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        基于加速度時(shí)域-斜率特征的多向行走識(shí)別算法

        2019-08-29 02:34:08肖明朗郭俊啟張澤欣
        壓電與聲光 2019年4期
        關(guān)鍵詞:左移右移步態(tài)

        劉 宇,肖明朗,郭俊啟,張 旭,張澤欣,李 瑤,方 針,2

        (1.重慶郵電大學(xué) 光電信息感測(cè)與傳輸技術(shù)重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 400065;2.中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第二十六研究所,重慶 400060)

        0 引言

        隨著行人對(duì)位置的服務(wù)(LBS) 需求越來越廣泛,行人對(duì)室內(nèi)定位的需求也在不斷增加。人體室內(nèi)定位技術(shù)主要包括WIFI定位、超寬帶(UWB)定位、慣性定位、射頻識(shí)別(RFID)定位等[1-4],其中對(duì)環(huán)境依賴性低且具有自主性優(yōu)勢(shì)的慣性定位技術(shù)備受關(guān)注。由于行人行走模式的復(fù)雜性,行走模式的識(shí)別精度直接影響到行人多向行走模式下的室內(nèi)慣性定位效果。多向行走模式識(shí)別技術(shù)在室內(nèi)定位中具有重要的應(yīng)用意義,所以使用慣性傳感器采集的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)來識(shí)別人員行走模式,成為室內(nèi)定位的一個(gè)重要研究方向。

        近年來,為了提高行人慣性定位中模式識(shí)別的精度,研究人員對(duì)行人多向行走模式識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了大量研究。文獻(xiàn)[5]中提出了通過加速度進(jìn)行步態(tài)檢測(cè)判別人員的前進(jìn)運(yùn)動(dòng),但并未分析其他方向的運(yùn)動(dòng)模式。文獻(xiàn)[6]中提出了利用加速度計(jì)運(yùn)動(dòng)方向軸向的加速度峰值正、負(fù)來識(shí)別前進(jìn)和后退,但由于行走時(shí)加速度呈周期性變化特征,無(wú)論前進(jìn)或后退都存在正負(fù)值,該算法并未提出如何去準(zhǔn)確區(qū)分不同行走模式下加速度的正、負(fù)值。文獻(xiàn)[7]中提出的人體多方位航跡推算算法中,通過相位反轉(zhuǎn)法能對(duì)行人多向行走進(jìn)行區(qū)分,但其方法需要確定第一次運(yùn)動(dòng)時(shí)的相位,在行人高頻率切換運(yùn)動(dòng)模式時(shí),穩(wěn)定性較低。文獻(xiàn)[8]中提出了一種利用靜止到運(yùn)動(dòng)第一個(gè)加速度波形的差異,識(shí)別行人的多向行走,但其每一次識(shí)別都需要行人先靜止一段時(shí)間,滿足不了實(shí)時(shí)性要求高的行人定位。

        本文提出的基于加速度時(shí)域-斜率特征算法的多向行走識(shí)別算法,先使用加速度方差對(duì)行走模式進(jìn)行分類,使用步態(tài)檢測(cè)法檢測(cè)每一類行走模式的峰值或谷值,計(jì)算運(yùn)動(dòng)方向(x軸或y軸)加速度在z軸峰值或谷值時(shí)刻的斜率,最后分析斜率大小獲取識(shí)別結(jié)果。提出的算法能精確識(shí)別出行人每個(gè)步態(tài)的行走模式,包括前進(jìn)、后退、左移和右移共4個(gè)方向的行走模式。

        1 算法框架

        全文算法通過提取人體加速度時(shí)域特征來識(shí)別行人行走模式,圖1為算法框圖。先將慣性測(cè)量單元(IMU)中采集到的加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理——低通濾波;然后通過提取和分析數(shù)據(jù)時(shí)域特征差異,將待識(shí)別的行走模式分為前進(jìn)、后退和左移、右移兩類行走模式;最后通過步態(tài)檢測(cè)對(duì)z軸加速度進(jìn)行峰值或谷值檢測(cè),計(jì)算運(yùn)動(dòng)方向(x軸或y軸)加速度在z軸峰值或谷值時(shí)刻的斜率,通過分析時(shí)域-斜率特征的大小,獲得穩(wěn)定的識(shí)別結(jié)果。

