孫偉，丁偉，李瑞豹

（遼寧工程技術(shù)大學(xué)測(cè)繪與地理科學(xué)學(xué)院，遼寧阜新123000）

徒步導(dǎo)航系統(tǒng)中的自適應(yīng)步態(tài)優(yōu)化檢測(cè)方法研究*

孫偉*，丁偉，李瑞豹

（遼寧工程技術(shù)大學(xué)測(cè)繪與地理科學(xué)學(xué)院，遼寧阜新123000）

針對(duì)步態(tài)檢測(cè)的可靠性和準(zhǔn)確性成為制約個(gè)人徒步導(dǎo)航定位系統(tǒng)高精度定位的主要因素，提出一種基于K均值聚類參數(shù)調(diào)整的自適應(yīng)步態(tài)檢測(cè)算法。首先研究行走過程的足部運(yùn)動(dòng)規(guī)律，并分析慣性測(cè)量單元輸出加速度和角速率的數(shù)據(jù)特征，提出采用比力幅值滑動(dòng)方差作為檢測(cè)依據(jù)的步伐檢測(cè)方案；分析滑動(dòng)方差窗口參數(shù)、初始檢測(cè)閾值參數(shù)和誤檢修正時(shí)間參數(shù)對(duì)于檢測(cè)結(jié)果的影響并指出三者的關(guān)系，確定窗口參數(shù)、初始閾值選擇的一般準(zhǔn)則以及利用K均值聚類自適應(yīng)確定時(shí)間參數(shù)以糾正初始檢測(cè)結(jié)果中誤檢步態(tài)的可行性。利用實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)有MEMS傳感器開展了5組不同狀態(tài)下的徒步實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了步態(tài)檢測(cè)算法的可行性和有效性。

人員定位系統(tǒng)；步態(tài)檢測(cè)；滑動(dòng)方差；K均值聚類；自適應(yīng)

EEACC：7120；7230M；7320Edoi：10.3969/j.issn.1004-1699.2016.09.016

徒步導(dǎo)航系統(tǒng)是一種典型的個(gè)人連續(xù)定位系統(tǒng)，根據(jù)加速度計(jì)、陀螺儀輸出信息研究行走過程的運(yùn)動(dòng)規(guī)律進(jìn)而推算行人的實(shí)時(shí)位置［1-3］。MEMS慣性技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)了徒步導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展并為其實(shí)現(xiàn)工程化提供保障。人員定位系統(tǒng)可根據(jù)其特有步態(tài)規(guī)律實(shí)施步態(tài)檢測(cè)算法區(qū)分步態(tài)靜止階段和擺動(dòng)階段，對(duì)靜止步態(tài)階段應(yīng)用零速修正算法及時(shí)修正器件漂移引起的位置誤差［4-5］。因此步態(tài)檢測(cè)結(jié)果的有效性和準(zhǔn)確度將直接影響定位結(jié)果的可靠性和精度，國內(nèi)外學(xué)者以提高檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度為目的開展了大量的研究工作并提出了多種檢測(cè)方法。利用的檢測(cè)量包括比力模值、比力滑動(dòng)均值、比力滑動(dòng)方差、角速度模值、角速度滑動(dòng)均值、角速度能量等一種或多種相結(jié)合，檢測(cè)涉及的參數(shù)包括滑動(dòng)方差窗口大小、檢測(cè)閾值以及同一步態(tài)持續(xù)時(shí)間長短［6-9］。已有檢測(cè)算法大都基于特定的步態(tài)環(huán)境，檢測(cè)參數(shù)大小固定，對(duì)不同個(gè)體、不同運(yùn)動(dòng)環(huán)境適應(yīng)性較差。本文提出一種以比力滑動(dòng)方差為檢測(cè)量，結(jié)合MEMS器件數(shù)據(jù)特點(diǎn)確定窗口參數(shù)和閾值參數(shù)，利用聚類方法自適應(yīng)的確定時(shí)間參數(shù)并糾正初始分類結(jié)果，取得較為理想的測(cè)試結(jié)果。

