向的加速度，三軸陀螺儀測得人體三個(gè)軸向的運(yùn)動(dòng)角速度，三軸磁力計(jì)測量人體運(yùn)動(dòng)航向角，氣壓計(jì)可以測量人體距海平面的高度。

慣性導(dǎo)航中，加速度計(jì)測量的加速度信息實(shí)際在載體坐標(biāo)系中，但是慣性導(dǎo)航是一個(gè)基于牛頓經(jīng)典力學(xué)定理在慣性空間建立力學(xué)方程，需在導(dǎo)航坐標(biāo)系中求解。具體實(shí)現(xiàn)方法如下：

step1.從載體坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到導(dǎo)航坐標(biāo)系

地理坐標(biāo)系t(oxtytzt)：本終端以東北天坐標(biāo)系作為地理坐標(biāo)系，選取載體重心為原點(diǎn)，oxt軸指向正北，oyt軸指向正東，ozt軸豎直指向天。

載體坐標(biāo)系b(oxbybzb)：載體坐標(biāo)系與載體相連，以載體重心為原點(diǎn)o,oxb軸沿載體縱軸指向前，oyb軸沿載體橫軸指向右，ozb軸垂直于oxbyb面，并沿載體的豎軸方向指向下。

導(dǎo)航坐標(biāo)系n(oxnynzn)：導(dǎo)航坐標(biāo)系是在導(dǎo)航時(shí)根據(jù)導(dǎo)航系統(tǒng)工作的需要而選取的作為導(dǎo)航基準(zhǔn)的坐標(biāo)系，是一種當(dāng)?shù)氐牡乩碜鴺?biāo)系，其原點(diǎn)隨載體運(yùn)動(dòng),，oxn、oyn、ozn軸的指向分別平行于某個(gè)空間坐標(biāo)系的各相應(yīng)軸。本終端以地理坐標(biāo)系作為導(dǎo)航坐標(biāo)系。

載體坐標(biāo)系首先繞第一個(gè)坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)-γ角度，得到坐標(biāo)系b1，然后繞b1第二個(gè)坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)θ角度，得到坐標(biāo)系b2，最后繞b2第三個(gè)坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)-ψ角度，得到導(dǎo)航坐標(biāo)系。其中橫滾角為γ，俯仰角為θ，航向角為ψ。

轉(zhuǎn)換矩陣為

step2.陀螺儀、加速度計(jì)和磁力計(jì)的航向角的融合

總體算法思想如圖1所示

設(shè)姿態(tài)速率為它表示載體坐標(biāo)系b相對(duì)導(dǎo)航坐標(biāo)系n的角速度，它滿足：

式中，是陀螺儀組合對(duì)運(yùn)載體角速度在載體坐標(biāo)系下的測量值；是導(dǎo)航坐標(biāo)系相對(duì)慣性坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)角速度在載體坐標(biāo)系中的投影。

a)陀螺儀姿態(tài)更新算法

鑒于傳感器本身的缺陷，獲得的傳感器數(shù)據(jù)存在較大的噪聲誤差。因此，先對(duì)傳感器的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波。

假定某時(shí)刻陀螺儀真實(shí)的姿態(tài)角為當(dāng)載體處于非加速運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí)，將陀螺儀采集的原始數(shù)據(jù)經(jīng)過卡爾曼濾波處理，采用四元素法計(jì)算出姿態(tài)角且有這樣的關(guān)系

本多功能鞋墊采用四元素方法求陀螺儀的姿態(tài)角，四元素表示的坐標(biāo)變換矩陣如下：

四元素向量滿足微分方程：

采用四階龍格庫塔法求解微分方程，計(jì)算四參數(shù)的更新值:

其中，歐拉角計(jì)算公式為：

式中，h為更新的步長，帶入歐拉角計(jì)算公式得到姿態(tài)角：

θ＝arcsin(-t31)

b)加速度計(jì)和磁力計(jì)定姿算法

當(dāng)載體處于非加速運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí)，將加速度和磁力計(jì)采集的原始數(shù)據(jù)經(jīng)過卡爾曼濾波處理，計(jì)算出姿態(tài)角且滿足

