用於垂直軌跡確定的方法和系統與流程
2024-03-02 08:42:15 3
本公開要求在2014年10月1日提交的題為「用於垂直軌跡確定的方法和系統(METHODS AND SYSTEMS FOR VERTICAL TRAJECTORY DETERMINATION)」的美國臨時專利申請號62/058,517和在2015年1月9日提交的題為「用於垂直軌跡確定和自動跳躍檢測的方法和系統(METHODS AND SYSTEMS FOR VERTICAL TRAJECTORY DETERMINATION AND AUTOMATIC JUMP DETECTION)」的美國臨時專利申請號62/101,942的權益，其全部內容通過引用併入本文。
技術領域
本公開涉及包括MEMS慣性測量單元的慣性導航系統和用於捕獲和跟蹤人在垂直方向上的運動的其它系統。
背景技術：
關鍵表現變量(KPV)是運動員表現的定量測量。通過訪問和查看運動員的KPV，運動員可以顯著地提高整體表現。KPV允許運動員與教練共享表現信息、記錄和跟蹤隨時間推移的表現並向運動員提供實時反饋。
目前可用的基於視頻或基於攝像機的「動作捕獲」(MOCAP)方法提供了很少的定量變量。此外，這些MOCAP技術被限制在室內使用或不適合戶外運動(諸如滑雪、單板滑雪、溜旱冰和騎自行車)的動作捕獲的限制區域，因為這些活動發生在較大距離上。
另一方面，慣性導航系統(INS)是獨立成套的，並因此可以提供對高級動作和位置信息的無約束可達性。INS被廣泛用在各種MOCAP應用，諸如船舶和飛機導航、緊固工具和鋼筆跟蹤以及運動分析，以提供諸如姿態、速度和位置等信息。
近來，微型微機電系統(MEMS)慣性設備已經變得更加普遍，並且MEMS慣性設備的小尺寸致使使用可穿戴MOCAP技術進行人體動作跟蹤的INS的出現。通常，可穿戴MOCAP設備利用MEMS慣性測量單元(MEMS-IMU)和/或絕對位置傳感器來捕獲用於室內/室外定位的動作。例如，MOCAP攝像機系統可以用作絕對位置傳感器，並且被添加到用於在室內環境中進行更精確的人體定位的慣性設備。對於室外環境，全球定位系統(GPS)為示例性的絕對位置傳感器，其可以被用於加強慣性測量單元以用於更精確的人體定位。
上述GPS/MEMS-IMU集成方法的缺點在於消費者級GPS導出的垂直位置(或海拔高度)信息通常比水平位置信息精確度低得多。GPS海拔高度測量精度可以變化高達40米(通常為10米到20米)；這種不精確性的最重要的原因是衛星可見度(即在地平線上幾乎沒有可見的衛星)以及多徑信號效應。實時GPS技術(諸如實時運動學GPS和差分GPS)提供更高的位置精度，但是其高昂的成本是運動消費電子市場的限制因素。
附圖說明
現在將參考附圖僅以示例的方式描述本公開的實施例。
圖1為根據本公開的實施例的垂直位置確定系統的示意性框圖。
圖2為根據本公開的實施例的垂直位置確定的方法的流程圖。
圖3為根據本公開的實施例的用於垂直軌跡確定的設備的示意性框圖。
具體實施方式
本公開致力於改進消費級設備中的垂直位置確定的需求。
圖1為根據本公開的實施例的示例垂直位置和速度確定系統100的示意性框圖。如下所述，在一些實施例中，系統100可提供增加的計算效率，並且可在可穿戴電子設備中實現，以向設備的佩戴者提供垂直動作信息。
系統100包括用於接收轉向速率信息的輸入101、用於接收加速度信息的輸入102和用於接收氣壓信息的輸入103。轉向速率信息輸入101可例如被連接到陀螺儀，諸如三軸陀螺儀(在圖3中示出為MEMS-IMU 304的一部分)。加速度信息輸入102可例如被連接到加速度計，諸如三軸加速度計(在圖3中示為MEMS-IMU 304的一部分)。氣壓信息輸入103可例如被連接到氣壓高度計(在圖3中示為MEMS氣壓高度計302)。系統100可與提供加速度計和陀螺儀並且還具有與其集成的氣壓高度計的慣性測量單元(IMU)結合使用。如本文所使用的，術語「IMU-baro」用於指具有集成氣壓高度計的這種IMU。系統100也包括垂直位置估計輸出端104和垂直速度估計輸出端105。
