[发明专利]一种室内行人行走模式识别和轨迹追踪的方法

权利要求书

1.一种室内行人行走模式识别和轨迹追踪的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：利用加速度传感器和地磁传感器以自适应的采样频率采集数据，获得室内行人的初始位置数据；

步骤2：利用航迹推算算法计算室内该行人的下一点位置数据；

步骤3：重复执行所述的步骤1和步骤2，通过不断地记录室内行人的位置数据，获得室内该行人的行走轨迹；

步骤4：根据室内普通行人一般行走轨迹的特性建立行走模式的隐含马尔科夫模型；

步骤5：根据建立的隐含马尔科夫模型和传感器观测值识别出室内该行人的行走模式，然后将室内该行人的行走轨迹匹配到识别出的室内该行人的行走模式；

步骤6：采用了异常点识别、删除和坏区修复的方法对匹配后的行走轨迹进行修正，获得室内该行人的行走修正轨迹。

2.根据权利要求1所述的室内行人行走模式识别和轨迹追踪的方法，其特征在于：步骤1中所述的利用加速度传感器和地磁传感器以自适应的采样频率采集数据，其具体实现包括以下子步骤：

步骤1.1：输入三个连续时刻行人行走的方位角h_d，h_d-1，h_d-2；其中，d，d-1，d-2为进行数据采集的三个连续时刻；

步骤1.2：计算三个连续方位角两两之间关于时间的导数

hd-1′=ΔhΔd=hd-1-hd-2;]]>

步骤1.3：计算方位角之间的二阶导数；

步骤1.4：判断二阶导数h_d’’是否小于最小容忍值ε；

如果h_d’’小于ε，则行人的行走状态处于稳定态，此时将加速度传感器和地磁传感器设为低频率采集数据；

如果h_d’’大于ε，则行人的行走状态处于非稳定态，此时将加速度传感器和地磁传感器设为高频率采集数据。

3.根据权利要求1所述的室内行人行走模式识别和轨迹追踪的方法，其特征在于：步骤2中所述的利用航迹推算算法计算室内行人的下一点位置数据，其室内行人的下一点位置为：(x^*,y^*)=(x+sl×sc×cos h,y+sl×sc+sin h)；

其中：sl是行人的步长，行人的步长通过估算法得到；sc是行人行走的步数，步数是根据加速度传感器获取的Z轴加速值计算得到，由于行人正常行走一步的过程中，Z轴加速度值得曲线是一个正弦波，所以通过检测Z轴加速度正弦波的个数来统计行人的步数；（x,y）是行人的初始坐标，(x^*,y^*)是行人的下一点位置的坐标；h是行人行走的方位角，该方位角通过地磁传感器获取，获取到的方位角是行人行进的方向与地磁北极的夹角。

4.根据权利要求1所述的室内行人行走模式识别和轨迹追踪的方法，其特征在于：步骤4中所述的根据室内普通行人一般行走轨迹的特性建立行走模式的隐含马尔科夫模型，其具体实现包括以下子步骤：

步骤4.1：定义室内行人行走模式隐马尔科夫模型，该模型包括隐含状态、观测值、状态转移概率和输出概率这四个参数，其中，隐含状态对应于所述的室内行人行走模式；观测值是采集的加速度传感器和地磁传感器的数据；状态转移概率是室内人员从一个行走模式过度到另外一个行走模式的概率；输出概率是对于一个给定的观测值，对应于某个行走状态的概率；

步骤4.2：根据所述的室内行人的行走特点，实例化室内行人行走模式的隐马尔科夫模型。