CN105388495A - 估计体育锻炼中的局部运动 - Google Patents

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Abstract

估计体育锻炼中的局部运动。本发明公开了用于估计用户的运动的技术方案。根据实施方式，在设备中的方法包括以下步骤：获取由附于人体的卫星定位接收器接收并指示卫星定位接收器的位置的卫星定位数据；从所述卫星定位数据中提取表示卫星定位接收器相对于参考点的局部运动的局部运动数据和表示参考点的运动的整体运动数据，其中，所述参考点包括于人体的框架中；以及，根据所述局部运动数据确定所述卫星定位接收器所附的人体部位相对于参考点的局部运动轨迹。

Description

估计体育锻炼中的局部运动
技术领域
本发明涉及运动的估计，具体地，涉及估计体育锻炼期间用户的局部运动。
背景技术
已经存在一些商业方案用于估计体育锻炼期间用户的局部运动。该局部运动可以指的是相对于例如人体的质心的运动这样的人体整体运动，手臂、腿或者人体其它部位的运动。该局部运动通常通过诸如加速计和陀螺仪这样的运动传感器来测量和估计。
发明内容
根据一个方面，提供了一种方法，该方法包括以下步骤：在设备中获取卫星定位数据，所述卫星定位数据由附于人体的卫星定位接收器接收并指示所述卫星定位接收器的位置；由所述设备从所述卫星定位数据中提取表示所述卫星定位接收器相对于参考点的局部运动的局部运动数据和表示所述参考点的运动的整体运动数据，其中，所述参考点被包括在所述人体的框架中；以及，从所述局部运动数据确定所述卫星定位接收器所附的人体部位相对于所述参考点的局部运动轨迹。
根据另一个方面，提供了一种设备，该设备包括：至少一个处理器；以及包括计算机程序代码的至少一个存储器。所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为通过所述至少一个处理器使得所述设备执行以下步骤：获取卫星定位数据，所述卫星定位数据由附于人体的卫星定位接收器接收并指示所述卫星定位接收器的位置；从所述卫星定位数据中提取表示所述卫星定位接收器相对于参考点的局部运动的局部运动数据和表示所述参考点的运动的整体运动数据，其中，所述参考点被包括在所述人体的框架中；以及，从所述局部运动数据确定所述卫星定位接收器所附的人体部位相对于所述参考点的局部运动轨迹。
根据再一个方面，提供了一种计算机程序产品，其嵌入计算机可读的分布介质内并包括程序指令，当加载到设备中时执行计算机处理，该处理包括以下步骤：获取卫星定位数据，所述卫星定位数据由附于人体的卫星定位接收器接收并指示所述卫星定位接收器的位置；从所述卫星定位数据中提取表示所述卫星定位接收器相对于参考点的局部运动的局部运动数据和表示所述参考点的运动的整体运动数据，其中，所述参考点被包括在所述人体的框架中；以及，从所述局部运动数据确定所述卫星定位接收器所附的人体部位相对于所述参考点的局部运动轨迹。
附图说明
在下文中，将通过优选实施方式参照附图对本发明进行更加详细的描述，其中：
图1例示可以应用本发明的实施方式的情形；
图2例示根据本发明的实施方式的用于根据卫星定位数据估计局部运动的处理的流程图；
图3A至3C例示与不同的运动类型相关地测量的卫星定位数据的例子；
图4A例示空间坐标系中的局部运动和整体运动；
图4B和4C例示根据本发明的一些实施方式的用于从卫星定位数据中提取局部运动数据和整体运动数据的处理；
图5例示根据本发明的实施方式执行的平均处理；
图6例示在图5的实施方式中如何对局部运动数据的样本进行平均；
图7例示根据本发明的实施方式的用于根据从卫星定位数据确定的运动类型配置处理函数的处理；
图8例示根据本发明的实施方式的用于利用卫星定位数据校准运动传感器的处理；
图9和10例示根据本发明的一些实施方式的设备的框图。
具体实施方式
下面的实施方式是示例性的。虽然说明书中的一些地方可能提到“一个”或“一些”实施方式，但是这并不意味着如此的引用属于相同的实施方式，或者该特征仅应用于单个实施方式。不同实施方式中的单个特征还可以组合以提供其它实施方式。并且，词语“包含”和“包括”应该理解为不将所描述的实施方式限制为仅由已经被提及的这些特征构成，这些实施方式还可以包括未明确提及的特征/结构。
图1例示可以应用本发明的实施方式的体育锻炼情形。参照图1，用户106可以进行体育锻炼，例如跑步、走路、进行体育比赛、某种体育类型的训练等。用户106可以佩戴训练计算机100，例如腕式计算机。另外地或可选地，用户还可以在他/她身体的确定部位佩戴一个或多个训练计算机。除了腕式计算机，通常已知的训练计算机包括用于测量脚部运动的穿在脚上的训练计算机、附于胸部的心率发射器、附于躯干并用于测量躯干运动的躯干佩戴式训练计算机、附于上臂的手臂佩戴式训练计算机等。这些训练计算机其中一个可以包括卫星定位接收器，该接收器配置为从定位卫星102、104接收信号并计算卫星定位接收器的定位坐标。卫星定位接收器可支持基于全球定位系统、伽利略定位系统、全球导航卫星系统(GLONASS)等的定位。
