第 　 ４１ 卷 第 期 年 ５ 月 　２０１５ ５ 工 矿 自 动 化 Ｉｎｄｕｓｔｒｙ　ａｎｄ　Ｍｉｎｅ　Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ｖｏｌ．４１Ｎｏ．５　 Ｍａｙ　２０１５　 文章编号：１６７１－２５１Ｘ（２０１５）０５－００８７－０４　　　ＤＯＩ：１０．１３２７２／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７１－２５１ｘ．２０１５．０５．０２１ 王郑合 工矿自动化 基于智能手机的惯性导航轨迹生成算法 ． ，２０１５，４１（５）：８７－９０． ［Ｊ］． 基于智能手机的惯性导航轨迹生成算法 王郑合 昆明理工大学 信息工程与自动化学院 （ 云南 昆明 ， 　６５０５００） Ｍｅａｌｙ 摘要：针对传统的手机惯性导航技术存在无法精确计步和计算步长的问题 ，提出了一种基于智能手机的 　　 惯性导航轨迹生成算法。该算法根据智能手机上三轴加速度传感器捕捉的人走 路 时 产 生 的 三 轴 加 速 度 ，利 状态机的计步算法计算人 所 走 过 的 步 数，并 获 得 每 一 步 的 起 止 时 间 戳；根 据 三 轴 陀 螺 仪 所 获 用基于 取的数据及每一步的起止时间戳，结合指南针读数，计算人走过的每一步所发生 的 方 向 变 化；根 据 不 同 步 长 的人行走时所产生的不同加速度，基于最小二乘法估计人的步长；根据路径起点 的 坐 标，结 合 步 长 及 方 向 变 化，计算人走过的每一步相对于路径起点的坐标，得到人的运动轨迹。仿真结果表明该算法能够达到较高的 惯性导航精度。 关键词：惯性导航；导航轨迹；智能手机；三轴陀螺仪 中图分类号 网络出版地址 ：ＴＤ６７／６５５　　　 文献标志码 ：Ａ　　　 　　 　　 网络出版时间 ：２０１５－０４－３０　０８：５１ ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／３２．１６２７．ＴＰ．２０１５０４３０．０８５１．０２１．ｈｔｍｌ 收稿日期：２０１４－１２－１７；修回日期：２０１５－０４－１３；责任编辑： 硕士研究生 研究方向为分布式系统和人工智能 作者简介： ， ， 檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿 ，Ｅ－ｍａｉｌ：１５０６９９３３４６＠ｑｑ．ｃｏｍ 男 （１９９３－）， 河北邢台人 ， 王郑合 。 。 盛男 参考文献： 图 ９　 试件原始煤岩界面及滚筒截割轨迹对比 结语 ４　 （１） 通过分析滚筒的三向受力情况 ， 分析了采煤机滚筒在截割过程中的受力情 确定振动传感器 ， 得到了不同煤岩试件截割过程中 ， ｘ，ｙ， 况 的布置方法 轴方向的振动幅度曲线 。 ｚ （２） 构建煤岩识别自动调高控制的模糊规则表 ， 根 据 不 同 煤 岩 试 件 截 割 时 的 振 动 特 性 规 并对 ， 律 查表关键程序进行了研究 。 ＰＬＣ （３） 采用基于振动特性分析的采煤机煤岩识别 该系统能够 控制系统进行相似模拟试验 ， 从 而 快 速 根据滚筒的振动特 性 进 行 煤 岩 快 速 识 别 调整滚筒高度 最大程度地避开岩石断层 并具有很 ， ， 好的动态性能 结果表明 ， ， 。 季瑞 方法 洪 云 王忠宾 ， 关明 ， 采煤机滚筒自动调高的 液 压 控 制 ． 机床与液压 ，２０１３，４１（４）：１００－１０１． 采 煤 机 滚 筒 智能 调 高 控 制 系 统 研 究 ． ，２０１４，３３（３）：１１５－１１７． ［１］　 ［２］　 ［３］　 ［４］　 ［５］　 ［６］　 ［Ｊ］． 