垂直位置和速度確定系統100另外包括級聯兩步卡爾曼濾波器(KF)系統，其包括方位KF 110和垂直位置/速度KF 120。第一步驟(方位KF 110)的輸出被設置為第二步驟(垂直位置/速度KF 120)的輸入。
方位KF 110包括重力矢量時間更新器111和重力矢量測量更新器112。重力矢量時間更新器111根據轉向速率信息輸入101生成傳感器坐標系(IMU-baro的坐標系)中的重力矢量的預測113。重力矢量測量更新器112從重力矢量預測113和加速度信息輸入102兩者的加權組合生成傳感器坐標系中的校正重力矢量。然後，通過使用傳感器坐標系中的校正重力矢量，重力矢量測量更新器112生成滾轉角和俯仰角信息114。如本文所使用的，術語「滾轉角」是指圍繞沿著第一(例如前後)方向的水平軸線的旋轉，以及術語「俯仰角」是指圍繞沿著垂直於第一方向的第二(例如左右)方向的水平軸線的旋轉。
垂直位置/速度KF 120包括垂直位置/速度時間更新器121、垂直位置/速度測量更新器122和可選的零速度更新檢測器123。垂直位置/速度時間更新器121從滾轉和俯仰角信息114以及加速度信息輸入102生成垂直位置/速度預測124。
垂直位置/速度測量更新器122基於垂直位置/速度預測124和氣壓信息輸入103的加權組合生成校正垂直位置估計104和垂直速度估計105。
可選零速度更新檢測器123從加速度信息輸入102生成零速度信號125。當靜止相位(still phase)被零速度更新檢測器123檢測到時，零速度信號125迫使垂直速度估計105為零。
INS通過求解捷聯式慣性導航方程通過外部加速度值的積分來估計包括位置和速度的導航參數。因此，重要的是INS通過從加速度計信號中減去重力加速度來精確地估計動態狀況期間的外部加速度。為了實現該減法函數，INS需要對其方位進行精確的估計。
圖1的實施例包括採取方位KF與垂直位置/速度KF級聯的形式的級聯KF。級聯KF提供良好的計算效率。級聯KF具有比全局KF小得多的計算開銷，因為與方位狀態相關的計算與垂直位置/速度KF分離。因此，級聯KF可以使用線性函數來實現，而全局KF將需要非線性卡爾曼濾波方法，諸如由擴展卡爾曼濾波器(EKF)或無跡卡爾曼濾波器(UKF)所利用的那些方法。除了改善的計算成本之外，級聯KF允許增加靈活性並且更容易在全局KF上實現和調諧。
雖然級聯KF理論上產生與全局KF相比次優(不太精確)的估計，但實際上為了慣性導航的目的，級聯KF的表現與全局KF正相當。根據本文所公開的示例的示例級聯KF系統的初步測試指示分別用於慢動作、垂直跳躍和下降跳躍(step-down jump)垂直軌跡跟蹤的垂直軌跡跟蹤誤差約為26.9cm、27.2cm和28.1cm。實驗設置的細節和初步測試的進一步結果在附錄A中的文件中列出。
使用Rauch-Tung-Striebel(RTS)平滑器觀察到垂直軌跡跟蹤精度的顯著改善，如下所述。另外，基於實驗結果，通過使用RTS平滑器，用於垂直跳躍和下降跳躍的平均跳躍KPV(高度/下降)確定誤差分別約為2.9cm和5.8cm(與在垂直方向上的一些點中的GPS的～40m誤差相比)。這個所實現的精度應足以用於跳躍高度的量級為小的娛樂目的。另一方面，運動員運動跳躍中的跳躍高度的量級遠遠大於娛樂跳躍中的跳躍高度的量級。因此，所實現的約2.9-5.8cm的跳躍KPV確定精度對於使用可穿戴技術的戶外測量目的來說也應當是足夠的。