已经研发了现代卫星定位系统和卫星定位接收器以实现高精度定位。并且，卫星定位接收器的测量频率足以测量用户100的相对快速的瞬时运动。例如，一些商业上可用的卫星定位传感器利用10赫兹(Hz)的测量频率。作为该发展的结果，可以利用卫星定位接收器来获得卫星定位数据并根据卫星定位数据估计用户106的局部运动。根据已知的尼奎斯特标准，上述10Hz的采样频率能够检测具有最高5Hz频率分量的变化，在人类局部运动的情形下，5Hz频率足以检测例如手臂或脚部的运动。
图2例示用于估计用户106的局部运动的处理。图2的处理可以在附于用户106并与卫星定位接收器连接的训练计算机上实施，或者可以在服务器计算机上实施，在体育锻炼过程期间或在体育锻炼后，卫星定位数据由卫星定位接收器传输给所述服务器计算机。参照图2，所述处理包括：在设备中获取卫星定位接收器接收并指示卫星定位接收器的位置的卫星定位数据(方框200)。所述设备从所述卫星定位数据中提取表示卫星定位接收器相对于参考点的局部运动的局部运动数据和表示参考点运动的整体运动数据(方框202)。所述参考点可以是附于用户106身体上或者附于用户106身体框架的点。所述框架可以是用户的身体或者附于用户身体的对象。所述对象可以是体育器材，例如自行车、滑雪杖、滑雪橇、衣服或者甚至汽车。所述框架可以是附于用户身体上从而可以从所述框架的运动导出用户106的整体运动的任何对象。所述设备然后可以根据所述局部运动数据确定所述卫星定位接收器所附人体部位相对于所述参考点的局部运动轨迹(方框204)。
在实施方式中，与所测局部运动相关联的人体部位是包括卫星定位接收器的训练计算机所附的例如人体手臂、腿、脚或肢体等部位。在实施方式中，人体的所述部位可以根据局部运动数据来确定，例如确定所述局部运动数据是否表征了典型已知的手臂或脚部的局部运动轨迹。
图3A、3B、3C例示从卫星定位数据计算得出的原始速度数据格式的卫星定位数据。所述原始速度数据可以指的是：在计算速度数据时未进行平均，或者指的是平均窗相对于计算通过训练计算机，例如腕式计算机的用户接口向用户106显示的速度数据时所采用的平均窗要短。让我们假设：图3A至3C中卫星定位接收器附于用户106身体的相同部位，结果，图3A至3C例示的是当进行不同类型的体育锻炼时，该部位的运动。所述部位可以是用户106的手臂或手腕。图3A例示的是与以恒定的速度跑步，例如慢跑，相关联的速度数据。如图3A所示，从卫星定位数据获取的速度数据是高度周期性的，呈正弦波形式。该速度数据的另一典型特征是围绕由“A”表示的平均水平的速度的高方差。图3B例示进行如羽毛球比赛时的速度数据。如图3B所示，从卫星定位数据获得的速度数据不是非常固定，速度数据的方差高，并且未发现周期性或者有规律的图案。图3C例示的是步行时的速度数据。该速度数据的图案与跑步时类似，但是其速度数据围绕平均水平的方差更小，并且该速度的平均水平比跑步时的平均水平“A”低。如图3A至3C所示，卫星定位数据可以提供与通过利用其它运动传感器，如加速度计、陀螺仪或者磁力计等获得的运动数据类似的运动数据。卫星定位数据的优点在于，它固有地固定在与由卫星定位接收器采用的卫星定位系统相关联的确定坐标处。因此，该卫星定位数据容易校准，从而能够消除其它类型的运动传感器的一个问题。
现在让我们考虑一些处理所述卫星定位数据的实施方式。图4A例示用户进行特定运动，如跑步或者步行时，整体运动和局部运动在空间坐标中的运动轨迹。如图4A所示，整体运动表示人体或者人体框架的移动方向，或者换言之，表示图4A中的曲线450前进的整体方向。局部运动表示例如手臂来回的动作。图4B和4C是从卫星定位数据中提取整体运动数据和局部运动数据的一些实施方式。参照图4，整体运动由模拟曲线整体传播的信号分量来表示。所述信号分量可以从所述曲线的平均运动轨迹中提取，或者从由所述曲线中选定的标记点构成的运动轨迹中提取。所述标记可以被认为是曲线以确定周期重复的独有特性。如图4A中的标记点所示，所述特性可以是从一侧横向方向到另一侧相反横向方向，或者是从另一相反横向方向至所述横向方向的运动轨迹的横向转折点。如图4所示，连续标记点之间或者连续可选标记点之间的时间段表示一个周期，确定整体运动方向时所考虑的标记点可以按照一个周期时间段分布。如图4A所示，由一系列标记点画出的曲线或者由一系列可选标记点画出的曲线都提供了表示整体运动方向的相同曲线。
图4B表示的是从卫星定位数据中提取整体运动数据和局部运动数据的实施方式。所述卫星定位数据可以是卫星定位接收器测量的定位坐标或者速度数据。参照图4B，通过对观察时间段内的卫星定位数据进行平均得到整体运动数据(方框400)。在方框402中，通过从卫星定位数据中减去整体运动数据的方式获得局部运动数据。整体运动数据例如可以表示图3A中所示的平均分量。整体运动数据可以整体地表示用户106的运动或者用户106的质心的运动。局部运动数据可以表示卫星定位接收器相对于用户106的躯干或者质心的运动。
