本发明公开了一种手机在口袋中摆动时的角度测量方法,属于涉及行人航迹推算的技术领域。
背景技术:
目前,在研究行人航位推算技术的过程中,一般直接将惯性传感器固定在行人身上的特定位置,没有考虑行人行走时传感器的位置变化,同时大多方法都利用行人行走过程中加速度的周期性变化来实现步伐探测,探测精度受路面条件的影响较大,最终导致步长估计的误差较大。目前,比较新颖测量方法的是一种基于腿部摆动角度的步长估计方法,该方法通过建立步长和腿部摆动角度的线性关系来估计步长,不受路面条件的影响,步长估计的精度较高,局限性是要求传感器放置在行人的裤子口袋当中。当手机放置在行人的口袋中时,行人的走动不可避免地会导致手机在口袋中摆动,这种摆动会导致传感器获取的数据不能直接应用于行人航位推算系统中。
技术实现要素:
本发明的发明目的是针对上述背景技术的不足,提供了一种手机在口袋中摆动时的角度测量方法,缩小了手机在口袋中摆动时的测量数据与行人实际腿部摆动角度和转向角度的误差,解决了当手机在口袋中摆动时导致测量的角度数据与行人实际的腿部摆动角度和转向角度相差较大的技术问题。
本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案:
一种手机在口袋中摆动时的角度测量方法,由行人行走时的手机重力加速度获取手机倾斜时绕z轴转动角度的余弦值,再由手机倾斜时绕z轴转动角度的余弦值修正手机倾斜时绕x轴转动角度的测量值和手机倾斜时绕y轴转动的角速度测量值,再对手机倾斜时绕y轴转动角速度的修正值进行积分获取行人转向角度,所述手机三轴坐标系以手机无摆动时手机屏幕所在的平面为xoy平面,以垂直于xoy平面的轴为z轴。
进一步的,手机在口袋中摆动时的角度测量方法中,由行人行走时的手机重力加速度获取手机倾斜时绕z轴转动角度的余弦值的方法为:将行人行走时的手机重力加速度沿x轴方向和y轴方向分解得到x轴加速度分量ax和y轴加速度分量ay,手机倾斜时绕z轴转动角度的余弦值cosθ为:
再进一步的,手机在口袋中摆动时的角度测量方法中,再由手机倾斜时绕z轴转动角度的余弦值修正手机倾斜时绕x轴转动角度的测量值和手机倾斜时绕y轴转动的角速度测量值的表达式为:φ′=φcosθ,ω′=ωcosθ,φ、φ′分别为手机倾斜时绕x轴转动角度的测量值和修正值,ω、ω′分别为手机倾斜时绕y轴转动的角速度测量值和修正值。
本发明采用上述技术方案,具有以下有益效果:有效的解决当手机在口袋中摆动时导致测量的角度数据与行人实际的腿部摆动角度和转向角度相差较大的问题,校正后的角度估计误差比校正前减小80%以上,校正后的数据较好地克服了传感器因摆动测量不精确的缺陷,利用本技术获取的行人腿部摆动角度和转向角度可用于基于行人航位推算技术的室内定位当中。
附图说明
图1是手机三轴坐标系示意图;
图2是手机在口袋中摆动时的角度测量方法的流程图;
图3是手机倾斜时腿部摆动角度测量模型;
图4是已有论文提过的手机倾斜时方向角度测量模型;
图5是重力加速度测量手机倾角模型;
具体实施方式
下面结合附图对发明的技术方案进行详细说明。
如图1所示为android手机的三轴坐标系,如图2所示为手机在口袋中摆动时的角度测量方法的流程图,本发明的关键是实现传感器测量数据的校正。
建立如图3所示的数学模型分析手机在口袋中倾斜时,手机绕x轴转动角度的测量值与手机绕z轴转动产生倾角的关系,其步骤如下:
(1)当手机放置在口袋中时,手机倾斜的角度为θ,可看成是手机绕z轴转动的角度;
(2)手机不发生倾斜时绕x轴转动的角度为φ,即是行人实际的腿部摆动角度;
(3)手机发生倾斜时,绕x轴转动的角度为φ',即是手机倾斜时测量的腿部摆动角;
(4)手机不发生倾斜时的旋转半径为r,手机倾斜时的旋转半径为r';
(5)手机倾斜时的绕轴转动过程可以看成是一个绕圆锥转动的过程l=r·φ=r′·φ′;
(6)r和r’之间存在数学关系:r=r'·cosθ;
(7)根据(5)和(6)中的数学关系可以得出转角之间的关系:φ′=φcosθ;
图4所示为测量手机绕y轴转动角速度与手机绕z轴转动产生倾角的关系,当手机倾斜时,利用陀螺仪测量出的转向角速度ω'和行人实际转向角速度ω的关系为:ω′=ωcosθ;
根据转角之间的关系,关键在于cosθ的求解,如图5所示,步骤如下:
(1)利用android系统的api可以直接获取手机三轴的重力加速度的数据,当手机倾斜时,重力加速度会在手机x轴和y轴方向会产生两个加速度分量分别是ax和ay;
(2)手机在口袋中的倾斜一般是手机绕z轴转动造成的:
(3)手机倾斜时绕x轴转动角度φ'可以通过android系统api函数getorientation获取;
利用手机绕x转角和绕y轴转动角速度与手机倾角θ之间的关系,本技术通过手机重力加速度获取手机倾角的余弦值cosθ,并由cosθ校正测量值φ'和ω'得到φ和ω,再对校正后的绕y轴转动角速度ω进行积分获取行人转向角度,校正后的数据更加符合行人腿部摆动角度和转向角度的实际情况。