1　步態(tài)規(guī)律分析

1.1傳感器安裝位置的確定

一個(gè)完整的步態(tài)周期包括腳跟離地HO（Heel Off）、腳尖離地TO（Toe Off）、腳跟著地HS（Heel Strike）、腳尖著地TS（Toe Strike）4個(gè)過程（圖1）［10］。其中TS至HO為靜止階段，其余各狀態(tài)構(gòu)成擺動(dòng)階段。靜止階段腳的速度理論上應(yīng)當(dāng)為零，對(duì)應(yīng)于IMU輸出比力應(yīng)等于當(dāng)?shù)刂亓铀俣龋撬俣葹榱?。但?shí)際情況由于器件偏差及測(cè)量誤差的存在，IMU輸出與理想值存在偏差，進(jìn)而導(dǎo)致慣性解算腳的實(shí)際速度不為零。步態(tài)檢測(cè)的目的就是辨識(shí)人行走周期中的靜止階段，是零速修正得以實(shí)施的前提。

圖1　步態(tài)示意圖

徒步導(dǎo)航系統(tǒng)中的慣性測(cè)量單元IMU（Inertial Measurement Unit）安裝位置各有不同，如安裝在鞋跟側(cè)面、鞋底中央、鞋面［8-9，11］。依據(jù)如上分析，將傳感器安裝于鞋面時(shí)可以獲得最長的靜止時(shí)間，可為零速修正提供充足的執(zhí)行時(shí)間，因此，本文將MEMS安裝于鞋面（圖2），并定義載體坐標(biāo)系（b系）的xb沿傳感器縱軸指前，yb沿傳感器橫軸指左，zb與xb、yb構(gòu)成右手空間直角坐標(biāo)系指天。

圖2　系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

1.2步態(tài)特征提取

為尋求最優(yōu)判別依據(jù)，進(jìn)一步確定步態(tài)變化對(duì)于慣性器件輸出數(shù)據(jù)的影響，截取某次測(cè)試后的慣性器件輸出進(jìn)行比對(duì)分析（如圖3）。

圖3　行走過程IMU輸出

可以看出，足部靜止階段三軸加速度計(jì)輸出及三軸陀螺儀輸出都保持較長時(shí)間的穩(wěn)定狀態(tài)，但是3個(gè)正交方向的角速度近似為零，由于IMU安裝角的存在導(dǎo)致重力分量作用于xb軸、yb軸加速度計(jì)導(dǎo)致加速度分別穩(wěn)定于3個(gè)固定值；足部擺動(dòng)階段的數(shù)據(jù)波動(dòng)變化較為劇烈，三方向加速度變化規(guī)律類似，而三方向角速度中y軸變化幅度顯著大于其余兩軸，這與人行走過程中足部運(yùn)動(dòng)規(guī)律及IMU傳感器坐標(biāo)軸指向?qū)?yīng)。

步態(tài)檢測(cè)用于判別行走過程中足部是否完全處于靜止?fàn)顟B(tài)。因此步態(tài)檢測(cè)算法可轉(zhuǎn)化為模式識(shí)別問題，且檢測(cè)結(jié)果僅有0、1兩種狀態(tài)（0表示靜止，1表示運(yùn)動(dòng)）［12-13］。檢測(cè)量的選擇是步態(tài)檢測(cè)的前提，不同檢測(cè)量具有不同的數(shù)據(jù)特征，檢測(cè)結(jié)果的有效性和準(zhǔn)確率也有所區(qū)別。考慮MEMS加速度計(jì)性能比MEMS陀螺性能穩(wěn)定、精度高［14-15］，且由圖3可知行走過程僅一個(gè)方向陀螺數(shù)據(jù)變化明顯，因而選取加速度計(jì)輸出構(gòu)造檢測(cè)量。