當(dāng)載體處于任意姿態(tài)時(shí)，我們把人體的三軸加速度值從載體坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到導(dǎo)航坐標(biāo)系的過程中，假設(shè)載體坐標(biāo)三軸上測量的加速度值為

ab＝[abxabyabz]^t

由坐標(biāo)變換矩陣可得從載體坐標(biāo)系到導(dǎo)航坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換后的加速度為

為捷聯(lián)慣導(dǎo)的歐拉角矩陣，計(jì)算出俯仰角和橫滾角為：

磁力計(jì)用于計(jì)算水平方向的航向角，當(dāng)載體位于任意姿態(tài)時(shí)，計(jì)算出地磁場沿x軸和y軸的分量mx和my，計(jì)算出磁航向角hm。

其中滿足，

mx和my為地磁在地磁場在oxb軸、oyb軸上的分量；ψm為載體縱軸相對(duì)于磁北的航向角；δψ為磁偏角，ψ為最后要求的載體縱軸oxb相對(duì)于真北的航向角，其中有

ψ＝ψm+δψ

由于載體在運(yùn)動(dòng)過程中姿態(tài)會(huì)不斷變化，存在俯仰角θ和橫滾角γ。對(duì)組合系統(tǒng)進(jìn)行修正結(jié)果為：

c)擴(kuò)展卡爾曼濾波融合

算法思路如圖2擴(kuò)展卡爾曼濾波融合算法流程圖

1)卡爾曼濾波

由卡爾曼濾波算法原理，要估算k時(shí)刻的實(shí)際姿態(tài)角，則應(yīng)根據(jù)k-1時(shí)刻的姿態(tài)角預(yù)測。其中用于估算k時(shí)刻的實(shí)際姿態(tài)角有兩個(gè):陀螺儀計(jì)算出的角度和加速度計(jì)與磁力計(jì)的估計(jì)角度。將陀螺儀的角度作為預(yù)測角度，噪聲偏差為ω(k)，對(duì)應(yīng)角度的協(xié)方差為過程噪聲協(xié)方差q；將加速度計(jì)的角度作為實(shí)時(shí)測量角度，噪聲偏差為v(k)，對(duì)應(yīng)的協(xié)方差為測量噪聲協(xié)方差r。陀螺儀、加速度計(jì)和磁力計(jì)在測量數(shù)據(jù)時(shí)是一個(gè)線性離散隨機(jī)過程，對(duì)應(yīng)姿態(tài)角θ(k)的狀態(tài)方程和測量方程z(k)可以表示為：

θ(k)＝mθ(k-1)+fu(k)+ω(k)

z(k)＝hθ(k)+v(k)

其中：m和f為系統(tǒng)參數(shù)；h為測量系統(tǒng)參數(shù)；u(k)是k時(shí)刻對(duì)系統(tǒng)的控制量。狀態(tài)預(yù)測方程實(shí)現(xiàn)及時(shí)向前推導(dǎo)當(dāng)前的狀態(tài)變量和誤差協(xié)方差估計(jì)的結(jié)果，為下一個(gè)時(shí)間狀態(tài)提供先驗(yàn)估計(jì)。構(gòu)建卡爾曼濾波方程如下：

狀態(tài)預(yù)測方程：

θ(k/k-1)＝mθ(k-1/k-1)+fu(k)

預(yù)測均方誤差方程：

p(k/k-1)＝mp(k-1/k-1)m^t+q

其中：p(k/k-1)為θ(k/k-1)對(duì)應(yīng)的協(xié)方差。狀態(tài)估計(jì)方程為：

θ(k/k)＝θ(k/k-1)+kg(k)[z(k)-hθ(k/k-1)]

其中：kg(k)為卡爾曼增益。最優(yōu)卡爾曼濾波增益方程為：

kg(k)＝p(k/k-1)h^t/[hp(k/k-1)h^t+r]

估計(jì)均方誤差方程：

p(k/k)＝[i-kg(k)h]p(k/k-1)

