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行人导航状态的自动识别是行人导航研究的一个难点问题,对提升行人导航软件服务的精准反馈与改善导航性能至关重要,此方面已有的研究工作很少。本文提出了一种基于有限状态自动机的行人导航状态匹配算法,其核心思想是在识别行人动作基础上匹配行人当前导航状态。利用谷歌眼镜及智能手机采集的多种传感器数据对行人动作进行识别,得到其动作特征参数;然后将行人导航状态分为熟悉、陌生及迷路3类,根据有限状态自动机理论建立状态转移模型,设计基于该模型的行人导航状态匹配算法;最后,实现状态匹配算法,通过试验对该算法的有效性进行验证