采用加速度幅值|fb|作為檢測(cè)量，通過選擇適當(dāng)檢測(cè)閾值可實(shí)現(xiàn)步態(tài)的辨識(shí)，但是通過對(duì)圖4加速度幅值數(shù)據(jù)分析可發(fā)現(xiàn)，足部擺動(dòng)階段加速度幅值波動(dòng)大，這將導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果中擺動(dòng)階段出現(xiàn)許多錯(cuò)誤的短時(shí)靜止?fàn)顟B(tài)，易導(dǎo)致步態(tài)誤判現(xiàn)象的出現(xiàn)。

圖4　加速度幅值與滑動(dòng)方差

則步態(tài)（Gait）檢測(cè)結(jié)果可表示為：

其中，σGate表示方差閾值。

2　自適應(yīng)步態(tài)優(yōu)化檢測(cè)

步態(tài)檢測(cè)涉及計(jì)算加速度滑動(dòng)方差的窗口大小、判斷靜止?fàn)顟B(tài)的加速度方差閾值、誤檢糾正的時(shí)間參數(shù)。根據(jù)圖5所示的檢測(cè)流程可以看出，初始步態(tài)檢測(cè)直接由加速度計(jì)數(shù)據(jù)通過選擇適當(dāng)窗口參數(shù)和方差閾值得到初始靜態(tài)及動(dòng)態(tài)。根據(jù)初始檢測(cè)結(jié)果對(duì)誤檢步態(tài)的進(jìn)一步糾正以提高最終步態(tài)的準(zhǔn)確性，時(shí)間參數(shù)的選取應(yīng)用了K均值聚類方法，具有自適應(yīng)性。

2.1窗口大小設(shè)定

窗口參數(shù)是計(jì)算加速度滑動(dòng)方差的關(guān)鍵參數(shù)，窗口大小決定參與計(jì)算滑動(dòng)方差的數(shù)據(jù)量，不同窗口大小內(nèi)的滑動(dòng)方差不同。為說明窗口參數(shù)的特征，分別取w=10、w=20、w=30、w=40計(jì)算加速度滑動(dòng)方差（如圖6），對(duì)比發(fā)現(xiàn)w過小時(shí)導(dǎo)致閾值范圍小，容易出現(xiàn)擺動(dòng)階段被誤檢為靜止，隨著w的取值增大，滑動(dòng)方差越平滑，可供選擇的閾值范圍越大。但窗口參數(shù)并不是越大越好，因?yàn)橛?jì)算時(shí)采用中心點(diǎn)前后各w/2的數(shù)據(jù)，導(dǎo)航窗口長度產(chǎn)生一半的時(shí)間延遲，延遲時(shí)間取決于IMU采樣率。此外，當(dāng)窗口參數(shù)過大時(shí)將導(dǎo)致部分?jǐn)[動(dòng)時(shí)刻滑動(dòng)方差過于平滑，通過縮小閾值的可選擇范圍，避免出現(xiàn)擺動(dòng)狀態(tài)漏檢。

圖5　自適應(yīng)步態(tài)檢測(cè)流程圖

圖6　窗口大小對(duì)加速度滑動(dòng)方差的影響

2.2閾值設(shè)定

閾值是直接區(qū)分行人足部狀態(tài)的核心參數(shù)，不同個(gè)體、不同行走速度的行走數(shù)據(jù)多對(duì)應(yīng)的閾值參數(shù)各不相同，一般需要根據(jù)具體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析確定。通過對(duì)加速度滑動(dòng)方差數(shù)據(jù)分析后發(fā)現(xiàn)：測(cè)量誤差導(dǎo)致靜止階段滑動(dòng)方差不為零，而是存在一些局部小幅度波動(dòng)，同樣擺動(dòng)階段也存在較大幅度波動(dòng)。根據(jù)加速度滑動(dòng)方差數(shù)據(jù)特點(diǎn)，閾值選擇及對(duì)應(yīng)的檢測(cè)結(jié)果存在以下幾種可能性：