其中：θ(k/k)為融合濾波后的最優(yōu)姿態(tài)角。為實(shí)現(xiàn)多傳感器信息融合卡爾曼方程的自回歸更新，得到最優(yōu)的姿態(tài)角，需要不斷更新誤差估計(jì)q和r。

2)姿態(tài)角噪聲估計(jì)

對(duì)于作為預(yù)測角度的陀螺儀的協(xié)方差q，直接由其誤差計(jì)算，作為測量角度的加速度計(jì)和磁力計(jì)的噪聲協(xié)方差通過融合更新計(jì)算得到。

加速度計(jì)和磁力計(jì)角度估計(jì)誤差和陀螺儀角度估計(jì)誤差為相互獨(dú)立的零均值白噪聲序列，即均勻分布于給定頻帶上的高斯噪聲，由離散系統(tǒng)差分的原理，可得到相鄰兩時(shí)刻角度估計(jì)值的差值：

兩式差值即為融合的誤差：

差值的協(xié)方差為：

由于陀螺儀、加速度計(jì)和磁力計(jì)的誤差為相互獨(dú)立的零均值白噪聲序列，則在短時(shí)間內(nèi)，誤差的變化為平穩(wěn)過程，且由于本發(fā)明采用的陀螺儀穩(wěn)定度好、測量精度高、誤差小，其誤差可以忽略，差值的協(xié)方差為

得到誤差的二階中心距，即加速度計(jì)和磁力計(jì)的協(xié)方差：

則為姿態(tài)角噪聲估計(jì)，作為濾波融合的測量噪聲協(xié)方差r，用于卡爾曼濾波的自回歸數(shù)據(jù)更新。經(jīng)過不斷地最優(yōu)自回歸，最后可得到最優(yōu)的姿態(tài)角，從而求得航向角ψ。

step3.步長估計(jì)

步態(tài)檢測過程中，根據(jù)靜止與運(yùn)動(dòng)相互交替的周期性特征確定人的步數(shù)，三軸加速度計(jì)的模值具有與行人步態(tài)特征類似的規(guī)律性和周期性的波形特征，三軸加速度的模值為

其中，abx、aby和zbz分別為慣性傳感器模塊中三軸加速度計(jì)x，y和z軸的輸出值。利用峰值檢驗(yàn)法對(duì)加速度模值進(jìn)行處理可獲得較為平滑的加速度信號(hào)。

由坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后的加速度為

步態(tài)判別確定人體每個(gè)步態(tài)周期中腳尖運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段δt。通過對(duì)行人腳尖的水平加速度ax、ay和垂直加速度az分別進(jìn)行雙重積分得到人體腳尖的水平位移lx和垂直位移ly為

lx為行人每一步步長h，ly為行人1個(gè)步態(tài)所行走的空間高度。

step4.航跡推算算法

利用坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后的加速度數(shù)據(jù)二次積分為每一步的行走位移，每步的行走位移累加即為行走總位移，利用氣壓計(jì)測得的高度信號(hào)通過低通濾波處理，可獲得人體行走坐標(biāo)的高度信息，可定位到室內(nèi)樓層位置。利用航跡推算算法可得到人體具體坐標(biāo)。

若一直開始時(shí)刻人體所在位置為坐標(biāo)零點(diǎn)，假設(shè)為坐標(biāo)(x0,y0,z0)，則在任意時(shí)刻(xk,yk,zk)的位置坐標(biāo)為

ψi為第i步航向角，hi為第i步步長，hk為每一步測得的人體所在的位置相對(duì)于海平面的高度。

其原理如圖3航跡推算算法原理圖

人體每一步航跡連接起來即為人體總的運(yùn)動(dòng)軌跡。

【2】.計(jì)步的實(shí)現(xiàn)