現在將描述級聯KF中的各個濾波器的結構，即方位KF 110和垂直位置/速度KF 120。在下面的描述中，下標1和2分別表示方位KF 110和垂直位置/速度KF 120的變量。
方位KF 110生成滾轉角和俯仰角信息114。滾轉角和俯仰角信息114對於垂直方向上的重力加速度補償和慣性動作跟蹤來說是足夠的。因此，不需要完整的三維方位的信息。
三軸陀螺儀和三軸加速度計分別向方位KF 110提供轉向速率信息輸入101和加速度信息輸入102。重力矢量時間更新器111執行下面的方程式1的函數，以根據轉向速率信息輸入101生成傳感器坐標系中的重力矢量的預測113。
x1(k)＝A1(k-1)x1(k-1)+w1(k-1) (方程式1)
在方程式1中，x1(k)為在步驟k處的方位KF 110的3×1狀態矢量；因此，x1(k)為傳感器坐標系中的歸一化重力矢量；A1為狀態轉移矩陣；以及w1為過程模型噪聲矢量。重力矢量時間更新器111使用先前的重力矢量預測x1(k-1)從預測模型生成傳感器坐標系中的重力矢量x1(k)的預測113。
重力矢量測量更新器112執行下面的方程式2的函數，以利用來自加速度信息輸入102的測量來更新重力矢量預測113。
z1(k)＝C1(k)x1(k)+v1(k) (方程式2)
在方程式2中，z1為測量矢量(即在加速度計的傳感器坐標系中測量的重力矢量)；C1為3×3觀察矩陣；以及v1為測量模型噪聲矢量。
方程式1和2的矩陣從下面的方程式3至13計算。
生成方位KF的重力矢量預測
狀態轉移矩陣A1(k-1)從I3導出，I3為3×3單位矩陣；以及為三軸陀螺儀測量的3×3斜對稱矩陣。
過程模型噪聲矢量w1(k-1)基於其為x1的3×3斜對稱矩陣；以及nG，其為陀螺儀測量噪聲矢量，並且被假定為不相關和零均值白高斯。
因此，方程式1、3和4定義重力矢量預測113。以此方式，重力矢量時間更新器111從轉向速率信息輸入101導出x1(k)，重力矢量預測113。
生成方位KF的滾轉角和俯仰角信息
C1(k)＝gI3 (方程式5)
在方程式5中，從I3導出3×3觀察矩陣C1，I3為3×3單位矩陣；以及g，其為重力矢量的範數。
在方程式6中，從為加速度計的傳感器坐標系中的外部加速度誤差的導出測量模型噪聲矢量v1；以及nA，其為陀螺儀測量噪聲矢量，並且被假定為不相關和零均值白高斯。
方程式7和8描述了加速度計的傳感器坐標系中的外部加速度誤差。
Sa-(k)＝caSa+(k+1) (方程式8)
在方程7中，Sa(k)＝caSa(k-1)+ε(k)，其中，ε(k)為外部加速度過程模型的時變誤差。在方程式7和8中，上標+和-分別表示方位KF 110中的「後驗」和「先驗」估計；上標S表示該量在傳感器坐標系中；ca為在0和1之間的無量綱常數，其用於確定外部加速度模型中的截止頻率。
z1(k)＝yA(k)-caSa+(k-1) (方程式9)
方程式2中的測量矢量z1由方程式9和10定義，其中，yA(k)為加速度計的偏置補償輸出矢量；以及傳感器坐標系中所估計的歸一化重力矢量為因此，方程式2和5-10定義了傳感器坐標系中所估計的歸一化重力矢量
方程式11使用傳感器坐標系中所估計的歸一化重力矢量來生成所計算的滾轉角(γ)和俯仰角(β)。根據方程式2和5-11，重力矢量測量更新器112從yA(k)、加速度信息輸入102以及從x1(k)、重力矢量預測113生成指示滾轉角(γ)和俯仰角(β)的方位信號114。
R1(k)＝∑acc+∑A (方程式13)