③若取σ1＜σGait＜σ2，則不會(huì)漏檢所有靜態(tài)，但將出現(xiàn)部分?jǐn)[動(dòng)階段被誤檢為短時(shí)靜態(tài)。

④若σGait大于擺動(dòng)低谷最大值小于擺動(dòng)尖峰最小值，則步態(tài)檢測(cè)退化為計(jì)步器，部分?jǐn)[動(dòng)階段被誤檢為靜態(tài)。

⑤若σGait大于所有擺動(dòng)尖峰的最小值而小于擺動(dòng)尖峰最大值，則將完全漏檢部分?jǐn)[動(dòng)階段，而相應(yīng)時(shí)段被認(rèn)為處于靜態(tài)從而導(dǎo)致檢測(cè)步數(shù)少于實(shí)際行走步數(shù)。

⑥若σGait大于所有擺動(dòng)尖峰的最大值，則將漏檢所有步態(tài)，檢測(cè)步數(shù)為零，整個(gè)行走過程被視為靜態(tài)。

圖7　閾值參數(shù)選取

2.3時(shí)間參數(shù)選取

通過對(duì)閾值參數(shù)的分析可發(fā)現(xiàn)閾值的準(zhǔn)確選取較為困難，當(dāng)出現(xiàn)圖7（b）的情況時(shí)，無論怎樣選擇閾值都會(huì)產(chǎn)生誤檢并會(huì)出現(xiàn)與實(shí)際行走不符的短時(shí)靜態(tài)或短時(shí)動(dòng)態(tài)。為進(jìn)一步提高步態(tài)檢測(cè)方法的準(zhǔn)確度，需對(duì)原始檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行糾正，剔除不正確的步態(tài)結(jié)果。其中一種有效的方法是比較所有初始檢測(cè)的靜態(tài)階段持續(xù)的時(shí)間，然后設(shè)置一時(shí)間閾值將所有小于閾值的短時(shí)靜態(tài)階段濾除。雖然該方法具有一定效果但可實(shí)現(xiàn)性差，原因在于時(shí)間參數(shù)選取存在困難，且不恰當(dāng)?shù)倪x取可能導(dǎo)致糾正結(jié)果呈現(xiàn)更大的偏離誤差。

通過實(shí)現(xiàn)時(shí)間參數(shù)的自適應(yīng)選擇，可分別計(jì)算初始檢測(cè)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的每一階段持續(xù)時(shí)間，然后利用K均值聚類方法根據(jù)靜態(tài)統(tǒng)計(jì)結(jié)果分為真、假靜態(tài)。那么任何界于假靜態(tài)持續(xù)最長時(shí)間和真靜態(tài)持續(xù)最短時(shí)間之間的時(shí)間參數(shù)都可被準(zhǔn)確區(qū)，并可實(shí)現(xiàn)對(duì)初始擺動(dòng)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行處理。具體實(shí)現(xiàn)過程如下：

①統(tǒng)計(jì)初始檢測(cè)步態(tài)各次靜態(tài)、擺動(dòng)出現(xiàn)的時(shí)刻。對(duì)初始步態(tài)G作一次前向差分：

設(shè)定0表示靜態(tài)，1表示擺動(dòng)，因此式（5）中ΔG=-1即由擺動(dòng)轉(zhuǎn)為靜態(tài)，ΔG=1為由靜態(tài)轉(zhuǎn)為擺動(dòng)，ΔG=0則表示狀態(tài)保持不變。記靜態(tài)開始時(shí)刻（也即動(dòng)態(tài)結(jié)束時(shí)刻）為tstance，動(dòng)態(tài)開始時(shí)刻（也即靜態(tài)結(jié)束時(shí)刻）為tswing，則有：

②分別根據(jù)tstance和tswing統(tǒng)計(jì)各次靜態(tài)和動(dòng)態(tài)持續(xù)時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)長度，記各次靜態(tài)持續(xù)長度為Lstance，各次擺動(dòng)持續(xù)長度為Lswing，則有：

