一種基於MEMS慣性測量單元的多源信息自適應步數檢測方法與流程
2023-12-09 17:08:25 6
本發明涉及一種基於MEMS慣性測量單元的多源信息自適應步數檢測方法，可以應用在與用戶的步態特性相對應地高精度地檢測個人健康數據以及行人導航系統領域。
背景技術：
隨著國民生活水平不斷提高，對個人健康日益關注，健康、運動與醫療市場需求大增，基於MEMS慣性傳感器的可穿戴設備已經由概念走入了人們的日常生活，可穿戴設備將各類傳感、識別、連接和雲服務等技術綜合嵌入到人們的眼睛、戒指、手錶、手環、服裝及鞋襪等日常穿戴的設備中，來實現用戶五感能力拓展、生活管家、社交娛樂、健康監測等功能。
以往，提出了只利用加速度傳感器檢測步數的計步方法。對於一般步行、快走、跑步等步行方式，該計步方法根據加速度信號波形的極大值及極小值來檢測一步，並對步數進行計數。但是，對於用戶來說，存在由於受傷、走路腳擦地皮地步行、緊急環境下運動狀態不規則等情況，針對這種步行方式單純的依靠加速度信號來檢測步數存在很大的誤差。
然而，作為計測用戶的步數的技術，不僅需要對於一般的步行、快走、跑步等步行方式要能夠實現精確地檢測步數，而且需要能夠在特殊的運動方式下精確地檢測步數，並穩定且高精度地檢測用戶的步行間距。但是，當前已有的基於MEMS慣性器件的步數檢測方法由於器件自身精度低、受噪聲影響大等特點，單純的依靠一種數據源根本不能準確地對用戶的步數進行精確的檢測。
技術實現要素：
本發明要解決的技術問題是：克服現有技術的不足，提出一種基於MEMS慣性測量單元的多源信息自適應步數檢測方法，為基於MEMS慣性測量單元的個人健康數據監測以及行人導航系統領域提供可靠的數據來源。
本發明解決上述技術問題採用的技術方案是：一種基於MEMS慣性測量單元的多源信息自適應步數檢測方法，該方法步驟如下：
步驟(1)、首先在不影響用戶正常行走的條件下，將MEMS慣性測量單元固定於用戶足部，所述MEMS慣性測量單元包括一個三軸加速度計和一個三軸陀螺儀，並對該測量單元進行初始化；
步驟(2)、通過上位機採集用戶運動過程中置於足部的MEMS慣性測量單元輸出的加速度信號和角速度信號，並對採集到的加速度信號和角速度信號分別進行低通濾波處理；
步驟(3)、通過設定一個固定的時間間隔作為滑動時間窗口，然後通過求滑動時間窗口內加速度信號和角速度信號均值的方法實現對濾波後的加速度和角速度信號自適應閾值的獲取；
步驟(4)、將步驟(3)中獲取到的自適應加速度閾值與自適應角速度閾值作為步數檢測的條件，並判斷當前時刻的加速度和角速度信號是否滿足步數檢測條件；
步驟(5)、如果步驟(4)判定的結果為「是」，則當前檢測到的步數有效，計步值加1，並進一步判斷是否處理完所有信號，如果判定結果也為「是」則結束，否則讀取下一時刻的信號，繼續處理；反之如果步驟(4)判定的結果為「否」則進一步判斷是否處理完所有信號，如果判定結果為「是」則結束，但如果判定結果為「否」則返回繼續執行步驟(2)至步驟(5)，直至處理完所有信號結束。
進一步的，所述步驟(1)中對MEMS慣性測量單元進行初始化是指利用上位機對三軸加速度計和三軸陀螺儀進行初始校準。
進一步的，所述步驟(3)中通過求滑動時間窗口內加速度和角速度信號均值的方法實現對濾波後的加速度和角速度信號自適應閾值的獲取的實現步驟如下：
步驟a.自適應加速度上閾值是通過求取滑動時間窗口內的正向加速度信號的均值來實現的，為自適應加速度上閾值，n為滑動時間窗口內的正向加速度採樣個數，i是一個變量，Ai為滑動時間窗口內正向加速度的值，自適應加速度上閾值計算公式為：
步驟b.自適應加速度下閾值是通過求取滑動時間窗口內的負向加速度信號的均值來實現的，為自適應加速度下閾值，n為滑動時間窗口內的負向加速度採樣個數，k是一個變量，Ak為滑動時間窗口內負向加速度的值，自適應加速度下閾值計算公式為：
步驟c.自適應角速度上閾值是通過求取滑動時間窗口內的正向角速度信號的均值來實現的，為自適應角速度上閾值，n為滑動時間窗口內的正向角速度採樣個數，i是一個變量，ωi為滑動時間窗口內正向角速度的值，自適應角速度上閾值計算公式為：
