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利用三轴加速度传感器的计步测算法

/?? 2014年12月05日 ?? 收藏2
现如今,很多现代人都非常注重自己的日常锻炼,计步作为一种有效记录监控锻炼的监控手段,被广泛应用在移动终端的应用中。

目前,大部分的计步都是通过GPS信号来测算运动距离,再反推行走步数实现的。这种方法很是有效,但在室内或没有GPS信号的设备上无法工作。同时,GPS精度对结果的干扰也比较大。

为避免上述问题的出现,我们可以考虑一种新的测步方法,即:通过设备上的加速度传感器来计算步数,在不支持GPS的设备上也可正常工作。还可以与GPS互相配合测步,这样可令使用场景变得多样。

1.先要摸清模型的特征

目前,大部分设备都提供了可以检测各个方向的加速度传感器。以iOS设备为例,我们利用了其三轴加速度传感器(x,y,z轴代表方向如图)的特性来分析。分别用以检测人步行中三个方向的加速度变化。

iOS设备的三轴加速度传感器示意图
iOS设备的三轴加速度传感器示意图

用户在水平步行运动中,垂直和前进两个加速度会呈现周期性变化,如图所示。在步行收脚的动作中,由于重心向上单只脚触地,垂直方向加速度是呈正向增加的趋势,之后继续向前,重心下移两脚触底,加速度相反。水平加速度在收脚时减小,在迈步时增加。

利用三轴加速度传感器的计步测算法

反映到图表中,可以看到,在步行运动中,垂直和前进产生的加速度与时间大致为一个正弦曲线,而且在某点有一个峰值。其中,垂直方向的加速度变化最大,通过对轨迹的峰值进行检测计算和加速度阀值决策,即可实时计算用户运动的步数,还可依此进一步估算用户步行距离。

利用三轴加速度传感器的计步测算法

2.计步的合理算法

因为用户在运动中可能用手平持设备,或者将设备置于口袋中。所以,设备的放置方向不定。为此,通过计算三个加速度的矢量长度,我们可以获得一条步行运动的正弦曲线轨迹。

第二步是峰值检测,我们记录了上次矢量长度和运动方向,通过矢量长度的变化,可以判断目前加速度的方向,并和上一次保存的加速度方向进行比较。如果是相反的,即是刚过峰值状态,则进入计步逻辑进行计步,否则舍弃。通过对峰值的次数累加,可得到用户步行的步伐。

最后,就是去干扰。手持设备会有一些低幅度和快速的抽动状态,或是我们俗称的手抖,或者某个恶作剧用户想通过短时快速反复摇动设备来模拟人走路,这些干扰数据如果不剔除,会影响记步的准确值,对于这种干扰,我们可以通过给检测加上阀值和步频判断来过滤。

利用三轴加速度传感器的计步测算法

人体最快的跑步频率为5HZ,也就是说相邻两步的时间间隔的至少大于0.2秒,如图所示,我们设置了timespan在记步过程中我们过滤了高频噪声,即步频过快的情况。同时我们通过和上次加速度大小进行比较,设置设立一定的阀值Threshold来判断运动是否属于有效,有效运动才可进行记步。

3.关于计步器的扩展

以上是一个依靠加速度测算的计步器实现原理,已知步行和跑步的步伐经验值,那么稍微改进下即可变成一个测距测速计。

通过三轴加速度传感器,我们可以知道用户的运动状态。除了计步,还可以通过加速器的变化曲线判断用户摔倒状态,做成一个老人和儿童摔倒检测自动报警器。


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加速度传感器? 计步器? GPS?

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