基于谷歌眼镜传感器的曲线拟合计步算法

作     者：罗浩 方志祥 萧世伦 LUO Hao;FANG Zhixiang;Shih-Lung Shaw

作者机构：武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079 美国田纳西大学地理系诺克斯维尔37919 

基　　金：国家自然科学基金(No.41371420 No.41231171) 武汉大学自主科研项目拔尖创新人才类资助项目(No.2042015KF0167) 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2016年第52卷第18期

页      码：40-45,67页

摘      要：当前独立的计步器普遍要考虑行人佩戴的部位,如基于手机的计步方法可靠性受限于手机放置位置。根据谷歌眼镜的位置固定特性设计了一种新的计步算法,有效地解决了平地、斜坡、上下楼梯等场景下的计步问题。该算法综合运用谷歌眼镜采集的加速度传感器信号和旋转矢量传感器信号,对这些信号进行快速傅里叶变换滤波处理,用二次曲线拟合信号序列,根据曲线参数阈值进行计步判断。实验结果表明:该算法在平地、斜坡、上下楼梯等场景具有96%以上的准确率。

主 题 词：谷歌眼镜 计步器 传感器 曲线拟合 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3778/j.issn.1002-8331.1507-0189

馆 藏 号：203187186...