公开(公告)号：CN117297592A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311305400.9

申请日：2023-10-10

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 夏元清 ,  方泽栋 ,  周勇 ,  翟弟华 ,  詹玉峰 ,  刘坤 ,  孙中奇 ,  戴荔 ,  张元 ,  郭泽华 ,  杨辰 ,  高寒 ,  潘振华 ,  闫莉萍 ,  邹伟东

IPC: A61B5/11 ,  G01C21/16

Abstract: 本发明公开了一种基于MEMS惯性传感器的人体步态检测方法，通过将传统的均值滤波、惯性滤波、零速检测算法、梯度下降算法和卡尔曼滤波算法以及创新提出的基于上述算法的姿态角线性偏移校正算法和速度校正算法有机地融合在一起，依次对数据进行滤波和校正，可以有效减少误差和噪声对数据带来的影响，使得数值积分后的位移数据保持相对稳定而不产生发散的结果，从而能够有效解决数据处理中遇到的传感器姿态角数据存在线性偏移的问题以及传感器加速度数据、速度数据和位移数据存在较大误差的问题。