【摘 要】
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针对已有零速修正算法中固定阈值判定导致零速区间检测不准确,定位精度低的问题,提出了一种多步态SVM分类且自适应阈值的行人导航方法。选取行人在静止、行走、跑步、上楼、下楼运动步态下的零速判别最优阈值,利用多分类SVM对5种运动步态进行识别,根据气压计信息判断上下楼运动模式,并根据分类结果进行自适应阈值调节,确定零速区间,进而触发零速修正。实验结果表明,多步态SVM分类且自适应阈值方法提高了运动模式的
【机 构】
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北京信息科技大学自动化学院,高动态导航技术北京市重点实验室,北京德维创盈科技有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(2020YFC1511702),国家自然科学基金项目(61971048,61771059)。
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针对已有零速修正算法中固定阈值判定导致零速区间检测不准确,定位精度低的问题,提出了一种多步态SVM分类且自适应阈值的行人导航方法。选取行人在静止、行走、跑步、上楼、下楼运动步态下的零速判别最优阈值,利用多分类SVM对5种运动步态进行识别,根据气压计信息判断上下楼运动模式,并根据分类结果进行自适应阈值调节,确定零速区间,进而触发零速修正。实验结果表明,多步态SVM分类且自适应阈值方法提高了运动模式的分类精度,进而改善定位精度,定位误差0.44%。
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