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[導讀] 現如今,很多現代人都非常注重自己的日常鍛煉,計步作為一種有效記錄監(jiān)控鍛煉的監(jiān)控手段,被廣泛應用在移動終端的應用中。 目前,大部分的計步都是通過GPS信號來測算運動距離,再反推行走步數實現的。這種方法很是有

 現如今,很多現代人都非常注重自己的日常鍛煉,計步作為一種有效記錄監(jiān)控鍛煉的監(jiān)控手段,被廣泛應用在移動終端的應用中。

 

目前,大部分的計步都是通過GPS信號來測算運動距離,再反推行走步數實現的。這種方法很是有效,但在室內或沒有GPS信號的設備上無法工作。同時,GPS精度對結果的干擾也比較大。

 

為避免上述問題的出現,我們可以考慮一種新的測步方法,即:通過設備上的加速度傳感器來計算步數,在不支持GPS的設備上也可正常工作。還可以與GPS互相配合測步,這樣可令使用場景變得多樣。

 

1.先要摸清模型的特征

 

目前,大部分設備都提供了可以檢測各個方向的加速度傳感器。以iOS設備為例,我們利用了其三軸加速度傳感器(x,y,z軸代表方向如圖)的特性來分析。分別用以檢測人步行中三個方向的加速度變化。

 


iOS設備的三軸加速度傳感器示意圖

 

 

用戶在水平步行運動中,垂直和前進兩個加速度會呈現周期性變化,如圖所示。在步行收腳的動作中,由于重心向上單只腳觸地,垂直方向加速度是呈正向增加的趨勢,之后繼續(xù)向前,重心下移兩腳觸底,加速度相反。水平加速度在收腳時減小,在邁步時增加。

 

 

 

反映到圖表中,可以看到,在步行運動中,垂直和前進產生的加速度與時間大致為一個正弦曲線,而且在某點有一個峰值。其中,垂直方向的加速度變化最大,通過對軌跡的峰值進行檢測計算和加速度閥值決策,即可實時計算用戶運動的步數,還可依此進一步估算用戶步行距離。

 

 

 

2.計步的合理算法

 

因為用戶在運動中可能用手平持設備,或者將設備置于口袋中。所以,設備的放置方向不定。為此,通過計算三個加速度的矢量長度,我們可以獲得一條步行運動的正弦曲線軌跡。

 

第二步是峰值檢測,我們記錄了上次矢量長度和運動方向,通過矢量長度的變化,可以判斷目前加速度的方向,并和上一次保存的加速度方向進行比較。如果是相反的,即是剛過峰值狀態(tài),則進入計步邏輯進行計步,否則舍棄。通過對峰值的次數累加,可得到用戶步行的步伐。

 

最后,就是去干擾。手持設備會有一些低幅度和快速的抽動狀態(tài),或是我們俗稱的手抖,或者某個惡作劇用戶想通過短時快速反復搖動設備來模擬人走路,這些干擾數據如果不剔除,會影響記步的準確值,對于這種干擾,我們可以通過給檢測加上閥值和步頻判斷來過濾。

 

 

 

人體最快的跑步頻率為5HZ,也就是說相鄰兩步的時間間隔的至少大于0.2秒,如圖所示,我們設置了timespan在記步過程中我們過濾了高頻噪聲,即步頻過快的情況。同時我們通過和上次加速度大小進行比較,設置設立一定的閥值Threshold來判斷運動是否屬于有效,有效運動才可進行記步。

 

3.關于計步器的擴展

 

以上是一個依靠加速度測算的計步器實現原理,已知步行和跑步的步伐經驗值,那么稍微改進下即可變成一個測距測速計。

 

通過三軸加速度傳感器,我們可以知道用戶的運動狀態(tài)。除了計步,還可以通過加速器的變化曲線判斷用戶摔倒狀態(tài),做成一個老人和兒童摔倒檢測自動報警器。

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