图4C例示的是从卫星定位数据中提取整体运动数据和局部运动数据的另一实施方式。所述卫星定位数据可以是卫星定位接收器测量的定位坐标或速度数据。参照图4C，可以通过检测卫星定位数据中的上述标记点并由一系列检测的标记点计算整体运动数据而获得所述整体运动数据。在方框410中，所述标记点通过配置为测量由用户106的运动引起的加速度的惯性传感器来检测。惯性传感器例如包括加速计和/或陀螺仪。再参照图4A，每个标记点与至少一个惯性传感器提供的惯性测量数据中的特定图案相关。所述图案可以是加速度中的转折点，如最小加速度值或最大加速度值，这种图案在方框410中被监控。在方框412中，确定是否在惯性传感器测量数据中检测到所述图案。如果未检测到所述图案，则处理可以返回至方框410。如果检测到所述图案，则处理可以前进至方框414，其中，对在与检测所述图案相同的时间处测量的卫星定位数据的样本进行标记。因此，方框412中的确定“是”可以使得对所述卫星定位数据的相应样本进行时间标记。在方框416中，确定是否需要更多的标记点。如果需要，则处理可以返回至方框410。在实施方式中，需要多个标记点用于计算整体运动数据。如果在方框416中处理已经准备好计算整体运动数据，则处理可以前进至方框418，其中由一系列做标记的卫星定位数据样本计算所述整体运动数据。方框418可以包括估计通过整体运动数据的标记样本构成的轨迹。可以通过将标记样本拟合到确定的曲线的方式形成所述轨迹。这种拟合可以通过现有技术的匹配算法例如最小二乘匹配来实现。整体运动数据然后可以按照方框402中的上述方式从卫星定位数据中减去。
在图4C的方框410可选的实施方式中，确定的图案可以从卫星定位数据中搜索到。当以这种方式修改方框410时，在执行图4C的处理时不需要惯性传感器。
如上所述，整体运动数据可以通过对预定观察时间段内的卫星定位数据的样本进行平均而获得。也可以如下面参照图5和6所述的那样，另一种平均可以用来对局部运动数据进行平均。当用户106执行重复锻炼，如跑步、步行、骑自行车或者游泳时，这种运动是周期性的。例如，当估计锻炼的技术性能时，这种周期性运动可以用于平均处理中。图5例示的是根据本发明实施方式的用于改善局部运动估计的性能的处理的流程图。图5的处理可以由上述设备执行。参照图5，所述处理包括：在方框500确定局部运动数据的周期性。在实施方式中，方框500包括确定所述局部运动数据是否是周期性的，如果确定是周期性的，则确定周期的长度。所述周期可以通过对局部运动数据应用自相关校验来确定。自相关校验可以利用多个自相关窗的长度来执行，从而确定如下的自相关窗的长度，即，利用该长度，确定局部运动数据与其自身相关。如果通过给定的自相关窗发现所述局部运动数据与其自身相关，使得由自相关函数导出的相关峰值超出阈值，则所述局部运动数据可以被确定是周期性的，所述周期的长度是自相关窗的长度。
当在方框500确定了周期性局部运动的周期时，可以将局部运动数据分成多个子集，其中每个子集表示一个周期上的局部运动数据(方框502)。每个子集可以包括不同周期的局部运动数据。每个子集中的样本都可以与时间索引相关联，或者样本可以以与它们被测量时相同的顺序排序。每个子集可以包括相同数量的样本。在方框504中，在子集上执行平均处理，使得不同子集中具有相同时间索引的样本被平均。以这种方式，周期性局部运动数据中表示相同局部运动的样本被平均，结果，对多个重复的相同局部运动执行平均处理。参照例示图3B的周期性速度数据的图6，让我们假设，已经在观察时间段上对速度数据进行了平均处理，并且已经从速度数据中减去整体运动数据(平均速度)。这通过围绕水平时间轴测量的速度数据表示。换言之，图6的速度数据表示局部运动的速度。如上所述，所述局部运动是以图6所示的周期呈周期性的。所述周期可以从样本T0直至Tn，结果，所述局部运动数据被分成子集，每个子集包括具有从T0至Tn的时间索引的局部速度数据样本。在方框504中，具有时间索引T0的局部速度样本一起被平均处理，具有时间索引T1的局部速度样本一起被平均处理，等等，直到时间索引Tn。这种平均处理可以改善平均局部运动的估计，这可以更好地表示用户106在例如跑步或游泳时的平均运动技能。
现在让我们考虑用于在处理锻炼期间获取的测量数据时采用从卫星定位数据获取的局部运动数据的一些实施方式。在图7所示的实施方式中，局部运动数据被用于确定在体育锻炼过期间计算整体速度时所应用的平均窗的长度。如现有技术中已知的，通过利用传统地用于降低卫星定位中的不准确效果的平均窗来从卫星定位数据的坐标计算速度。长的平均窗会在处理过程中引起延迟，从而在将速度值呈现给锻炼中的用户106时会出现延迟响应。在速度保持相对恒定的一些体育类型中，例如慢跑或步行，所述延迟不会降低使用体验，并且可以采用长的平均窗。在运动可能是激烈的诸如越野滑雪、高山滑雪或骑自行车等的其它体育类型中，优选使用短的平均窗，从而使得显示的速度能够更快地对速度上的快速变化作出反应。
