[发明专利]使用自定义估计器实时估计速度和步态特征

说明书

在用于准确估计用户的步态特征的方法中，监测指示用户的移动的第一参数，包括GNSS导出速度和步数。处理第一参数的值，以确定指示用户的移动的第二参数的值。该处理包括将至少一个第一参数的值和/或从一个或多个第一参数导出的至少一个参数的值作为输入应用于具有作为估计器状态的第二参数的估计器(例如，卡尔曼滤波器)。第二参数中的至少两个参数共同指示用户的步频与步长之间的映射。图形用户界面可以显示至少一个第二参数、和/或从一个或多个第二参数的导出的至少一个参数的值。

技术领域

本公开涉及估计描述用户移动的参数并且，更具体地，涉及用于提供准确、实时估计用户的速度和步态特征的系统和方法。

背景技术

这里提供的背景描述是为了总体上呈现本公开的背景。在某种程度上在此背景技术部分所描述的当前署名发明人的工作、以及在提交申请时可能不另外构成现有技术的说明书的各方面，都不被明示或者暗示地承认为针对本公开的现有技术。

许多跑步者希望监控速度或步速，以便评估表现，确定是否达到个人目标，并最终提高跑步表现。为此，许多跑步者携带包括全球导航卫星系统(GNSS)接收器的智能手机和/或智能手表。GNSS可包括美国的全球定位系统(GPS)、俄罗斯的GLONASS、中国的北斗、欧洲的伽利略、日本的QZSS和/或印度的IRNSS中的一个或多个。速度估计是从GNSS位置、或从GNSS信号的多普勒频移导出的。不幸的是，基于GNSS的速度测量往往是嘈杂的，因此是不准确的。噪音/不准确由因子引起，该因子诸如是GNSS信号的阻塞(例如，在建筑物内或桥下跑步时)、GNSS信号的多径反射(例如，在一个城市的市区跑步时)、以及臂摆动(例如，如果设备被手持或穿戴在手腕或上臂上)。这些因子可以很容易地使得瞬时的、基于GNSS的速度测量与任何给定时刻的用户的真实速度相比，达到低于50％，或高于100％。为了降低噪声水平，一些设备对于GNSS速度测量采用重度平滑(heavy smoothing)/平均。虽然这可以在用户的步速相当恒定时减小速度测量误差的幅度，但是该技术对速度的大而突然的变化没有足够的响应，例如当用户间隔跑时，或在人行横道上短暂停止时等。

发明内容

在一个示例实施例中，在计算设备中实施用于准确估计用户的步态特征的方法。该方法包括监测指示所述用户的移动的第一多个参数。监测第一多个参数包括监测(i)用户的第一GNSS导出速度和(ii)用户的步数。该方法还包括处理监测到的第一多个参数的值，以确定指示所述用户移动的第二多个参数的值。处理所述监测到的第一多个参数的值包括：将以下中的一个或两者(i)所述监测到的第一多个参数中的至少一个的值、以及(ii)从所述监测到的第一多个参数中的一个或多个导出的至少一个参数的值，作为输入应用于具有作为估计器状态的第二多个参数的估计器(例如，卡尔曼滤波器)。第二多个参数中的至少两个参数共同指示所述用户的步频与所述用户的步长之间的映射。该方法还包括使得所述计算设备或另一计算设备的图形用户界面显示以下中的一个或两者的值：(i)所述第二多个参数中的至少一个参数、以及(ii)从所述第二多个参数中的一个或多个导出的至少一个参数。

在另一个实施例中，一种存储指令的非暂时性计算机可读介质，指令在由计算设备的一个或多个处理器执行时，使所述计算设备：监测指示用户的移动的第一多个参数。第一多个参数包括(i)所述用户的第一GNSS导出速度和(ii)所述用户的步数。该指令还使得计算设备处理处理监测到的第一多个参数的值，以确定指示所述用户移动的第二多个参数的值。处理所述监测到的第一多个参数的值包括：将以下中的一个或两者(i)所述监测到的第一多个参数中的至少一个的值、以及(ii)从所述监测到的第一多个参数中的一个或多个导出的至少一个参数的值，作为输入应用于具有作为估计器状态的所述第二多个参数的估计器(例如，卡尔曼滤波器)。第二多个参数中的至少两个参数共同指示所述用户的步频与所述用户的步长之间的映射。该指令还使得计算设备在所述计算设备的图形用户界面上显示，或使得另一计算设备的图形用户界面显示以下中的一个或两者的值：(i)所述第二多个参数中的至少一个参数、以及(ii)从所述第二多个参数中一个或多个导出的至少一个参数。