        圖1 多向行走模式識(shí)別算法框圖

        2 加速度時(shí)域特征提取

        IMU平臺(tái)使用的三軸微機(jī)電系統(tǒng)(MEMS)加速度傳感器能采集多個(gè)方向的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù),每個(gè)軸向都可以獲取多種特征參量。坐標(biāo)系如圖2所示,行人將IMU佩戴在腰部,x軸與前進(jìn)、后退運(yùn)動(dòng)方向平行,y軸與左、右橫向運(yùn)動(dòng)方向平行,z軸與重力方向平行。在不同的運(yùn)動(dòng)模式下,通過分析特征參量的差異,從而對(duì)不同的運(yùn)動(dòng)模式分類。為了保證本文算法的實(shí)時(shí)性,因此,選取響應(yīng)時(shí)間較短、計(jì)算量小的時(shí)域信號(hào)作為特征參量。

        圖2 IMU佩戴方式及坐標(biāo)定義圖

        方差能反映數(shù)據(jù)偏離平均值的程度[9],在不同運(yùn)動(dòng)模式的切換下,如果運(yùn)動(dòng)幅度變大,數(shù)據(jù)方差也會(huì)越來越大。當(dāng)人體在不同的行走模式下時(shí),加速度傳感器每一軸的數(shù)據(jù)波動(dòng)均不同。通過分析,使用計(jì)算傳感器x、y軸數(shù)據(jù)的方差特征,將待識(shí)別的行走模式分為前進(jìn)、后退和左移、右移兩類。方差計(jì)算式為

        (1)

        圖3 加速度數(shù)據(jù)時(shí)域方差特征圖

        圖3為多種行走模式連續(xù)切換下加速度傳感器x、y軸數(shù)據(jù)的方差分布,前進(jìn)和后退時(shí)x軸的方差都大于var1,而左移和右移時(shí)x軸方差接近于var2;同時(shí),左移、右移時(shí)y軸的方差遠(yuǎn)大于前進(jìn)和后退時(shí)y軸的方差。由圖3可知,通過方差數(shù)據(jù)特征設(shè)定雙重閾值,能穩(wěn)定的將人體行走運(yùn)動(dòng)模式分為兩類,即前進(jìn)行走與后退行走(第一類運(yùn)動(dòng))和左移行走與右移行走(第二類運(yùn)動(dòng))。圖3的數(shù)據(jù)處理完全模擬現(xiàn)實(shí)的實(shí)時(shí)行走情況,能充分驗(yàn)證該分層識(shí)別算法的有效性。

        3 步態(tài)檢測(cè)

        加速度傳感器原始輸出的波形會(huì)產(chǎn)生很多峰值現(xiàn)象,易造成峰值檢測(cè)錯(cuò)誤,造成計(jì)步誤判。

        本文通過低通濾波對(duì)加速度原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,在保留其數(shù)據(jù)特征前提下,盡可能地消除信號(hào)中的噪聲,使數(shù)據(jù)曲線更平滑,更易于數(shù)據(jù)特征的提取。濾波后加速度的數(shù)據(jù)曲線類似于1個(gè)正弦波,行人的每個(gè)步態(tài)信號(hào)都是1個(gè)波峰值、1個(gè)零點(diǎn)和1個(gè)波谷值對(duì)應(yīng)。

        不同的行走模式下,加速度數(shù)據(jù)的幅值和頻率不同。本文對(duì)加速度傳感器z軸數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分析,采用“幅值+時(shí)間”閾值檢測(cè)法來檢測(cè)步態(tài)[10]。因此,當(dāng)人體處于第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí),z軸加速度數(shù)據(jù)的峰值特征明顯,通過檢測(cè)加速度的波峰值來識(shí)別行人的有效跨步。去除閾值小于a1的垂直方向(z軸)加速度的波峰;若相鄰2個(gè)加速度峰值間的時(shí)間間隔小于t1,去除后一個(gè)峰值,并存儲(chǔ)正確波峰值采樣點(diǎn)位置。

        當(dāng)人體處于第二運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí),z軸加速度數(shù)據(jù)的谷值特征明顯,可通過為檢測(cè)谷值來檢測(cè)行人的有效跨步。去除閾值大于a2的垂直方向加速度的波谷;若相鄰2個(gè)加速度波谷間的時(shí)間間隔小于t2,去除后一個(gè)波谷,并存儲(chǔ)正確波谷值采樣點(diǎn)位置。