参考图7，处理包括：在方框700根据局部运动数据确定移动(locomotion)的类型。实施方式中，移动的类型是体育类型，确定移动的类型包括确定体育类型。移动的类型可以通过分析至少局部运动数据的特征来确定。在一些实施方式中，局部运动数据和整体运动数据的特征可以用于确定移动的类型。局部运动数据可以以上述方式通过从卫星定位数据减去整体运动数据或者用整体运动数据按比例缩放卫星定位数据来获取。所述按比例缩放可以通过将卫星定位数据除以通过对卫星定位数据进行平均处理而获取的整体运动数据而执行。在方框700中，可以计算局部运动数据的选定的一个或多个特征。在实施方式中，方框700包括计算局部运动数据的标准偏差或方差。所述标准偏差或方差可以在观察时间段上计算，观察时间段例如可以是8、10或20个连续的局部运动数据样本。然后可以将所述标准偏差或方差与阈值进行比较。如果在比较中超过阈值，则移动的类型被确定为周期性的或有节奏的，如慢跑或步行。如果没有超过阈值，则体育类型被确定为非周期性的或激烈的，如足球或其它团体体育、羽毛球、网球等。
在实施方式中，在方框700中移动的类型的确定包括在周期性类型的移动和非周期性类型的移动之间进行选择。
在实施方式中，在方框700中移动的类型的确定包括确定用户正在进行哪种体育。这可以包括在包括如下体育类型的子集的一组体育类型中做出体育类型的选择：步行、跑步、骑自行车、游泳以及越野滑雪。
当已经在方框700中确定了移动的类型时，确定的体育类型可以用于确定如何处理所述测量数据。在如图7的实施方式中，基于检测的移动的类型选择应用于所述测量数据的平均窗的长度。例如，每种类型的移动可以映射到由设备使用的映射表中的平均窗的确定长度，在方框702中，通过选择映射到在方框700中确定的移动的类型的平均窗而选择平均窗。然后，在通过对测量数据进行平均处理以获取例如速度数据时，使用选择的平均窗。在实施方式中，测量数据是卫星定位数据。
在图7的实施方式中，通过在方框700中执行进一步分析以精确的方式确定移动的类型。例如，如果确定局部运动数据大于阈值，那么分析整体运动数据从而确定执行哪种周期性或有节奏的移动类型。例如，根据整体运动数据计算速度值。如果所述速度与跑步相关的速度范围相匹配，那么移动的类型被确定为跑步。如果所述速度与步行相关的速度范围相匹配，那么将移动的类型确定为步行。
在方框700的实施方式中，由局部运动数据的周期性确定移动的类型。如果局部运动数据被确定为周期性的，则在方框702选择较长的平均窗。如果局部运动数据被确定为不具有周期性，则在方框702选择较短的平均窗。另一实施方式利用所述周期性计算运动(motion)的各种特征。例如，局部运动数据的周期性可以是步行、跑步、骑自行车、越野滑雪或游泳的节奏的直接指标。由于可以用这种方式估计步伐节奏，因此也可以确定与步伐节奏成正比的跑步指标。所述跑步指标可以给出与用户106表现水准、有氧健身和跑步效能相关的信息。类似地，可以从局部运动数据的周期性计算出锻炼中的步数。在另一实施方式中，可以从确定的周期长度tp和周期期间的整体速度数据v0计算出步长。例如，当卫星定位接收器附于用户106的手臂或脚上时，所述周期可以是两步的持续时间。所述步长ss可以通过采用公知的公式Ss＝tp*v0/2来计算。
在方框700的另一实施方式中，移动的类型根据从局部运动数据导出的局部运动轨迹来确定。所述设备可以存储参考轨迹数据库，该数据库存储关于与所述设备可以识别的各种类型的移动相关联的参考轨迹的参数。可以将获取的局部运动数据与每种参考运动轨迹相关，直到检测到局部运动数据和一种参考运动轨迹之间的匹配。和与局部运动数据相匹配的参考运动轨迹相关联的移动的类型可以被选择为确定的移动类型。与上述类似地，可以基于轨迹分析而确定节奏和步长/行程长度。可以通过将局部运动数据与步伐或行程的参考运动轨迹相比较，从局部运动数据提取出与步伐或行程相关联的运动轨迹。一旦提取表示与步伐或行程或多个步伐或行程相关联的运动轨迹的样本，可以确定与样本相关联的时间段，并且可以通过将所述结果值映射到确定的时间刻度，如每分钟的步数/行程，来获取节奏。可以从所述节奏和通过将在确定时间段内行驶的距离除以缩放到相同时间段的节奏而从整体运动数据获取的行驶距离导出步长/行程长度。
参考运动轨迹可以存储在参考轨迹数据库中作为以二维或三维坐标格式的运动轨迹值。运动轨迹值例如可以是位置值或速度值。下面的表1例示参考轨迹数据库的一个例子。
运动 时间 X Y Z
运动1 t＝[t1：tN1] x1(t) y1(t) z1(t)
运动2 t＝[t2：tN2] x2(t) y2(t) z2(t)
... ... ... ... ...