③K均值聚類，將Lstance聚類成真、假靜態(tài)兩類，Lswing聚類成真、假動(dòng)態(tài)兩類。

④根據(jù)聚類結(jié)果選擇時(shí)間閾值，以靜態(tài)為例，記真靜態(tài)最小長度為Lmin，假靜態(tài)最大長度為lmax，則可按下式選擇時(shí)間參數(shù)（數(shù)據(jù)長度）閾值：

式中0＜w＜1為根據(jù)聚類效果選取的權(quán)重，若真靜（動(dòng)）態(tài)聚類效果優(yōu)于假靜（動(dòng)）態(tài)，則取w＞0.5的值，反之，w＜0.5。

圖8分別給出基于本文設(shè)計(jì)方案得到的一組正常行走數(shù)據(jù)初始檢測(cè)結(jié)果靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的聚類效果。其中，每一數(shù)據(jù)點(diǎn)代表一次靜態(tài)或動(dòng)態(tài)。

圖8　K均值聚類辨識(shí)初始檢測(cè)步態(tài)

3　實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為驗(yàn)證論文所提檢測(cè)算法的可行性，開展一組直線行走實(shí)驗(yàn)。綜合考慮數(shù)據(jù)平滑程度并盡可能降低時(shí)間延遲對(duì)導(dǎo)航精度影響，設(shè)定采樣率fs=100 Hz，選擇窗口參數(shù)w=20并計(jì)算時(shí)間延遲δt=w/2/fs=0.1 s；初始檢測(cè)加速度滑動(dòng)方差閾值設(shè)定為σGait=0.01m2/s4。通過對(duì)圖9描述的初始檢測(cè)步態(tài)曲線分析可以看出，由于選擇的方差閾值較小，因測(cè)量擾動(dòng)的存在導(dǎo)致部分處于實(shí)際靜止階段的信息被誤檢為短時(shí)動(dòng)態(tài)，引起靜止階段呈現(xiàn)短時(shí)靜態(tài)與短時(shí)動(dòng)態(tài)交替出現(xiàn)。依托本文設(shè)計(jì)方案，通過對(duì)初始檢測(cè)步態(tài)分別統(tǒng)計(jì)靜態(tài)與動(dòng)態(tài)出現(xiàn)的時(shí)刻并對(duì)每次持續(xù)的時(shí)間進(jìn)行聚類，然后根據(jù)自適應(yīng)時(shí)間參數(shù)對(duì)誤檢步態(tài)進(jìn)行糾正，得到圖9所示的糾正后步態(tài)檢測(cè)結(jié)果。經(jīng)過修正后的結(jié)果具有明顯的步伐特征。

圖9　初始檢測(cè)步態(tài)與糾正后步態(tài)

將檢測(cè)步態(tài)加經(jīng)過重力值補(bǔ)償后與慣性器件輸出的加速度幅值進(jìn)行比對(duì)（如圖10）。結(jié)果表明，盡管足部靜止階段時(shí)器件輸出存在小范圍測(cè)量擾動(dòng)，但是自適應(yīng)時(shí)間參數(shù)檢測(cè)算法仍能準(zhǔn)確有效地糾正由于閾值參數(shù)選擇不當(dāng)引起的誤檢步態(tài)。

為驗(yàn)證算法可靠性，利用MEMS慣性測(cè)量單元分別采集慢速、較慢、常速、較快和快速5種不同行走速度環(huán)境下的慣性數(shù)據(jù)，同時(shí)記錄真實(shí)行走步數(shù)。實(shí)驗(yàn)場地為測(cè)繪學(xué)院一樓直線走廊，行走距離70 m為定值，行走步數(shù)隨行走速度變化而不同。依次對(duì)5組數(shù)據(jù)按提出算法進(jìn)行步態(tài)檢測(cè)，得到表1所描述的檢測(cè)結(jié)果與真實(shí)步數(shù)比對(duì)值。結(jié)果表明在不同行走速度下檢測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá)到99%以上。