胡 绍 忠 ， 煤炭技术 ［Ｊ］． 朱元忠 陈健 ， ， 工矿自动化 苏波 彭霞 ， ， 工矿自动化 杨兆建 ， ［Ｊ］． 郝清玉 识别 田子建 究 任芳 动态综述 赵学雷 识别 技 术 研 究 ［Ｊ］． 基于图像小波变换的 煤 岩 界 面 ． ，２０１５，４１（２）：５０－５３． 基于机器视觉的煤岩界 面 识 别 研 ． ，２０１３，３９（５）：４９－５２． 国内外煤岩界面识别 技 术 研 究 ． 熊诗波 ， 煤 ［Ｊ］． 基于多传感器信息融合的载荷及煤岩 判 定 与 ． ，２００１，１０（４）：５４－５５． ［Ｄ］． ： 北 京 中 国 矿 业 大 学 北 京 （ ）， ［７］　 ［８］　 ［９］　 ２０１１． 王增才 机械 徐志鹏 中国矿业大学 佘杰 孙继平 ， 煤炭学报 综采放顶煤开采过程煤矸识 别 研 究 ． 煤 矿 ［Ｊ］． ，２００２（８）：１３－１４． 采煤机自适应 截 割 关 键 技 术 研 究 ． 徐 州 ［Ｄ］． ： ［１０］　 ［Ｊ］． 刘俊利 李长有 ， 性的煤岩识别方法 赵豪杰 ， ，２０１１． 基 于 小 波 的 煤 岩 图 像 特 征 抽 取 与 识 别 ． ，２０１３，３８（１０）：１９００－１９０４． 基于采煤机滚筒截 割 振 动 特 ． 煤 炭 科 学 技 术 ，２０１３，４１（１０）： ［Ｊ］． ９３－９５． 中国煤炭期刊网 www.chinacaj.net

·８８· 工矿自动化 ２０１５ 年第 卷 ４１ 　　　　　 Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ　ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｏｆ　ｉｎｅｒｔｉａｌ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｓｍａｒｔ　ｐｈｏｎｅ （Ｆａｃｕｌｔｙ　ｏｆ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，Ｋｕｎｍｉｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｋｕｎｍｉｎｇ　６５０５００，Ｃｈｉｎａ） ＷＡＮＧ　Ｚｈｅｎｇｈｅ 　 　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ　ｖｉｅｗ　ｏｆ　ｐｒｏｂｌｅｍ　ｔｈａｔ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｉｎｅｒｔｉａｌ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｏｆ　ｍｏｂｉｌｅ　ｐｈｏｎｅ　ｉｓ　ｕｎａｂｌｅ　ｔｏ ｃａｌｃｕｌａｔｅ　ｓｔｅｐｓ　ｏｒ　ｓｔｅｐ　ｌｅｎｇｔｈ　ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ，ａ　ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ　ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｏｆ　ｉｎｅｒｔｉａｌ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ ｓｍａｒｔ　ｐｈｏｎｅ　ｗａｓ　ｐｕｔ　ｆｏｒｗａｒｄ．