步驟d.自適應角速度下閾值是通過求取滑動時間窗口內的負向角速度信號的均值來實現的，為自適應角速度下閾值，n為滑動時間窗口內的負向角速度採樣個數，k是一個變量，ωk為滑動時間窗口內的負向角速度的值，自適應角速度下閾值計算公式為：
其中，所述步驟(4)中判斷當前時刻的加速度和角速度信號是否滿足設定的步數檢測條件是指通過將步驟(3)獲取到的自適應閾值作為步數檢測的條件，只有噹噹前時刻的加速度和角速度信號滿足設定的步數檢測條件時，當前檢測到的步數有效，計步值加1。
本發明的原理是：
本發明是在MEMS慣性測量單元初始化之後，通過上位機採集MEMS慣性測量單元輸出的加速度信號和角速度信號，並通過低通濾波器對加速度信號和角速度信號進行低通濾波處理，然後對濾波後的信號分別求取自適應閾值，最終通過判定實時的加速度信號和角速度信號是否滿足為檢測步數而設置的自適應閾值條件來實現步數檢測；其中上位機的界面如圖2所示，上位機通過COM口實現與MEMS慣性測量單元的通訊，通過該上位機可以實現MEMS慣性測量單元的初始校準，以及MEMS慣性測量單元輸出的加速度信號和角速度信號的採集。
本發明利用低通濾波器處理採集到的加速度信號和角速度信號的過程如圖3，濾波器的截止頻率設置為2～5Hz。
原始的加速度信號和角速度信號通過低通濾波處理後，對濾波後的加速度信號和角速度信號求取自適應閾值的過程如圖4，通過將加速度信號和角速度信號的自適應閾值作為檢測步數的條件，最終通過判定當前時刻的加速度和角速度信號是否滿足以上所設定的步數檢測條件，只有當判定結果為「是」時，說明步數檢測有效，計步值加1。
本發明與現有技術相比的優點在於：
(1)本發明採用基於MEMS慣性測量單元的多源信息自適應步數檢測方法，通過求取多個信息源的自適應閾值，能進一步提升步數檢測的精度，不僅實現了信號的有效利用，而且能減小幹擾因素引起的錯誤檢測，提高了檢測精度。
(2)本發明採用一種基於MEMS慣性測量單元的多源信息自適應步數檢測方法，能夠適用於人體運動過程中的多種步態方式，比如：慢走、快走、慢跑、快走、上樓、下樓等。對於人體在各種運動方式下均可以實現準確的步數檢測。
附圖說明
圖1為本發明的多源信息自適應步數檢測方法流程圖；
圖2為本發明使用的上位機界面；
圖3為本發明使用的低通濾波器工作流程圖；
圖4為本發明的自適應閾值設定流程圖。
具體實施方式
下面結合附圖以及具體實施方式進一步說明本發明。
本發明是一種基於MEMS慣性測量單元的多源信息自適應步數檢測方法的，具體實施方式如圖1所示：
步驟(1)本專利選用的MEMS慣性測量單元為MPU6050，首先對MPU6050慣性測量單元進行初始化。
步驟(2)通過上位機實現MPU6050慣性測量單元輸出加速度信號角速度信號的採集；並通過matlab提供的低通濾波函數filter對採集到的加速度信號和角速度信號進行低通濾波處理。
步驟(3)通過選取30個採樣數據所歷經的時間作為滑動時間窗口，然後對濾波後的加速度信號和角速度信號求取自適應閾值的步驟具體包括：
步驟①自適應加速度上閾值是通過求取滑動時間窗口內的正向加速度信號的均值來實現的，為自適應加速度上閾值，取滑動時間窗口內的正向加速度採樣個數為30，i是一個變量，Ai為滑動時間窗口內正向加速度的值，自適應加速度上閾值計算公式為：
步驟②自適應加速度下閾值是通過求取滑動時間窗口內的負向加速度信號的均值來實現的，為自適應加速度下閾值，取滑動時間窗口內的負向加速度採樣個數為30，k是一個變量，Ak為滑動時間窗口內負向加速度的值，自適應加速度下閾值計算公式為：
步驟③自適應角速度上閾值是通過求取滑動時間窗口內的正向角速度信號的均值來實現的，為自適應角速度上閾值，取滑動時間窗口內的正向角速度採樣個數為30，i是一個變量，ωi為滑動時間窗口內正向角速度的值，自適應角速度上閾值計算公式為：
步驟④自適應角速度下閾值是通過求取滑動時間窗口內的負向角速度信號的均值來實現的，為自適應角速度下閾值，取滑動時間窗口內的負向角速度採樣個數為30，k是一個變量，ωk為滑動時間窗口內負向角速度的值，自適應角速度下閾值計算公式為：
步驟(4)通過將步驟(3)中求得的自適應閾值條件作為步數檢測的條件，最終通過判定當前時刻的加速度信號和角速度信號是否滿足步數檢測的條件，實現步數的檢測。