表1
参照表1，根据采用二维或三维坐标，每种运动是沿两轴或三轴x、y、z的子运动的函数。坐标轴可以通过将用户106的躯干或质心用作原点来定义，x轴可以是前后轴，y轴可以是横向轴，z轴可以是垂直轴。这样做的好处在于，还可以将局部运动数据定义为相对于躯干或质心的运动。结果，局部运动数据和参考轨迹数据库的轴固有地在相同坐标中。现在，以上述方式获得的局部运动数据可以被划分成每一个均与坐标的不同轴相关联的两个或三个分量，并且可以每个轴执行参考运动轨迹之间的比较。
除了在确定体育类型时采用参考轨迹，或可选地，也可以利用参考轨迹数据库评价在设备中用户106的行为。在实施方式中，数据库中存储的至少一些参考运动轨迹是用户106应该可以重复或避免的运动轨迹。一些参考运动估计可以是表示正确技能的模型轨迹，而另一些参考运动轨迹可以是表示在疲劳下的表现的模型轨迹或错误轨迹。在实施方式中，所述设备被配置为通过从局部运动数据分析用户执行的运动轨迹而监视用户的表现。所述设备可以将局部运动数据与参考运动进行比较，并且基于比较而确定用户106的表现。在实施方式中，所述设备可以通过设备的用户接口向用户输出表现评价的结果。例如，如果所述设备已经被提供或已经确定用户当前进行的体育类型，如果所述设备检测到用户进行的局部运动不能映射到与参考轨迹数据库中的体育类型相关联的参考运动轨迹中的一个或更多个，则所述设备可以输出纠正所述技能的通知。如果所述设备从所述局部运动数据检测到用户106进行的局部运动被映射到与疲劳相关联的参考运动轨迹，则所述设备可以输出用户应该休息的通知。
在图7的方框702、704的可选实施方式中，确定类型的移动可用来配置应用于测量数据的其它信号处理。例如，可以基于方框700确定的移动的类型而选择能量消耗估计算法。如已知的，对于跑步、步行、游泳以及任何其它体育类型，可以应用不同的能量消耗估计算法。每种类型的移动可以以不同的方式锻炼用户106，从而影响能量消耗。采用与移动类型相匹配的正确的能量消耗估计算法使得更精确地估计能量消耗。在实施方式中，基于确定的体育类型选择代谢当量任务(MET)值。1MET可以定义为1kcal(kg*h)，其中kcal指的是的千卡，kg指的是千克，h指的是小时。通常静止坐着消耗1MET。步行时消耗2至4MET，跑步时消耗7至10MET。当移动的类型改变时，该实施方式可以快速地改变在能量消耗估计算法中使用的MET。结果，保持精确的能量消耗估计。
在方框702和704可选的另一实施方式中，方框700中确定的移动的类型可用于配置卫星定位接收器。在该实施方式中，基于移动的类型确定卫星定位接收器的采样频率。例如，当移动的类型确定为周期性或有节奏的运动例如步行或跑步时，可以降低采样频率，例如降低至1Hz或2Hz。另一方面，如果移动的类型被确定为激烈的，则可以选择较高的采样频率，如10Hz。
在实施方式中，采用其它运动传感器与卫星定位接收器一起来测量用户106的局部运动。其它运动传感器可以包括下面中的至少一个：至少一个加速度计、三维加速度计、陀螺仪以及磁力计。在一些实施方式中，采用多个以上列出的传感器。在实施方式中，采用包括三维加速度计、陀螺仪以及磁力计的传感器融合。在实施方式中，卫星定位数据被用于除了校准卫星定位接收器外，还校准运动传感器。图8例示根据本发明实施方式的用于校准运动传感器的处理。参照图8，所述设备根据卫星定位数据，例如根据从卫星定位数据获得的局部运动数据，测量局部运动的参数(方框800)。方框800可以包括测量在周期性运动的一个或多个周期上沿上述两轴或三轴中每一轴的运动轨迹。在方框800中测量局部运动的参数之后，所述局部运动参数可以被用来校准除所述卫星定位接收器之外的一个或多个运动传感器(方框802)。在实施方式中，方框802包括用所述参数修改由所述一个或多个其它运动传感器提供的测量数据。例如，由于在方框800中获得的参数固有地绑定于确定的坐标时，所以可以通过使用从在方框800中获得的局部运动数据与从所述一个或多个其它传感器获得的测量数据之间的差确定的加权函数，将由所述一个或多个其它运动传感器提供的测量数据映射到相同的坐标中。例如，已知陀螺仪由于漂移需要重复校准。从卫星定位数据获得的局部运动数据可以用来将由陀螺仪提供的测量数据绑定到所述局部运动数据相关联的相同坐标中。基本假设可以是，用户在方框800、方框802和804期间进行相同的周期性运动。在方框804中，在所述一个或多个其它传感器已经被校准后，通过利用这些传感器来继续局部运动估计。在执行方框804的过程期间，可以关闭所述卫星定位接收器或者将其调为节能模式。
一旦检测到确定的事件，可以对所述一个或多个运动传感器进行再校准(方框806)。所述事件可以是基于时间的事件，例如，在从前面方框802的执行起过去确定的时间段后，可以进行再校准。所述事件可以从由所述一个或多个运动传感器提供的测量数据检测到。例如，当所述设备基于所述测量数据确定运动轨迹已经改变时，所述设备可以执行再校准。在再校准中，处理可以重复方框800和802，之后利用新校准的运动传感器继续执行方框804。
图9和10例示被配置为执行结合图1至8描述的流程和功能的上述设备的一些实施方式的框图。在图9的实施方式中，所述设备可以是配置为用户106在体育锻炼期间佩戴的训练计算机100。例如，所述设备可以是上述的腕式计算机。在图10的实施方式中，所述设备可以是与网络连接、并被配置为处理并存储包括多个用户的测量数据的个人训练数据的服务器计算机。在两个实施方式中，所述设备包括至少一个处理器和至少一个存储计算机程序代码的存储器，其中，所述至少一个存储器和计算机程序代码被配置为由所述至少一个处理器使所述设备以上述方式执行卫星定位数据的处理。根据另一方面，所述至少一个存储器和计算机程序代码被配置为由所述至少一个处理器以上述方式处理卫星定位数据。