Ｔｈｅ　ｗａｌｋｉｎｇ　ｓｔｅｐｓ　ｏｆ　ｐｅｏｐｌｅ　ａｒｅ　ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ　ｂｙ　ｕｓｅ　ｏｆ　ｓｔｅｐ　ｃｏｕｎｔｉｎｇ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｍｅａｌｙ　ｓｔａｔｅ　ｍａｃｈｉｎｅ　ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｔｈｒｅｅ－ａｘｉｓ　ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｗａｌｋｉｎｇ　ｐｅｏｐｌｅ　ｃａｐｔｕｒｅｄ　ｂｙ　ｔｈｒｅｅ－ａｘｉｓ ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ　ｓｅｎｓｏｒ　ｏｆ　ｓｍａｒｔ　ｐｈｏｎｅ，ａｎｄ　ｓｔａｒｔ－ｓｔｏｐ　ｔｉｍｅｓｔａｍｐ　ｏｆ　ｅａｃｈ　ｓｔｅｐ　ｉｓ　ｇｏｔｔｅｎ．Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ　ｃｈａｎｇｅ　ｏｆ ｅａｃｈ　ｓｔｅｐ　ｉｓ　ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ　ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｄａｔａ　ｏｆ　ｔｈｒｅｅ－ａｘｉｓ　ｇｙｒｏｓｃｏｐｅ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｓｔａｒｔ－ｓｔｏｐ　ｔｉｍｅｓｔａｍｐ　ｏｆ　ｅａｃｈ　ｓｔｅｐ ｃｏｍｂｉｎｅｄ　ｗｉｔｈ　ｃｏｍｐａｓｓ　ｒｅａｄｉｎｇ．Ｓｔｅｐ　ｌｅｎｇｔｈ　ｉｓ　ｅｓｔｉｍａｔｅｄ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｌｅａｓｔ　ｓｑｕａｒｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｗａｌｋｉｎｇ　ｐｅｏｐｌｅ　ｗｉｔｈ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｓｔｅｐ　ｌｅｎｇｔｈ．Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ　ｒｅｌａｔｉｖｅ　ｔｏ　ｓｔａｒｔｉｎｇ　ｐｏｉｎｔ　ｏｆ ｅａｃｈ　ｓｔｅｐ　ｉｓ　ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｂａｓｉｓ　ｏｆ　ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｔａｒｔｉｎｇ　ｐｏｉｎｔ，ｓｔｅｐ　ｌｅｎｇｔｈ　ａｎｄ　ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ　ｃｈａｎｇｅ，ｓｏ ａｓ　ｔｏ　ｇｅｔ　ｍｏｖｅｍｅｎｔ　ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ　ｏｆ　ｐｅｏｐｌｅ．Ｔｈｅ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｒｅｓｕｌｔ　ｓｈｏｗｓ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｃａｎ　ａｃｈｉｅｖｅ　ｈｉｇｈ ａｃｃｕｒａｃｙ　ｏｆ　ｉｎｅｒｔｉａｌ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ． Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｉｎｅｒｔｉａｌ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ；ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ；ｓｍａｒｔ　ｐｈｏｎｅ；ｔｈｒｅｅ－ａｘｉｓ　ｇｙｒｏｓｃｏｐｅ 引言 ０　 ， ：① 随着矿用本质安全型智能手机的发展与普及 ， 利 用 通过 以 下 步 骤 即 可按 照 避 灾 路 线 迅 ， 运 行 程 序 显 示 预 先 保 存 的 煤 矿 井 并 设 置 平 面 图 上 对 应 通过智能手机的传感器采集 ；② 并 根 据 算 法 生 成 人 员 的 运 动 轨 从 而 对比人员的位置和避 从而引导人员迅速撤 ， 当煤矿井下发生突 发 性 事 故 导 致 通 信 中 断 时 惯性导航技术 速撤出矿井 ， 下巷道平面图和避 灾 路 线 图 的当前位置为起点 人员的 运 动 数 据 迹［１］；③ 得到人员的当前位置信息 灾路线 出矿井 ；④ 找出正确的前进方向 ， 将 生 成 的 运 动 轨 迹 显 示 在 平 面 图 上 ， ， ， 。 但传统的手机惯性导航技术存在以下问题 ： 。 （１） 无法精确计步 加上人类动作的复杂性 ， 手机上加速度传感器的采 造成加速度传 ， 传统的惯性导航算法利用固 对加速度传 感 器 读 数 的 波峰 或 波 谷 进 行 分 ， 但该 样频率不高 感器的读数误差较大 定阈值 判断人员的行走状态 析 ， 种计步方法的精度不高 从而完成计步工作 ， 。 。 。 （２） 无法准确计算步长 。 步长是计算人员位移 但 步 长 的 计 算 有 着 很 大 的 不 确 定 性 直接利用人员的身高 ， 、 在 实 际 应 用 中 会 带 来 巨 。 ， 的重要参数 传统算法根据自然科学规律 体重估算一个确定 的 步 长 大的误差 鉴此 。 ， 航轨迹生成算法 ， 本文提出了一种基于智能手机的惯性导 该 算 法 通 过 智 能手 机 的 传 感 器 采 ， 能够准确计算人员的步数 ， 步长及 、 从而得到人员的位 ， 模拟出人的运动轨迹 ， 集人体运动参数 方向变化 置信息 。 基于 １　 Ｍｅａｌｙ 状态机的计步算法 １．１　 获取加速度数据 智能手机的加速度传感器有 ３ 轴 Ｘ，Ｙ，Ｚ 代表手机在 器坐标系统与屏幕 坐 标 系 统 不 同 的 屏幕向里［２］。 轴 沿 屏 幕 向 左 ，Ｙ Ｘ 煤矿井下环境复杂 个返回值 个方向上的加 速 度 ３ 分别 ， 传 感 传 感 器 坐 标 系 统 轴 垂 直 于 。 轴 沿 屏 幕 向 上 ， ，Ｚ 假设 在 记 录 轨 迹 过 程 中 则 人 员 步 行 时 ， 需对获得的加速度数据进 手 机 保 持 水 轴 方 向 的 加 速 轴 方 向 的 加 速 度 变 化 较 大 ，Ｘ，Ｙ ， 。 ，Ｚ 行降噪处理 。 平且屏幕朝上 度只有很 小 的 变 化 将沿 其中 步 Ｚ ， 轴方向的加速度记作 为 第 轴 方 向 的 加 速 度 ａＺｊ 然后进行数据叠加处理来降低噪声 Ｚ ｊ Ａ＝｛ａＺ１，ａＺ２，…，ａＺｎ｝， （ｊ＝１，２，…， 并消除加速 ， 得到 处 理 后 的 ， 的影响 ｎ）， 度数据受到的重力加速度 加速度 ｇ ： ａ′Ｚｊ ＝α　ａＺｊ ＋ （１－α）ａＺｊ－１ －ｇ （１） 式中 为待定系数 。 ：α 判断行走状态 人在进行水平的步行运动时 １．２　 个 垂直和前进 ， 方向的加 速 度 呈 现 周 期 性 变 化 人 处 于 步 行 状 态 此时 时 ， 手机在垂直方向的 加 速 度 呈 现 正 向 增 加 的 趋 势 之 在收腿动作中由于重心向上并且单脚着地 ， 。 ２ ； 中国煤炭期刊网 www.chinacaj.net