        圖4、5為行人行走時(shí)4類運(yùn)動(dòng)模式的步態(tài)檢測(cè)。圖4中每個(gè)峰值標(biāo)記代表行人前進(jìn)和后退時(shí)的一次有效跨步。圖5中每個(gè)谷值標(biāo)記代表行人左移和右移時(shí)的一次有效跨步。圖中行人的每一步都被標(biāo)記出來,驗(yàn)證了該步態(tài)檢測(cè)算法的有效性。

        圖4 z軸加速度數(shù)據(jù)波形

        圖5 z軸加速度數(shù)據(jù)波形

        4 前進(jìn)與后退行走識(shí)別

        研究前進(jìn)、后退行走模式識(shí)別的文獻(xiàn)有很多,創(chuàng)造性地提出了結(jié)合步態(tài)檢測(cè)和斜率計(jì)算算法來識(shí)別行人的前進(jìn)和后退行走。即通過步態(tài)檢測(cè)獲取z軸的峰值時(shí)刻采樣點(diǎn)(每個(gè)峰值點(diǎn)也代表行人的一步),同時(shí)計(jì)算該時(shí)刻加速度傳感器x軸數(shù)據(jù)(行走方向)的斜率,通過斜率大小來區(qū)分前進(jìn)和后退行走。當(dāng)該時(shí)刻斜率小于0時(shí),識(shí)別人體該運(yùn)動(dòng)模式為前進(jìn)行走,當(dāng)斜率大于0時(shí),識(shí)別人體該運(yùn)動(dòng)模式為后退行走。該算法使用上述步態(tài)檢測(cè)中代表行人有效跨步的波峰值和波谷值,模式識(shí)別結(jié)果與行人的每一步時(shí)效統(tǒng)一,因此具有很高的實(shí)時(shí)性。斜率能反映波形在一定時(shí)間段的升降狀態(tài)。斜率計(jì)算式為

        }K=[Ax(m1)-Ax(m1-1)]×

        [Ax(m1+1)-Ax(m1)]

        (2)

        式中:K為斜率值;m1為每一步z軸加速度峰值時(shí)刻的采樣點(diǎn);Ax(m1-1)、Ax(m1)、Ax(m1+1)分別為m1前一時(shí)刻、當(dāng)前時(shí)刻和后一時(shí)刻x軸的加速度值。

        圖6 z軸和x軸加速度數(shù)據(jù)波形圖

        圖6為前進(jìn)、后退運(yùn)動(dòng)模式時(shí)加速度傳感器z軸和x軸數(shù)據(jù)波形的對(duì)應(yīng)關(guān)系圖。圖6中,z軸每個(gè)峰值采樣點(diǎn)位置都對(duì)應(yīng)同一時(shí)刻x軸加速度數(shù)據(jù)的升降趨勢(shì),即每次有效跨步都能檢測(cè)到行人的行走模式,保證了定位所需的高時(shí)效性。圖中標(biāo)記出了行人每前進(jìn)一步時(shí),x軸加速度都處于下降趨勢(shì),其斜率小于0;行人后退一步時(shí),x軸加速度都為上升趨勢(shì),其斜率大于0,因此可驗(yàn)證前進(jìn)和后退識(shí)別算法的有效性。

        5 左移和右移行走識(shí)別

        雖然左、右移行走在行人行走中出現(xiàn)頻率較低,但對(duì)室內(nèi)慣性定位有重要影響。通過總結(jié)前進(jìn)和后退行走的研究經(jīng)驗(yàn),創(chuàng)造性地提出了通過計(jì)算步態(tài)檢測(cè)時(shí)存儲(chǔ)的谷值采樣點(diǎn)時(shí)刻,用加速度傳感器y軸(行走方向)數(shù)據(jù)斜率的大小來區(qū)分左移行走和右移行走。即當(dāng)斜率小于0時(shí),識(shí)別人體該行走模式為右移行走,當(dāng)斜率大于0時(shí),識(shí)別人體該行走模式為左移行走。

