《表1 不同步长估计模型统计》

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《基于随机森林回归的智能手机用步长估计模型》

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从统计特征、实验设备、设备摆放位置、行走步数、行走距离、闭合差和相对误差七个方面对上述步长估计模型进行汇总，如表1所示，“-”表示文献未涉及，相对误差为负数表示过度估计，可以看出：现有步长估计模型具有较好的步长估计结果，相对误差都不小于2%；使用加速度统计特征的步长估计模型的精度通常低于使用步频和身高的模型；足部IMU的步长估计精度高于智能手机。现有步长估计模型不够精确、智能手机计算能力有限，多数模型无法直接用于智能手机高精度定位与导航。因此，需进一步研究基于智能手机的高精度步长估计模型。