２０１５ 年第 期 ５ 王郑合：基于智能手机的惯性导航轨迹生成算法 ·９８· 　　　 后继续前进 变为反向 小 法包括的状态如图 在迈步时增 加［３］。 ， 。 两 脚 触 地 由于 重 心 下 移 ， 另外 加 速 度 逐 渐 水 平 方 向 的 加 速度 会 在 收 脚 时 减 ， 状 态 机 的 计 步 算 ， ， 基 于 所示 Ｍｅａｌｙ １ 。 ， １　 基于 Ｍｅａｌｙ 图 在步行运动时 状态机的计步算法的状态转移 垂 直 方 向 和 前进 方 向 所 产 生 的 而 且 其 中 垂 直 方 向 的 加 速 度 变 并 就 可 以 实 时 　　 加速度与时间的关 系 大 致 上 是 一 条 正 弦 曲 线 在某个点会有一个 峰 值 化最大 将加速度的值与阈 值 进 行 比 较 和 决 策 判断工作人员的步行状态 通过对加 速 度 的 峰 值 进 行 检 测 和 计 算 ， ， ， 。 ， 。 １．３　 。 ， 。 ３ ， 个 加 速 度 的 大 小 和 方 向 计算步数 由 于 人 员 在 运 动 中 既 可 能 会 水 平 手 持 智 能 手 导致无法 也可能将手机放在口袋或包等物品中 ， ， 为 解 决 该 问 题 首 先 通 从 而 获 得 然 后 进 行 峰 值 检 通过和上一次记 录 的 加 速 度 大小 比 较 得 到 加 速 ， 并和上 ， 表 ， 反之舍 ， 便 可 得 到 人 员 行 走 通过累加 峰 值 的 次 数 在计算步数过程中可能会出现一些干扰情 比如手持手机会 有 一 些 低 幅 度和 快 速 的 抽 动 状 ， 可通过给峰值检 测 加 上 阈 值 和步 频 判 断 来 过 滤 ， 机 轻易确定手机的 放 置 方 向 过计算得 出 一条步行运 动 的 正 弦 曲 线 轨 迹 测 度大小的变化 一次保存的加速度方向进行比较 示刚过峰值状态 弃数据 的步数 况 态 干扰数据 最后 。 通过读取手机系统的程序运行时间 ， 可以判断目前加速度的方向 ， 则进入计步逻辑进行计步 ， 如果方向相反 ， 获得 ， 。 。 ， 人员每一步的起止时间戳 ２，ｔｅ ２），…，（ｔｓ ｎ，ｔｅ ｎ）｝， １），（ｔｓ ｔｅ 间戳 ，ｔｓ ｊ，ｔｅ ｊ 分别为第 ｊ Ｔ＝｛ｔ１，ｔ２，…，ｔｎ｝＝｛（ｔｓ １， 步的起止时 其中 为第 步的起止时间 ｔｊ ｊ 。 计算方向变化 ２　 利用手机的方向传感器可获得方向数据 传感器返回的 正北方向之间的夹 角 度和手机的左侧或 右 侧 翘 起 的 角 度 方向 个角度分别表示手机顶部的朝向与 手 机 的 顶 部 或 尾 部 翘 起 的 角 个 角 利 用 这 ， ３ 、 ， ３ 度即可确定手机的摆放状态 。 但其不能测量物体当前运动的方向 ， 三 轴 陀 螺 仪 可 以 捕 捉 十 分 微 小 的 运 动 轨 迹 变 因此经常被用来 做 高 分 辨 率 和 快 速 反 应 的 旋 转 化 ， 检测 当 ， 由 于 外 部 环 境 的 干 扰 三轴陀螺仪运转一 段 时 间 后 和三轴陀螺仪捕捉 数 据 时 产 生 的 噪 声 导 致 三 轴 陀 此 时 三 轴 陀 螺 仪 需 借 螺仪捕捉的加速度 产 生 偏 差 助其他传感器进行较正 ［４］。 