1.基于惯性和肌电信息并结合机器学习的行人导航系统的行人导航方法，所述行人导航系统包括至少一组设置在行人足部的惯性/地磁测量组件、若干组设置在人体除足部以外其他部位的惯性测量组件、若干组设置在人体各部位的肌电信号传感器以及设置在人体任意位置的微型导航计算机和机器学习处理计算机，足部的惯性/地磁测量组件与微型导航计算机之间通过有线或无线的方式连接而构成足部惯性导航系统，人体各部位的惯性测量组件、肌电信号传感器、微型导航计算机分别与机器学习处理计算机通过有线或无线的方式连接；

其特征在于，所述行人导航方法，将人体除足部以外其他部位的惯性测量组件采集的加速度和角速度，以及人体各部位的肌电信号传感器采集的有效信号传送给机器学习处理计算机，作为机器学习算法模型的输入，将足部惯性导航系统输出的导航信息变化量传送给机器学习处理计算机，作为机器学习算法模型的输出，所述导航信息变化量包括速度变化量、位置变化量和姿态角变化量，经训练得到输入与输出之间的非线性数学模型映射关系，通过在线构建完成的机器学习算法模型实现行人导航；

足部惯性导航系统的解算步骤分为姿态解算和速度、位置解算：采用四元数法进行姿态解算，步骤如下：

1)载体相对导航坐标系角速度 的计算：其中， 为陀螺仪输出数据， 通过行进速度在导航坐标系中的投影、地球自转角速度以及上个周期的姿态转移矩阵求得；

2)四元数微分方程的求解；

3)四元数规范化；

4)由四元数计算姿态转移矩阵

5)由姿态转移矩阵 提取姿态角；

速度、位置解算的步骤如下：

把加速度计数据 通过姿态转移矩阵 转换到导航坐标系中，记为 即解算出载体在地理系中的速度 其微分方程为：n

其中，f 为加速度计输出在导航坐标系中的投影， 为地球自转角速度在导航坐标系n

中的投影， 为导航坐标系相对于地球坐标系的角速度在导航坐标系中投影，g为当地重力加速度在导航坐标系中的投影；

对载体在地理系中的速度 进行积分运算，得到载体在地理系中的位置信息。

2.根据权利要求1所述行人导航方法，其特征在于，在构建完成机器学习算法模型之后，根据实际情况采用不同的导航方法：(1)行人足部不再安装惯性/地磁测量组件，此时直接利用已构建完成的机器学习算法模型，通过人体其他部位的有效的传感器信息生成虚拟足部惯性导航信息变化量，并根据前一时刻的导航信息进行导航信息更新，以代替实际足部惯性导航信息；

(2)行人足部仍然安装惯性/地磁测量组件且足部惯性导航系统未发生故障，此时直接使用足部惯性导航系统输出的导航信息；

(3)行人足部仍然安装惯性/地磁测量组件且检测到足部惯性导航系统发生故障，此时有如下两种方案：

方案一：屏蔽足部惯性导航系统，直接利用已构建完成的机器学习算法模型，通过人体其他部位的有效的传感器信息生成虚拟的足部惯性导航信息变化量进行导航信息更新，以代替实际的足部惯性导航信息；

方案二：将足部惯性导航系统输出的实际足部惯性导航信息，与机器学习算法模型的输出对导航信息更新得到的虚拟足部惯性导航信息进行融合，将融合结果作为最终输出的导航信息。

3.根据权利要求1所述行人导航方法，其特征在于，在构建机器学习算法模型之前，是信息采集与处理阶段，该阶段的具体步骤如下：步骤1：在人体不同运动状态下，以相同或不同的频率同步采集人体除足部以外其他部位的惯性测量组件、人体各部位的肌电信号传感器以及足部的惯性/地磁测量组件的信息；

步骤2：对肌电信号传感器采集的人体皮肤表面肌电信号进行预处理，包括信号有效性检测、信号消噪和信号活动段加强；

步骤3：对人体除足部以外其他部位的惯性测量组件以及足部的惯性/地磁测量组件中的惯性传感器进行信号有效性检测，然后对有效信号进行随机误差实时建模与校正；

步骤4：在足部的惯性/地磁测量组件信息均有效的前提下对足部惯性导航系统进行初始对准，否则重启惯性/地磁测量组件，返回至步骤3；

步骤5：对足部惯性导航系统进行姿态解算和速度、位置解算。

4.根据权利要求3所述行人导航方法，其特征在于，在步骤2中，信号消噪的方法包括采用小波模极大值算法。

5.根据权利要求3所述行人导航方法，其特征在于，步骤3的具体过程为，对于安装于足部和人体其他部位的惯性传感器进行信号有效性检测，对于有效的惯性传感器信号，在陀螺仪和加速度计的零位偏置随时间变化明显的情况下，分别建立符合陀螺仪和加速度计的零位偏置趋势项模型，对数据的零偏趋势项进行实时校正；分别建立随机误差模型，将零偏趋势项校正后的输出作为观测量，将理想输出的估计值作为状态量，建立基于随机误差模型的卡尔曼滤波器，实时估计陀螺仪和加速度计的理论输出。

6.根据权利要求1所述行人导航方法，其特征在于，若干组惯性测量组件安装于人体除足部以外其他部位的衣物或皮肤表面位置。

7.根据权利要求1所述行人导航方法，其特征在于，若干组肌电信号传感器安装于人体各部位皮肤表面。