方程式12和13定義方位KF 110中的過程和測量噪聲協方差矩陣。使用過程模型噪聲矢量w1(k-1)計算過程噪聲協方差矩陣Q1(k-1)，並且其等於E[w1(k-1)w1(k-1)T]，其中，E為期望算子。ΣG為被定義為E[nGnGT]的陀螺儀測量噪聲的協方差矩陣。通過假設陀螺噪聲方差在三個軸上等於σG，ΣG被設置為
使用測量模型噪聲矢量v1(k)來計算測量噪聲協方差矩陣R1(k)，並且其等於E[v1(k)v1(k)T]，為加速度計測量噪聲的協方差矩陣的ΣA被設置為Σacc為加速度模型的協方差，並被設置為
生成垂直位置/速度KF的垂直位置/速度預測
垂直位置/速度KF 120生成垂直位置估計104和垂直速度估計105。方位KF 110、三軸加速度計和氣壓高度計分別向垂直位置/速度KF 120提供滾轉角(γ)和俯仰角(β)(自方位信號114)、提供加速度信息(自輸入102)和氣壓信息(自輸入103)。
垂直位置/速度時間更新器121執行下面的方程式14的函數，以從來自方位信號114的滾轉角和俯仰角以及來自輸入102的加速度信息生成垂直位置/速度預測124。
x2(k)＝A2(k-1)x2(k-1)+B2(k-1)u2(k-1)+w2(k-1) (方程式14)
在方程式14中，x2(k)＝[h(k)v(k)]T為垂直位置/速度KF 120的狀態矢量，其包括垂直位置和垂直速度分量；A2(k-1)和B2(k-1)為垂直位置/速度KF 120的狀態變換和輸入矩陣；u2(k-1)為輸入矢量，其包括導航坐標系中的重力補償加速度的垂直分量，並且使用輸入102和114來計算；w2(k-1)為過程噪聲的2×1矢量。
方程式15和方程式16分別定義狀態變換矩陣和輸入矩陣A2(K-1)和B2(K-1)。
方程式17定義導航坐標系中的重力補償加速度的垂直分量。導航坐標系中的重力補償的加速度的垂直分量的值基於旋轉矩陣其使用來自方位信號114的滾轉角(γ)和俯仰角(β)和來自輸入102的加速度yA(k-1)來計算。將加速度計傳感器坐標系的z軸對準導航坐標系；
方程式18和19分別描述了將加速度計傳感器坐標系的z軸與導航坐標系對準的旋轉矩陣以及過程噪聲的2×1矢量w2(k-1)。
根據方程式14至19，垂直位置/速度時間更新器121根據來自方位信號114的滾轉角(γ)和俯仰角(β)以及加速度信息輸入102生成x2(k)、垂直位置/速度預測124。
生成垂直位置/速度KF的垂直位置估計和垂直速度估計
垂直位置/速度測量更新器122執行下面的方程式20的函數，以從垂直位置/速度預測124和氣壓計信息輸入103生成垂直位置估計104和垂直速度估計105。
z2(k)＝C2(k)x2(k)+v2(k) (方程式20)
在方程式20中，z2(k)為從氣壓計信息輸入103計算的相對高度(Δhbaro)；C2(k)為觀察矩陣；以及v2(k)為測量噪聲。
方程式21描述了氣壓計信息輸入103，P如何在垂直位置/速度測量更新器122中使用。在方程式21中，Δhbaro為相對於參考位置的初始高度(hinit)的相對高度；hinit使用在參考位置處的初始壓力數據來計算(hinit可例如使用如下所述的靜態初始化來計算)；以及P0為等於101,325Pa的標準壓力。由於氣壓高度計中存在顯著的量化噪聲，應使用滾轉平均濾波器來提高氣壓高度測量的精度，並且在測量噪聲v2(k)中應考慮其剩餘誤差。
C2(k)＝[1 0] (方程式22)
方程式22定義了觀察矩陣C2(k)。
方程式23定義了使用過程噪聲矢量w2(k-1)和輸入矩陣B2(k-1)來計算的過程噪聲協方差矩陣Q2(k-1)。
方程式24定義了測量噪聲協方差矩陣R2(k)，其中，為氣壓計噪聲方差。測量噪聲協方差矩陣R2(k)通過E[v2(k)v2(k)T]獲得。