分别为 手 机 绕 向旋转时 ， 三轴陀螺仪的 轴 旋 转 的 角 速 度 ｒＸ，ｒＹ，ｒＺ 逆 时 针 方 的值为正 Ｘ，Ｙ，Ｚ 另外 。 ， ， ， ，ｒＸ，ｒＹ，ｒＺ 。 计算方向变化包括以下步骤 ： （１） 记录人在行走过程中水平手持智能手机时 并 利 用 数 据 叠 加 去 除 高 由此得到人 在 行 走 过 程 中 所 产 生 的 水 平 方 ， ， 三轴陀螺仪所产生 的 数 据 频噪声 向的角速度 变 化 为第 步水平方向的角速度 记 作 ， Ｒ＝ ｛ｒ１，ｒ２，…，ｒｎ｝， ｒｊ 其 中 。 计算人行走每一步过程中所发生的方向变 步过程中的方向变化为 ｊ （２） 则第 ， ｊ 化 ｅ ｔ ｊ ｒｊｄｔ ｓ ｔ ｊ ； γｊ ＝∫ 步之 间 的 方 向 变 化 Ｃ＝｛ｃ１，ｃ２，…，ｃｎ｝， 获取指南针所指示的第 　　（３） 数 记作 ， 数进行平滑处理 （２） 在人行走过程的同时记录手机指南针的读 对所记录的指南针的读 步与 第 获 取 通 过 三 轴 陀 螺 步 之 的 角 度 利 用 步 指 示 的 方 向 对 通 过 三 轴 陀 螺 仪 读 并将 ， ｊ＋ｋ 仪捕捉到的数据计算得到的第 间的方向变化 阈值 当 ， 指南针第 ｊ＋ｋ 数计算得到的第 修正后的数据作为人在第 ｜｜γｃ ｊ，ｊ＋ｋ｜｜ 超过该角度 阈 值 时 步的方向变化进行修正 ｊ，ｊ＋ｋ－γｒ ｊ，ｊ＋ｋ－γｒ 步与第 ｊ，ｊ＋ｋ， ｊ，ｊ＋ｋ； ｊ，ｊ＋ｋ｜｜ ｊ＋ｋ ｊ＋ｋ ｜｜γｃ 设 置 γｃ γｒ ｊ ｊ ， 步的方向 。 ｊ＋ｋ 基于最小二乘法计算步长 ３　 ， 在智能手机惯性导航算法中 数与步长相乘所得 能手机惯 性 导 航 系 统 的 精 度 有 很 大 影 响 运动的距离由步 每一步步长的准确度对智 ， 由 基 于 状态机的计步算法中对人步行时所产生的加 人 行 走 时 步 长 可 由 行 走 时 所 产 因此 ， 。 Ｍｅａｌｙ 速度特征分析可知 ， 生的加速度估算出来 。 基于最小二乘法计算步长包括以下步骤 ： 采集 （１） ｍ 时所产 生 的 加 速 度 组不同步长的人员以规定步长行走 记 作 组 加 速 度 每 组 记 录 个 加 速 度 第 Ｍ ， ， Ａｉ＝｛ａ１，ａ２，…，ａＭ｝（ｉ＝１，２，…，ｍ）， 对应步长 Ｌ＝｛ｌ１，ｌ２，…，ｌｍ｝。 ｓｉ， ｌｉ， 计算 每 组 加 速 度 的 方 差 记作 （２） ｉ 记 作 Ｓ＝ ｛ｓ１， 中国煤炭期刊网 www.chinacaj.net

·０９· ｓ２，…，ｓｍ｝。 工矿自动化 ２０１５ 年第 卷 ４１ 　　　　　 ｉ ＝ ［（ａ１ －珔ａ）２ ＋ （ａ２ －珔ａ）２ ＋ … ＋ （ａＭ －珔ａ）２］ ｓ２ （３） 式中 为平均加速度 。 ：珔ａ （３） 得到 ， ｐ ｑ 合 中 利 用 最 小 二 乘 法 对 Ｓ 之间的对应关系 和 ｓｉ ｌｉ 和 为 最 佳 线 性 拟 合 系 数 和 Ｌ 作 最 佳 线 性 拟 其 ：ｌｉ＝ （ｓｉ－ｑ）／ｐ， ，ｐ＝ｌｉ－ｑ　ｓｉ，ｑ＝ ｓｉｌｉ－ｓｉ 　ｌｉ ２ ｓ２ ｉ－ｓｉ ，ｓｉ 为均方差 为平均步长 ，ｌｉ 。 生成轨迹 ４　 惯性导航轨迹生成算法根据人的步数 步长和 行走方向来计算人的位 置 为原点 第 ， 的坐标为 。 步的坐标为 ｊ－１ 、 以 路 径 起 点 坐 标 （ｘｊ－１，ｙｊ－１）， （０，０） 步 则 第 ｊ （ｘｊ，ｙｊ）＝（ｘｊ－１＋ｌｊｃｏｓ（γ∑ｊ－１＋γｊ）， 为第 式中 内所发 生 的 方 向 变 化 之 和 ：ｌｊ ｊ ｙｊ－１＋ｌｊｓｉｎ（γ∑ｊ－１＋γｊ）） 为前 步所对应的步长 （４） 步 ；γ∑ｊ－１ ｊ－１ ，γ∑ｊ－１ ＝γ１ ＋γ２ ＋ … ＋ γｊ－１。 