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基于MEMS惯性传感器的高精度步长估计算法
资料介绍
针对传统计步算法精度低适用性不高的问题,提出了一种基于MEMS足部定位模块的高精度自适应步长估计算法。首先通过分析行人步态的周期特征,精确地判断每个步态周期中单脚离地和落地的时间差值,采用零速更新法结合时间阈值、加速度阈值和加速度方差阈值进行步态检测;然后对转换后地理坐标系下传感器信号进行双重积分,计算出行人每一步的空间轨迹,无需进行前期步长数据采集或者生物模型参数提取,即可实现对行人步长的精确估计。在AHRS_box惯性传感器模块上进行了实验,结果表明该算法估计得出的步长和行走距离误差均小于2.5%,证实了该算法的有效性。
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