[发明专利]面向异常步态识别的共轭梯度姿态解算方法

权利要求书

1.一种面向异常步态识别的共轭梯度姿态解算方法，其特征在于，包括以下步骤：采用共轭梯度法对加速度计和磁力计的数据进行处理，获得解算姿态角，再将解算姿态角与陀螺仪数据积分得到的姿态角进行融合，获得最终的姿态角。

2.根据权利要求1所述的面向异常步态识别的共轭梯度姿态解算方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

S1，将加速度计和磁强计所测的数据用姿态四元数表示，并采用共轭梯度法对姿态四元数进行寻优处理，求得一组基于加速度计与磁强计表征出来的姿态四元数，即共轭梯度法解算姿态四元数；

S2，利用解算姿态角对陀螺仪数据积分得到的姿态角进行补偿，获得最终的姿态角。

3.根据权利要求2所述的面向异常步态识别的共轭梯度姿态解算方法，其特征在于，所述的通过互补滤波器将解算姿态角与陀螺仪数据积分得到的姿态角进行融合，获得最终的姿态角，即得：

其中λ_k表示共轭梯度法中的步长，表示融合之后的姿态四元数，为共轭梯度法解算出的姿态四元数，为陀螺仪数据解算出的姿态四元数，表示陀螺仪数据解算出的姿态四元数的导数，表示融合之后的姿态四元数的导数；k和1-k为两种姿态四元数的权重系数；d_k表示搜索方向。

4.根据权利要求2所述的面向异常步态识别的共轭梯度姿态解算方法，其特征在于，还包括：将加速度计的重力加速度和运动加速度进行分离，然后利用信任因子调整获得最终的姿态角：

其中，δ_k定义为共轭梯度法解算姿态四元数的信任因子：ε为信任因子的可调参数，为运动加速度模长，运动加速度向量为：式中，为当前加速度计的测量值，g^b为重力加速度值，为k-1次的姿态旋转矩阵；0≤k≤1，λ_k表示共轭梯度法中的步长，表示融合之后的姿态四元数，为共轭梯度法解算出的姿态四元数，为陀螺仪数据解算出的姿态四元数，表示陀螺仪数据解算出的姿态四元数的导数，k和1-k为两种姿态四元数的权重系数。

5.根据权利要求1-4任一所述的面向异常步态识别的共轭梯度姿态解算方法，其特征在于，共轭梯度法中的步长通过陀螺仪的测量值进行动态调整。

6.根据权利要求5所述的面向异常步态识别的共轭梯度姿态解算方法，其特征在于，陀螺仪的测量值通过以下方法对共轭梯度法中的步长进行动态调整：

式中，λ_k为共轭梯度法中的步长；α为大于零的常系数；Δt为采样时间；表示载体的运动角速度模长，即陀螺仪的测量角速度模长。