根據方程式20至24，垂直位置/速度測量更新器122利用從氣壓計信息輸入103導出的相對高度測量值z2(k)校正x2(k)＝[h(k)v(k)]T垂直位置/速度預測124，以生成垂直位置估計104，h(k)和垂直速度估計105，h(k)。
圖1的垂直位置/速度確定系統有利地提供了不使用GPS的相對高度測量的精確估計。因此，垂直位置和速度確定系統100可以與GPS/MEMS-IMU組合以增強具有改進的垂直位置確定的GPS/MEMS-IMU。垂直位置和速度確定系統100特別地與GPS/MEMS-IMU互補，因為在穩定狀態下，GPS可以被用於初始化垂直位置確定系統的氣壓高度計(到絕對高度)；而在動態狀態下，垂直位置和速度確定系統100可以提供相對高度測量的精確估計，而不依賴於GPS的不精確的動態高度測量。
在圖1的另一實施例中，垂直位置和速度確定系統100可選地包括零速度更新檢測器123，以限制INS中的漂移誤差。可選的零速度更新檢測器123從加速度信息輸入102生成零速度信號125。當靜止相位被零速度更新檢測器123檢測到時，零速度信號125迫使垂直速度估計105為零。在一些實施例中，靜止相位通過對由加速度計測量的加速度信號的範數設置閾值來檢測，並且當加速度信號低於閾值時確定靜止相位。
在一些實施例中，固定初始化可被用於校準垂直位置和速度確定系統100。在靜止初始化期間，計算初始姿態和傳感器偏差。三軸加速度計和三軸陀螺儀數據被用於在方位KF 110中計算初始傾斜角的平均值。傳感器坐標系中的外部加速度Sa+(k)為方位KF 110的副產品。然而，由於在靜止初始化步驟期間外部加速度應該為零，所以Sa+(k)的平均值被認為是傳感器坐標系中的加速度計偏差矢量。假設MEMS陀螺儀不夠精確以測量地球的旋轉速率，則陀螺儀偏置矢量被計算為在該靜止初始化步驟期間三軸陀螺儀測量的平均值。假定這些偏置值在靜止初始化過程之間的運算期間是恆定的。然後從所測量的加速度計和陀螺儀信號中減去所估計的加速度計和陀螺儀偏差以用於垂直軌跡估計。在靜止初始化步驟期間，速度被設置為零，並且氣壓高度計中的hinit通過從參考系獲得的初始高度來校準。該參考系可以提供用於絕對高度跟蹤的實際橢球高度(諸如從GPS獲得的高度)或相對高度跟蹤的相對於任意坐標系的相對高度(諸如從基於攝像機的MOCAP系統獲得的高度)。
在本公開的又一實施例中，垂直位置和速度確定系統100包括軌跡平滑器(在圖3中示為RTS 306)。在不需要實時數據處理的應用中，可以通過將前向和後向處理的數據組合的平滑來進一步提高垂直位置估計的精度。在一個示例中，垂直位置確定系統100的軌跡平滑器被配置為Rauch-Tung-Striebel(RTS)軌跡平滑器。RTS平滑器為在導航應用中廣泛使用的軌跡平滑器，其用於平滑位置和速度軌跡。RTS平滑器包括一個前向數據處理部分和一個後向數據處理部分。RTS平滑器的前向處理部分為垂直位置和速度確定系統100的垂直位置/速度KF 120。RTS平滑器存儲來自前向處理部分的估計及其協方差，然後使用以下方程式25至27在後向掃描中遞歸地更新所平滑的估計及其協方差：
Ks(k)＝P2+(k)A2(k)[P2-(k+1)]-1 (方程式25)
Ps(k)＝P2+(k)+Ks(k)[Ps(k+1)-P2-(k+1)]Ks(k)T (方程式26)xs(k)＝x2+(k)+Ks(k)[xs(k+1)-x2-(k+1)] (方程式27)
在方程式25至27中，和為「後驗」和「先驗」協方差估計；Ks為平滑器增益；和為「後驗」和「先驗」狀態估計；以及xs為所平滑的狀態矢量。所有上述變量涉及垂直位置/速度KF 120。
圖2示出了根據本公開的實施例的垂直位置/速度確定的方法200的流程圖。該方法可以由有形地實施在非暫態計算機可讀介質上的電腦程式產品來執行。該電腦程式產品在被執行時可操作執行方法200。
