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 The data collected from accelerometer and gyroscope are utilized to detect the stance phase. 
 
 The roll and pitch angle are estimated using the data from accelerometer during the stance phase. 
 
 Meanwhile, when the pure magnetic field is detected by QMD, EC is selected to calculate the optimal heading. On the contrary, HDR is the better option to correct the heading drift error. 
 
 The Extended Kalman Filter (EKF) is updated with velocity and attitude measurement by ZUPT and Attitude Correction (AC) during stance phase, respectively. 
 
 Eventually, we obtain the optimal attitude, velocity and position using inertial navigation mechanism. A.Shoe-mounted Inertial Navigation System シューズマウント 歩行者の姿勢、スピード、位置を計算するために標準のストレップダウン・インレティアル・ナビゲーション・システム(INS)を使用します。Xsens Companyの148×104×31.9mmのサイズを持つMTw Awindaと呼ばれるIMUは、フィギュア3に示すように足元に設置されている100Hzでデータを送信するように構成されています。 ステージ検出アルゴリズム Stance Phase Detection Algorithm Stance phase detection is a key process in the PDR framework AIEZ. Better recognition of stance phase contribute to trigger the EKF in time to modify the INS errors for better performance. ほとんどの algoritms for stance phase detection rely on the data from the accelerometer [12] or gyroscope [13] as well as both accelerometer and gyroscope [6, 14]. いくつかの学者は、超音波、RFID、または磁石 [15] を使用して検出を実装しました. etc. We use the stance hypothesis optimal detection detector (SHOE) proposed in [14] to detect the stance phase. C. Quasi-static Magnetic Field Detection Algorithm (クアシスタティック磁場検出アルゴリズム) 仮定磁場検出の問題を二元仮説テストの問題として公式化し、検出器が次のように定義される2つの仮説の間で選択することができる。 [14]を参照すると、センサー出力モデルは以下のように設定されます。 D.補完修正アルゴリズム 加速計とジロスコープの偏差の影響により、オイラー角度のエラーは時間とともに蓄積されます。加速計とジロスコープのデータを使用して、足が静止しているときに絶対的なローリングとピッチの角度を計算することができます。純粋な磁場は真のヘッダーに貢献します。我々はスタンス段階の間のデータを使用してINSによって計算された態度を変更します。 (2)電子コンパス 3.Heuristic Heading Drift Reduction E. Kalman フィルターの拡張 
 
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