仿真测试与分析 ５　 为验证本文算法的可行性 用 虚拟设 备 试 离 和 ） ＳｅｎｓｏｒＳｉｍｕｌａｔｏｒ 人员在匀 速 状 态 下 。 多次测试的计算结果见表 ， 用 ， １００ １。 测试结果 表 １　 ＡＶＤ（Ａｎｄｒｏｉｄ　Ｖｉｒｔｕａｌ　Ｄｅｖｉｃｅ，Ａｎｄｒｏｉｄ ， 编写测试代码并使 运 行 的 对 算 法 进 行 仿 真 测 距 步 走 过 约 ５０ ｍ 项目 步数 １　 ９９　 ２　 １００　 序号 ３　 ９８　 ４　 ９９　 ５ ９９ 距离 ／ｍ　 ４９．７　 ４９．９　 ４９．４　 ４９．６　 ４９．８ １ ， 由表 可知 本 文 算 法 计 算 得出 的 结 果 与 实 际 ， 　　 数据之间仍存在一 定 误 差 这 主 要 是 由 于 算 法 在 记 录并生成人员运动 轨 迹 的 过 程 中 对 行 走 步 数 可 能 导致计 算 得 出 的 运 动距 离 与 实 际 距 离 有漏计情况 ， 但 算 法 的 误 差 本 身 相 对 比 较 稳 定 之间出现误差 。 并且误差率不高 表明算法的可靠性较高 ， 所示 模拟平面上的轨迹生成如图 ， ， ２ 。 图中的点 为 （０，０） ， 坐标 ， 为经过轨迹生成算法计算得到的坐标 人员开始运动的起点 计算后生成的路径 。 虚线为实际路径 ， 实线为经过 ， 图 可知 平面轨迹生成模拟 由图 ２　 经 本 文 算 法 运 算 后 得 到 的 轨 迹 与 ， 可 作 为 人 员 的 ２ 　　 人员的实际运动轨 迹 相 比 误 差 很 小 实际运动轨迹进行导航 ， 。 结语 ６　 ； ， 。 状态机的计 步 算 法 计 算 人 员 走 过 的 步 数 算法 到的人员在走路时 所 产 生 的 三 轴 加 速 度 提出了一种基于智能手机的惯性导航轨迹生成 该算法根据智能手机三轴加速度传感器捕捉 采 用 基 于 并 ， Ｍｅａｌｙ 利 用 通过智能手机系统 得 到 每 一 步 的 起 止 时 间 戳 计 算 人 员 所 智能手机的三轴陀 螺 仪 捕 捉 到 的 数 据 走过的每一步所发 生 的 方 向 变 化 通 过 观 察 不 同 步 长的人员 行 走 时 所 产 生 的 不 同 加 速 度 和 步 长 的 特 征 计 算 人 员 的 步 ， 再结合上述计算 长 ， 步长以及方向变化 所得的人员步数 得到不同时刻 、 ， 人员相对于路线起 点 的 坐 标 最 后 对 这 些 坐 标 数 据 ； 进行误差修 正 和 数 据 离 散 得 出 人 员 的 运 动 轨 迹 。 该算法仅需利用智能手机中集成的传感器来实现惯 性导航 分析加速 度 和 步 长 之 间 的 关 系 ， 根据人员所走路线的起点坐标 ； 具有较高的准确度 ， ， ； ， 。 参考文献： 魏 崇 基 于 信 息 融 合 的 多 传 感 器 轨 迹 测 量 哈 尔 ［Ｄ］． 滨 哈尔滨工程大学 ： ，２０１０：１－１０． 周兴社 於志文 ， ， 计算机科学 等 ， 普适环境室内定 位 系 统 研 ． ，２０１０，３７（３）：１１２－１１６． 基于 惯 性 传 感 器 的 机 器 人 运 动 轨 迹 研 究 及 实 ． 成都 电子科技大学 ： ，２０１２：１７－２０． 苏 亚 光 吴 亚 峰 ， 索 依 娜 ， ．Ａｎｄｒｏｉｄ 开发计步器应用 电脑编程 技 巧 与 维 护 平 台 下 传 感 器 技 术 ［Ｊ］． ，２０１０（２３）： ． 梁韵基 究 ［Ｊ］． 段丙涛 现 ［Ｄ］． ［１］　 ［２］　 ［３］　 ［４］　 ４０－４６． 中国煤炭期刊网 www.chinacaj.net