圖10　最終步態(tài)與加速度幅值

表1　不同行走速度檢測(cè)結(jié)果

4　結(jié)論

通過分析人員徒步行走規(guī)律，提出采用窗口參數(shù)、方差閾值和時(shí)間長度3個(gè)參數(shù)的步態(tài)檢測(cè)算法對(duì)行走過程的步態(tài)變化進(jìn)行準(zhǔn)確辨識(shí)。得出窗口參數(shù)和方差閾值用于初始檢測(cè)步態(tài)，時(shí)間長度用于糾正初始檢測(cè)結(jié)果的誤檢步態(tài)的結(jié)論。其中，窗口大小可由IMU的數(shù)據(jù)采樣率確定，方差閾值仍需根據(jù)行走速度確定大致范圍，而時(shí)間參數(shù)通過引入K均值聚類法可自適應(yīng)確定。為驗(yàn)證算法的可行性，開展多種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的測(cè)試實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明步伐檢測(cè)有效率可達(dá)到99%，該成果可為人員徒步導(dǎo)航系統(tǒng)的工程化提供技術(shù)參考。

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孫偉（1984-），男，教授，博士生導(dǎo)師，黑龍江蘿北縣人。2007年于哈爾濱工程大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位，2011年于哈爾濱工程大學(xué)獲得博士學(xué)位。長期從事慣性導(dǎo)航技術(shù)研究，sunwei-3775235@163.com；

丁偉（1992-），男，四川省巴中市人?，F(xiàn)為遼寧工程技術(shù)大學(xué)測(cè)繪與地理科學(xué)學(xué)院碩士研究生。從事慣性導(dǎo)航與組合導(dǎo)航方法研究。

Research on Adaptive Gait Optimization Detection Method in Pedestrian Navigation System*

SUN Wei*，DING Wei，LI Ruibao
（School of Geomatics，Liaoning Technical University，F(xiàn)uxin Liaoning 123000，China）

According to that the highly positioning precision of pedestrian navigation system depend heavily on the re?liability and accuracy of gait detection，an adaptive gait detection method was proposed，which adjust parameter based on K-means clustering.Foot motion during walking phases was studied firstly，and analyzed the data characteristics of inertial measurement output acceleration and angular velocity，then proposed gait detection scheme which using the amplify of specific force as its detection basis.The three key parameters，the window size of sliding variance，the ini?tial detection threshold and the time parameter in false correction and their relationship were also analyzed respective?ly，and find out the basic selection rules of the widow parameter and the initial threshold，while the time parameter can be adaptively selected using K-means clustering in order to correct the false detected gait in initial detection result.Five groups walking experiments under different conditions was carried out using laboratory existing MEMS sensors，the experimental results verified the feasibility and effectiveness of the proposed gait detection algorithm.

pedestrian navigation system；gait detection；moving variance；K-means clustering；adaptability

U666.12

A

1004-1699（2016）09-1389-06

項(xiàng)目來源：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41304032）；高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金項(xiàng)目（新教師類）（20132121120005）；第8批中國博士后科學(xué)基金特別項(xiàng)目（2015T80265）；第58批中國博士后科學(xué)基金面上項(xiàng)目（2015M581360）；遼寧省高等學(xué)校杰出青年學(xué)者成長計(jì)劃項(xiàng)目（LJQ2015044）；遼寧省“百千萬人才工程”培養(yǎng)經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目（遼百千萬立項(xiàng)［2015］76號(hào)）；遼寧省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（2015020078）；江西省數(shù)字國土重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放研究基金項(xiàng)目（DLLJ201501）；精密工程與工業(yè)測(cè)量國家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目（PF2015-13）；地球空間環(huán)境與大地測(cè)量教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目（14-01-05）；對(duì)地觀測(cè)技術(shù)國家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目（K201401）；海島（礁）測(cè)繪技術(shù)國家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目（2014B05）

2016-02-26修改日期：2016-03-28