在201，該方法測量同一設備中具有集成氣壓高度計的慣性測量單元(IMU)(IMU-baro)的轉向速率、IMU-baro的加速度，以及使用來自氣壓高度計的氣壓信息的IMU-baro的高度。在一個實施例中，這些測量包括有噪聲數據；也就是說，測量值固有地包括諸如由傳感器噪聲引起的誤差的誤差。
在202，該方法根據第一卡爾曼濾波器運算基於轉向速率測量和加速度測量來估計IMU-baro的滾轉和俯仰。在實施例中，在202處的估計另外包括卡爾曼濾波器中的遞歸預測和校正步驟。
預測包括基於使用來自陀螺儀的轉向速率測量和IMU-baro傳感器坐標系中的先前重力加速度的捷聯式積分來預測IMU-baro壓力傳感器坐標系中的重力加速度矢量。校正包括將傳感器坐標系中的重力加速度矢量的預測與來自加速度計的測量組合以生成傳感器坐標系中的重力加速度矢量的估計。最後，滾轉角和俯仰角函數根據傳感器坐標系中的估計重力加速度矢量來計算估計的滾轉角和俯仰角。
在203，該方法向第二卡爾曼濾波器運算提供來自第一卡爾曼濾波器運算的滾轉和俯仰估計。在實施例中，第一卡爾曼濾波器運算的輸出為第二卡爾曼濾波器運算的輸入。
在204，該方法根據第二卡爾曼濾波器運算基於加速度測量、氣壓測量以及滾轉和俯仰估計來估計IMU-baro的垂直位置/速度。在實施例中，在204處的估計另外包括卡爾曼濾波器中的遞歸預測和校正。
預測包括基於使用IMU-baro的加速度和先前的垂直位置和垂直速度的捷聯式積分來預測垂直位置(高度)和垂直速度。
校正包括在卡爾曼濾波器中將預測的垂直位置和垂直速度與來自氣壓高度計的測量垂直位置(高度測量)組合以生成垂直位置和垂直速度估計。
圖3為根據本公開的實施例的用於垂直軌跡確定的設備300的示意性框圖。設備300包括可佩戴設備302，其可以容納圖1和圖3所示的各種硬體和軟體組件。設備300包括用於接收轉向速率信息的輸入101、用於接收加速度信息的輸入102和用於接收氣壓信息的輸入103。設備300可與提供加速度計和陀螺儀的慣性測量單元(IMU)結合使用。在一些情況下，IMU也可具有與其集成的氣壓高度計。如本文所使用的，術語「IMU-baro」用於指具有集成氣壓高度計的這種IMU。
轉向速率信息輸入101可例如被連接到陀螺儀，諸如三軸陀螺儀(在圖3中示出為MEMS-IMU 304的一部分)。加速度信息輸入102可例如被連接到加速度計，諸如三軸加速度計(在圖3中示為MEMS-IMU 304的一部分)。氣壓信息輸入103可例如被連接到氣壓高度計(在圖3中示為MEMS氣壓高度計302)。設備300另外包括垂直位置估計輸出104和垂直速度估計輸出105。
在本公開的一些實施例中，垂直位置和速度確定設備300包括軌跡平滑器306(在圖3中示為RTS 306)。在不需要實時數據處理的應用中，可以通過將前向和後向處理的數據組合的平滑來進一步提高垂直位置估計的精度。在示例中，垂直位置確定設備300的軌跡平滑器被配置為Rauch-Tung-Striebel(RTS)軌跡平滑器306。RTS平滑器306為在導航應用中廣泛使用的軌跡平滑器，其用於平滑位置和速度軌跡。
在前面的描述中，出於解釋的目的，闡述了許多細節以便提供對實施例的透徹理解。然而，對本領域的技術人員顯而易見的是，這些具體細節不是必需的。在其它實例中，以框圖形式示出了公知的電氣結構和電路，以免混淆理解。例如，沒有提供關於本文所述的實施例是作為軟體例程、硬體電路、固件還是其組合來實現的具體細節。