参照图9，所述设备包括卫星定位接收器920，该接收器920被配置为基于从多个定位卫星接收的信号获得上述卫星定位数据。所述卫星定位接收器920可以获取定位坐标作为所述卫星定位数据并将所述定位坐标输出至处理器900。处理器900可以包括运动数据提取电路902，该电路902被配置为从所述卫星定位数据中提取上述局部运动数据和整体运动数据。所述运动数据提取电路902可以从表示空间位移的定位坐标中提取局部运动数据和整体运动数据，或者所述运动数据提取电路902可以将所述定位坐标转换为速度值。在利用速度值的实施方式中，可以利用短平均窗或者甚至不采用平均窗从所述定位坐标中计算所述速度值。一旦提取局部运动数据和整体运动数据，运动数据提取器可以将所述局部运动数据输出至局部运动数据分析器908，将整体运动数据输出至整体运动数据分析器904。所述局部运动数据分析器908可以通过执行上述功能，例如确定体育类型、评价所述局部运动是否为周期性的、通过分析局部运动数据的轨迹评价用户的表现等，来估计局部运动。所述整体运动数据分析器904可以通过从整体运动数据估计速度而从整体运动数据，例如用户106的整体速度估计整个人体的运动。局部运动数据分析器908可以为整体运动数据分析器904提供用于计算速度的平均窗的长度，如上所述。
在一些实施方式中，所述设备包括上述的一个或多个运动传感器924，例如除卫星定位接收器920之外的一个或多个其它传感器。(多个)运动传感器924可以包括上述运动传感器中的一个或多个，并且可以被配置为测量用户106的运动并将测量数据输出到处理器900。测量数据可以包括由一个或多个加速度计提供的平移加速度测量数据、陀螺仪提供的旋转测量速度、和/或磁力计提供的磁测量数据。处理器900可以包括运动传感器数据分析器906，该分析器906被配置为处理所述测量数据并根据从(多个)运动传感器924接收的测量数据确定用户的运动轨迹。在图8的实施方式中，局部运动分析器被配置为根据局部运动数据确定局部运动参数，并将所述参数输出至运动传感器数据分析器906。运动传感器数据分析器906然后可以利用所述参数来校准从运动传感器924接收的测量数据，如上所述。
所述设备可进一步包括存储器912，该存储器912存储计算机程序代码916，该程序代码916包括定义由处理器900的子电路902至908执行的功能的程序指令。存储器912可以进一步存储上述参考轨迹数据库914。所述设备可以进一步包括用户接口922，该用户接口922包括显示单元和至少一个输入装置。所述显示单元可以被配置为显示作为由分析器904、906、908执行的处理的结果而获得的信息，例如整体运动的速度、局部运动的速度、指示在执行运动轨迹时用户表现的输出、和/或从由分析器904、906、908执行的处理导出的指令。所述输入装置可以包括一个或多个按键和/或触摸感应面板。所述设备进一步包括通信接口926，该通信接口926为所述设备提供与其它设备之间的有线和/或无线通信能力。所述通信接口926可以提供例如与被配置为从用户106的胸部测量用户106的心率的心率发射器的通信连接。所述心率发射器可以是被配置为缚于胸部周围的缚带。可以采用蓝牙无线通信技术、基于感应的通信技术、或ANT或ANT+通信技术建立通信连接。所述通信接口926可以进一步提供与计算机，如服务器计算机或相对于服务器计算机运行为客户端计算机的个人计算机之间的通信连接。所述通信接口926可以由处理器900用来将训练数据从所述设备传输到所述计算机。所述训练数据可以包括作为由处理器900的子电路904、906、908执行的处理的结果而获得的训练数据。所述训练数据可以包括由用户106执行的局部运动轨迹、局部运动和/或整体运动的所记录的速度值，等等。
所述设备可以进一步包括或连接至被配置为测量用户106的心脏活动并处理所述测量的心脏活动的心脏活动传感器。心脏活动传感器可以基于测量心电图，或者可以基于光学心脏活动感测。在设备连接至心脏活动传感器的实施方式中，心脏活动传感器可以设置于单独的壳体中，而不是容置所述设备的壳体中，可以在所述心脏活动传感器和所述设备之间建立无线连接。例如，所述连接可以为蓝牙连接。
参照图10，在服务器计算机中采用的设备可以包括提供到接收上述训练数据的通信网络的通信连接的通信接口1000。在一些实施方式中，所述通信接口1000可以用来接收通过卫星定位接收器920获得的上述卫星定位数据以及在体育锻炼期间由附于用户106的(多个)运动传感器924测量的测量数据。这种数据可以在体育锻炼过程期间和/或体育锻炼后实时地由图10的设备接收。所述设备可以包括处理器1006。处理器1006可以包括与图9的设备相同或类似的子电路902至908，能够使得处理器1006执行有关卫星定位数据的处理的上述功能。所述设备可以包括存储器1004，该存储器1004存储计算机程序代码916，该计算机程序代码916配置子电路902至906执行上面结合图1至8描述的功能中的至少一些。存储器可以进一步存储参考轨迹数据库914，在一些实施方式中，存储用户106和其他用户进行体育锻炼时记录的测量数据和锻炼概况的训练数据库。所述设备可以进一步包括用户接口1002，该用户接口1002包括显示单元、键盘等。