加速度計(jì)原始值輸出的波形會(huì)產(chǎn)生多峰值現(xiàn)象，易造成計(jì)步誤判，不利于步態(tài)判別。首先，用漢明窗濾波的方法對(duì)加速度信號(hào)進(jìn)行濾波處理，窗口大小為5.濾波后的加速度數(shù)據(jù)呈規(guī)律變化，每一個(gè)跨步對(duì)應(yīng)一個(gè)峰值、一個(gè)零點(diǎn)和一個(gè)谷值，類似于一個(gè)正弦波。本多功能鞋墊利用峰值檢測法來檢測步態(tài)。如圖4步數(shù)顯示圖所示，圓圈點(diǎn)為加速度的峰值，圓圈點(diǎn)出現(xiàn)的次數(shù)即為步數(shù)。

【3】.人體運(yùn)動(dòng)信息判別實(shí)現(xiàn)

加速度傳感器采集人體的加速度數(shù)據(jù)能夠反映人體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息，本多功能鞋墊的目的在于檢測4種人體運(yùn)動(dòng)信息。包括長期劇烈活動(dòng)狀態(tài)、長期靜止?fàn)顟B(tài)、跌倒?fàn)顟B(tài)以及正?；顒?dòng)狀體。其方法如下

本多功能鞋墊用滑動(dòng)時(shí)間窗口的特征提取方法以獲取人體的實(shí)時(shí)活動(dòng)信息。

首先，引用合成加速度幅值(均為載體坐標(biāo)系中選取加速度的值)為：

提取以下幾個(gè)特征值：

a)靜止時(shí)只受重力作用，提取特征值1：a2i＝|a1i-1|

b)人體直立時(shí)，重力加速度主要集中于y軸，跌倒時(shí)，重力加速度主要集中于x軸和z軸人體跌倒時(shí)，跌倒前后的兩個(gè)時(shí)間窗內(nèi)的比值相差較大，提取特征值2。特征值2：

c)人體劇烈活動(dòng)時(shí)，會(huì)處于失重或者超重，而人在跌倒時(shí)，人體首先處于失重狀態(tài)，人身體著地后逐漸處于超重狀態(tài)，合成加速度也重力加速度之差也偏大，提取時(shí)特征3：

利用算法編程進(jìn)行特征識(shí)別最終得到人體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)的判別，算法思想如圖5所示：

5、技術(shù)效果

本鞋墊可實(shí)現(xiàn)3大功能：定位導(dǎo)航、步數(shù)記錄、人體運(yùn)動(dòng)信息判別。

定位導(dǎo)航功能具體實(shí)現(xiàn)人體的三維定位，可以定位到具體樓層的位置，相比于傳統(tǒng)的gps定位方式更精準(zhǔn)。

步數(shù)記錄功能依賴峰值檢驗(yàn)法，由于人體行走時(shí)，足部的加速度變化比較大，峰值檢驗(yàn)法可以很好的判別步態(tài)，達(dá)到極低的誤判率。

人體運(yùn)動(dòng)信息判別功能可以具體實(shí)現(xiàn)行人在戴著鞋墊行走時(shí)，能夠檢測人體的4種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)：長期靜止活動(dòng)狀態(tài)、長期劇烈運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、跌倒?fàn)顟B(tài)和正?；顒?dòng)狀態(tài)，如運(yùn)用在老人小孩的監(jiān)護(hù)或者青年人運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的大數(shù)據(jù)分析有巨大的市場前景。

6、非線性實(shí)現(xiàn)

本鞋墊可選用stm32f407單片機(jī)芯片，使用mpu6050型號(hào)的加速度計(jì)和陀螺儀，使用型號(hào)為hmc5883l和型號(hào)為ms5611的氣壓傳感器，可選用usb2.0接口，以及2.4v鋰電池模塊，可使用b-0002藍(lán)牙模塊實(shí)現(xiàn)整體功能。

以上這些實(shí)施例應(yīng)理解為僅用于說明本發(fā)明而不用于限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。在閱讀了本發(fā)明的記載的內(nèi)容之后，技術(shù)人員可以對(duì)本發(fā)明作各種改動(dòng)或修改，這些等效變化和修飾同樣落入本發(fā)明權(quán)利要求所限定的范圍。