本公開的實施例可以被表示為存儲在機器可讀介質(也稱為計算機可讀介質、處理器可讀介質或其中包含計算機可讀程序代碼的計算機可用介質)中的電腦程式產品。機器可讀介質可以為任何合適的有形的非暫態介質，包括磁、光或電存儲介質，包括磁碟、光碟只讀存儲器(CD-ROM)、存儲器設備(易失性或非易失性)或類似的存儲機制。機器可讀介質可以包含各種指令集、代碼序列、配置信息或其它數據，其在被執行時使處理器執行根據本公開的實施例的方法中的步驟。本領域普通技術人員應理解，實現所述的實施方案所必需的其它指令和運算也可以被存儲在機器可讀介質上。存儲在機器可讀介質上的指令可以由處理器或其它合適的處理設備執行，並且可以與電路交互以執行所述的任務。
上述實施例旨在僅為示例。本領域的技術人員可以對特定實施例實施變更、修改和變動。權利要求的範圍不應受到本文所闡述的特定實施例的限制，而是應以與整個說明書一致的方式來解釋。
本公開提供了用於垂直位置和速度確定的方法和系統。垂直位置和速度確定將來自垂直位置傳感器(諸如使用壓力測量導出高度信息的MEMS氣壓高度計)的垂直位置信息與從MEMS-IMU導出的方位(傾斜角)和加速度信息組合。MEMS氣壓高度計的輸出與使用級聯兩步卡爾曼濾波器(KF)系統的MEMS-IMU的輸出相融合。
所提出的方法需要無磁力計的MEMS-IMU來提供傾斜角，並因此，垂直位置確定對抗磁擾動是魯棒的。另外，使用級聯的KF避免需要傳播附加狀態，從而提高了位置確定方法的計算效率。因此，本位置確定方法適合於運動員穿戴的小且輕質的電池供電的電子設備。
本公開的一個方面提供了用於同一設備中具有集成氣壓高度計的慣性測量單元(IMU)(IMU-baro)的垂直位置和速度確定系統。該系統包括被連接以接收所測量的IMU-baro方位的轉向速率輸入；被連接以接收所測量的IMU-baro加速度的加速度輸入；被連接以接收所測量的IMU-baro高度的氣壓輸入；被連接到轉向速率輸入和加速度輸入的第一卡爾曼濾波器，以基於所測量的IMU-baro方位和所測量的IMU-baro加速度來估計IMU-baro的滾轉和俯仰；以及連接到加速度輸入、氣壓輸入和第一卡爾曼濾波器的第二卡爾曼濾波器；第二卡爾曼濾波器與第一卡爾曼濾波器級聯以從第一卡爾曼濾波器接收IMU-baro的估計的滾轉角和俯仰角，並且基於所測量的IMU-baro加速度、使用氣壓高度計測量的氣壓以及IMU-baro的估計滾轉和俯仰來估計IMU-baro的垂直位置和垂直速度。
本公開的另一方面提供了用於確定IMU-baro的高度的設備。該設備包括：第一卡爾曼濾波器，其被配置為基於所測量的IMU-baro轉向速率和基於所測量的IMU-baro加速度來估計IMU-baro的滾轉和俯仰；以及第二卡爾曼濾波器，其以級聯布置被連接到第一卡爾曼濾波器以接收所估計的IMU-baro的滾轉和俯仰。第二卡爾曼濾波器被配置為基於所估計的IMU-baro的側切和俯仰、所測量的IMU-baro加速度和所測量的氣壓來估計IMU-baro的垂直位置和垂直速度，並輸出所估計的IMU-baro的垂直位置和垂直速度。
本公開的另一方面提供了有形地實施在非暫態計算機可讀介質上的電腦程式產品，該電腦程式產品在被執行時可操作以執行確定IMU-baro的垂直位置和速度的方法。該方法包括測量IMU-baro的轉向速率、IMU-baro的加速度和氣壓；根據第一卡爾曼濾波器運算基於轉向速率測量和加速度測量來估計IMU-baro的滾轉和俯仰；將該滾轉和俯仰估計從第一卡爾曼濾波器運算提供給第二卡爾曼濾波器運算；根據第二卡爾曼濾波運算基於加速度測量、氣壓測量以及滾轉和俯仰估計來估計IMU-baro的垂直位置和速度；以及基於所估計的垂直位置和速度來確定IMU-baro的垂直位置和速度；以及輸出所確定的垂直位置和速度。
通過結合附圖閱讀以下對具體實施例的描述，本公開的其它方面和特徵對於本領域普通技術人員將變得顯而易見。