如在本申请中所使用的，术语“电路”指的是下述中的全部：(a)仅仅硬件电路实现，例如仅模拟和/或数字电路中的实现；(b)电路和软件和/或固件的组合，例如(适用时)：(i)(多个)处理器或处理器核心的组合；或(ii)包括一起工作使得设备能够执行特定功能的数字信号处理器、软件、以及至少一个存储器的(多个)处理器/软件的一部分；以及(c)电路，例如微处理器或微处理器的一部分，运行时需要软件或固件，即使软件或固件物理上并不存在。
“电路”的定义适用于该术语在本申请中的全部使用。作为进一步的示例，如本申请所用的，术语“电路”还将包括仅仅处理器(或多个处理器)中的实施或处理器的一部分，例如多核处理器中的一个核心以及其(或它们的)附属软件和/或固件。例如，如果适用于特定元件的话，术语“电路”还将包括用于根据本发明实施方式的所述设备的基带集成电路、专用集成电路(ASIC)、和/或现场可编程门阵列(FPGA)电路。
结合图1至8描述的处理或方法还可以以由计算机程序定义的计算机处理的方式来实现。所述计算机程序可以是源代码格式、目标代码格式、或一些中间格式，它可以存储在某类载体上，所述载体可以是能够承载所述程序的任何实体或装置。这种载体包括暂时的和/或非暂时性计算机介质，如记录介质、计算机存储器、只读存储器、电载波信号、电信信号以及软件发布包。根据需要的处理能力，计算机程序可以在单个电子数字处理单元中运行或者可以分布在多个处理单元中。
以上结合图1至8对本发明的一些实施方式进行了描述。然而，随着技术的发展，可以由这些实施方式发展出进一步的实施方式。这种发展需要对描述的实施方式进行另外的改变。因此，所有的词汇和表达都应该广义地解释，它们意在解释并非限定所述实施方式。对本领域普通技术人员显而易见的是，随着技术的进步，本发明的概念可以以各种方式实现。本发明及其实施方式不被限制于上述的示例，而是可以在权利要求的范围内改变。

Claims (26)

1.一种方法，该方法包括以下步骤：
在设备中获取卫星定位数据，所述卫星定位数据由附于人体的卫星定位接收器接收并指示所述卫星定位接收器的位置；
由所述设备从所述卫星定位数据中提取表示所述卫星定位接收器相对于参考点的局部运动的局部运动数据和表示所述参考点的运动的整体运动数据，其中，所述参考点被包括在所述人体的框架中；以及
从所述局部运动数据确定所述卫星定位接收器所附的人体部位相对于所述参考点的局部运动轨迹。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述局部运动数据表示人体肢体的局部运动。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述整体运动数据通过对观察时间段内的卫星定位数据进行平均处理而获得，并且其中，所述局部运动数据通过从所述卫星定位数据减去所述整体运动数据而获得。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，通过根据确定的标准对所述卫星定位数据的确定的标记点进行标记并且通过从经标记的标记点的运动确定所述整体运动数据而获得所述整体运动数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述标记点通过以下方式确定：对由至少一个惯性传感器提供的惯性测量数据中的确定的图案进行监控，并且，一旦检测到所述惯性测量数据中的所述确定的图案时，标记与所述确定的图案的检测具有相同时间的所述卫星定位数据的至少一个样本。
6.根据前述权利要求1和2中的任一项所述的方法，所述方法进一步包括以下步骤：
确定所述局部运动数据是否是周期性的；
一旦确定所述局部运动数据是周期性的时，将所述局部运动数据分成多个子集的局部运动数据样本，其中，每一子集由在一个周期上的局部运动数据样本构成，其中，不同的子集与不同的周期相关联；以及
对所述不同的子集中的局部运动数据样本进行平均处理，并且由此，获得表示所述人体部位的平均周期性运动的平均局部运动数据，其中，经平均处理的局部运动数据样本在所述周期内具有相同的时间索引。
7.根据前述权利要求1和2中的任一项所述的方法，所述方法进一步包括根据所述局部运动数据识别所述人体的移动的类型。
8.根据权利要求7所述的方法，所述方法进一步包括以下步骤：
提供映射表，所述映射表将每种移动类型映射到用来从所述卫星定位数据获得所述整体运动数据的平均窗；
基于所识别的体育类型而选择映射到所识别的移动类型的平均窗；以及
利用所选择的平均窗从所述卫星定位数据中获得所述整体运动数据。
9.根据前述权利要求1和2中的任一项所述的方法，所述方法进一步包括：根据所述局部运动数据确定步伐节奏、步长、步数中的至少一个。
10.根据前述权利要求1和2中的任一项所述的方法，所述方法进一步包括：利用从所述卫星定位数据获得的所述局部运动数据和所述整体运动数据中的至少一个来校准除所述卫星定位接收器之外的至少一个运动传感器。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述至少一个运动传感器包括下述中的至少一种：至少一个加速度计、陀螺仪和磁力计。
12.根据权利要求10所述的方法，所述方法进一步包括以下步骤：
从所述局部运动数据中获得表征局部运动轨迹的运动参数；
利用所获得的运动参数来校准通过所述至少一个运动传感器测量的运动传感器数据；以及
利用经校准的所述至少一个运动传感器来继续测量，同时关闭所述卫星定位接收器。
