摘要：行人在室内场景下进行混合步态运动时,传统零速检测方法易出现“漏检”和“误检”,造成定位精度下降。针对此问题,提出了一种基于行为概率分析的行人零速检测与爬楼高度估计方法。一方面,设计了基于步态周期检验的最大概率零速点提取方法,通过足部零速广义似然比概率统计对步态周期进行准确划分,继而实现对步态周期内最大概率零速点的提取;另一方面,采用基于长短期记忆的深度学习网络模型实现上下楼运动检测,基于气压高度计与惯性器件数据,构建描述足部跨越台阶数的能量概率函数,并对台阶高度、跨越台阶数以及爬楼高度进行实时在线估计。最后开展了行人室内导航实验,相较于传统零速检测算法和零速阈值自适应调整算法,所提算法的平均零速点提取成功率分别提高24.44%和16.21%,平均导航定位性能分别提高了55.14%和39.15%,高度误差由7.79%降低到0.39%。