        圖7為左、右移運(yùn)動(dòng)模式時(shí)加速度傳感器z軸和y軸的數(shù)據(jù)波形對(duì)應(yīng)關(guān)系圖。圖中z軸加速度每個(gè)谷值采樣點(diǎn)位置都對(duì)應(yīng)同一時(shí)刻y軸加速度數(shù)據(jù)的升降趨勢(shì),即每次有效跨步都能檢測(cè)到行人的行走模式,保證了定位所需高時(shí)效性。圖中標(biāo)記出行人每右移行走1步時(shí),y軸加速度都處于下降趨勢(shì),其斜率小于0;行人每左移行走1步時(shí),y軸加速度都為上升趨勢(shì),其斜率大于0,因此可以驗(yàn)證左移和右移行走識(shí)別算法的有效性。

        圖7 z軸和y軸加速度數(shù)據(jù)波形圖

        6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

        為了驗(yàn)證提出的基于加速度時(shí)域-斜率特征算法的多向行走識(shí)別算法的優(yōu)勢(shì)和通用性,獲取更客觀的測(cè)試結(jié)果,共有15人參與實(shí)驗(yàn)測(cè)試,設(shè)計(jì)了2組實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證,完成前進(jìn)、后退、左移和右移4類行走模式。

        1) 以第三教學(xué)樓1樓作為測(cè)試場(chǎng)景,示意圖如圖8所示。測(cè)試人員從O前進(jìn)行走出發(fā)至A,從A倒退行走至B,從B前進(jìn)行走至O,從O左移行走至C,從C右移行走至O,從O右移行走至D,最后從D右移行走返回出發(fā)點(diǎn)O。

        圖8 第三教學(xué)樓1樓測(cè)試場(chǎng)景示意圖

        2) 以第一教學(xué)樓2樓作為測(cè)試場(chǎng)景,示意圖如圖9所示。測(cè)試人員從O前進(jìn)行走出發(fā)至A,從A有移行走至B,從B左移行走至A,從A后退行走至C,從C右移行走至D,從D左移行走至C,最后從C前進(jìn)行走返回出發(fā)位置O。

        圖9 第一教學(xué)樓2樓測(cè)試場(chǎng)景示意圖

        記錄測(cè)試人員每種行走模式下行走的步數(shù)用于計(jì)算識(shí)別率。在實(shí)驗(yàn)過程中,對(duì)測(cè)試人員的行走不做任何限制,按照測(cè)試人員的行走習(xí)慣完成不同的行走模式。

        實(shí)驗(yàn)測(cè)試在多個(gè)集成慣性傳感器的IMU平臺(tái)上進(jìn)行驗(yàn)證,最終可根據(jù)定位平臺(tái)發(fā)出的行人每一步的行走模式標(biāo)志位作為判定識(shí)別類型。識(shí)別率可定義為

        R=(Stepc/Stept)×100%

        (3)

        式中:R為識(shí)別率;Stepc為正確的識(shí)別步數(shù);Stept為實(shí)驗(yàn)的總步數(shù)。

        2組實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)識(shí)別率分析結(jié)果如10所示。針對(duì)不同的行人測(cè)試,算法對(duì)前進(jìn)行走的識(shí)別率達(dá)到100%,后退行走的平均識(shí)別率達(dá)在98%,對(duì)左移和右移行走的平均識(shí)別率在95%以上,識(shí)別效果較好。

        圖10 2組實(shí)驗(yàn)4種行走模式識(shí)別率

        7 結(jié)束語(yǔ)

        通過提取加速度計(jì)傳感器數(shù)據(jù)的時(shí)域作為算法的特征參量,本文可以識(shí)別前進(jìn)、后退、左移和右移4類行走模式。依照本文思路,后續(xù)可實(shí)現(xiàn)更多細(xì)分模式的識(shí)別,如斜向行走等,有利于實(shí)現(xiàn)更高的定位精度。在集成多個(gè)慣性傳感器的IMU系統(tǒng)平臺(tái)進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證,通過多個(gè)場(chǎng)景的測(cè)試算法得到識(shí)別結(jié)果。結(jié)果表明,提出的基于加速度時(shí)域-斜率特征算法的多向行走識(shí)別算法,其平均識(shí)別率在96%以上,基本可以滿足行人多向行走模式下的室內(nèi)定位。算法結(jié)合文獻(xiàn)[7]中的多方位航跡推算算法,可以獲得更高的行人室內(nèi)導(dǎo)航定位精度,具有較高的工程應(yīng)用價(jià)值。

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