13.根据权利要求12所述的方法，所述方法进一步包括：一旦检测到确定的事件时，利用所述卫星定位数据中的所述局部运动数据再校准所述至少一个运动传感器。
14.一种设备，该设备包括：
至少一个处理器；以及
包括计算机程序代码的至少一个存储器，其中，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为通过所述至少一个处理器使得所述设备执行以下步骤：
获取卫星定位数据，所述卫星定位数据由附于人体的卫星定位接收器接收并指示所述卫星定位接收器的位置；
从所述卫星定位数据中提取表示所述卫星定位接收器相对于参考点的局部运动的局部运动数据和表示所述参考点的运动的整体运动数据，其中，所述参考点被包括在所述人体的框架中；以及
从所述局部运动数据确定所述卫星定位接收器所附的人体部位相对于所述参考点的局部运动轨迹。
15.根据权利要求14所述的设备，其中，所述局部运动数据表示人体肢体的局部运动。
16.根据权利要求14或15所述的设备，其中，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为通过所述至少一个处理器使得所述设备通过对观察时间段内的卫星定位数据进行平均处理而获得所述整体运动数据，并且通过从所述卫星定位数据减去所述整体运动数据而获得所述局部运动数据。
17.根据权利要求14或15所述的设备，其中，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为通过所述至少一个处理器使得所述设备通过根据确定的标准对所述卫星定位数据的确定的标记点进行标记并且通过从经标记的标记点的运动确定所述整体运动数据而获得所述整体运动数据。
18.根据权利要求17所述的设备，其中，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为通过所述至少一个处理器使得所述设备通过以下方式确定所述标记点：对由至少一个惯性传感器提供的惯性测量数据中的确定的图案进行监控，并且，一旦检测到所述惯性测量数据中的所述确定的图案时，标记与所述确定的图案的检测具有相同时间的所述卫星定位数据的至少一个样本。
19.根据权利要求14或15所述的设备，其中，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为通过所述至少一个处理器使得所述设备执行以下步骤：
确定所述局部运动数据是否是周期性的；
一旦确定所述局部运动数据是周期性的时，将所述局部运动数据分成多个子集的局部运动数据样本，其中，每一子集由在一个周期上的局部运动数据样本构成，其中，不同的子集与不同的周期相关联；以及
对所述不同的子集中的局部运动数据样本进行平均处理，并且由此，获得表示所述人体部位的平均周期性运动的平均局部运动数据，其中，经平均处理的局部运动数据样本在所述周期内具有相同的时间索引。
20.根据权利要求14或15所述的设备，其中，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为通过所述至少一个处理器使得所述设备根据所述局部运动数据识别所述人体的移动的类型。
21.根据权利要求20所述的设备，其中，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为通过所述至少一个处理器使得所述设备执行以下步骤：
提供映射表，所述映射表将每种移动类型映射到用来从所述卫星定位数据获得所述整体运动数据的平均窗；
基于所识别的体育类型而选择映射到所识别的移动类型的平均窗；以及
利用所选择的平均窗从所述卫星定位数据中获得所述整体运动数据。
22.根据权利要求14或15所述的设备，其中，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为通过所述至少一个处理器使得所述设备根据所述局部运动数据确定步伐节奏、步长、步数中的至少一个。
23.根据权利要求14至22中的任一项所述的设备，其中，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为通过所述至少一个处理器使得所述设备利用从所述卫星定位数据获得的所述局部运动数据和所述整体运动数据中的至少一个来校准除所述卫星定位接收器之外的至少一个运动传感器。
24.根据权利要求23所述的设备，其中，所述至少一个运动传感器包括下述中的至少一种：至少一个加速度计、陀螺仪和磁力计。
25.根据权利要求23所述的设备，其中，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为通过所述至少一个处理器使得所述设备执行以下步骤：
从所述局部运动数据中获得表征局部运动轨迹的运动参数；
利用所获得的运动参数来校准通过所述至少一个运动传感器测量的运动传感器数据；以及
利用经校准的所述至少一个运动传感器来继续测量，同时关闭所述卫星定位接收器。
26.根据权利要求25所述的设备，其中，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为通过所述至少一个处理器使得所述设备执行以下步骤：一旦检测到确定的事件时，利用所述卫星定位数据中的所述局部运动数据再校准所述至少一个运动传感器。
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