CN105651303A - 一种基于三轴加速度传感器的计步系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于三轴加速度传感器的计步系统及方法，属于电子应用技术领域，通过三轴加速度传感器采集三轴加速度，滤波降噪处理后求合加速度，获取每步时长内的合加速度最大值、最小值，以及其所对应的三轴加速度数据，以三轴加速度数据为三维向量坐标求这两个点的向量夹角，并与普通人行走单步时长与步幅相比较，根据偏差情况更改计步行走单步采集时长与步幅判定角度。通过单步时长内的合加速度峰值检测以及合加速度向量夹角检测的双重判定，不仅可以记录每一个单独不连续的步伐，而且在连续行走过程中可以适应不同行走者的特点调整参数，从而实现准确计步的效果。

Description

一种基于三轴加速度传感器的计步系统及方法

技术领域

本发明涉及电子技术领域，具体涉及一种计步系统以及计步方法。

背景技术

随着社会的发展，人们越来越注重自己的健康。实时检测步数可以帮助人们实时掌握锻炼情况，督促养成健康的生活习惯。

智能手机等智能设备已经普及。具有携带方便、响应速度快、无线通讯便捷的优点。通过智能设备搭载的三轴加速度传感器实现计步功能成为一种理想的选择，随之而来用户对计步功能的准确性要求也越来越高。

目前大多数计步器或计步软件采用的计步方法都是峰值检测和阈值检测这两类，其中峰值检测法即是在合加速度变化曲线中检测的连续一个波峰和一个波谷记为一步，而阈值法采用合加速度变化时穿越某一阈值记为一步。由于佩戴者动作复杂多变，且存在很大的动作差异，加上噪声干扰的影响，对计步结果造成了较大误差。具体的问题包括：1、小幅的动作比如手腕转动、身体震动都会造成波峰波谷检测成功；2、剧烈的动作比如垂直跳跃、下蹲都会穿越所述阈值。这都会造成明显误报。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种基于三轴加速度传感器的计步方法，通过单步时长内的有效合加速度检测以及合加速度向量夹角检测的双重判定，能够提高对用户步行或跑步时进行计步的准确度。实现本发明的技术方案如下：

一种基于三轴加速度传感器的计步系统，包括采集模块、数据处理模块、信息输出模块；

所述采集模块采用三轴加速度传感器，负责采集人手臂摆动的三轴加速度信息；

所述数据处理模块根据采集模块采集的信息在单步时长内捕捉手臂三轴加速度数据，进行平滑滤波降噪处理，并记录合加速度的最大值和最小值，依据最大值、最小值分别对应的手臂三轴加速度数据计算出最大值对应的向量和最小值对应的向量之间的夹角，将夹角与歩幅角度设定值进行比较来判断是否计步成功，并调整后续计步中的单步时长和步幅角度；

所述信息输出模块负责将数据处理模块的计步统计结果输出至屏幕上或通过语音播报。

作为优选方案，所述数据处理模块为手机内核处理器；所述信息输出模块为手机屏幕。

基于上述系统，本发明还提出了一种基于三轴加速度传感器的计步方法，包括如下步骤：

(1)预设自然状态下人正常行走的单步采集时长和步幅判定角度；

(2)在单步采集时长内捕捉手臂摆动的三轴加速度数据并记录合加速度；

(3)通过步骤(2)获得的合加速度值取得单步时长内的合加速度最大值和最小值；

(4)通过步骤(3)获得的最大值和最小值分别对应的三轴加速度数据，计算出最大值对应的向量和最小值对应的向量之间的夹角；

(5)判断夹角是否大于或等于预设步幅判定角度，若大于或等于则记步成功；

(6)若计步成功，将相邻的五步的单步行走时长平均值加0.2秒作为下一步采集数据时的单步采集时长，将相邻五步的步幅角度平均值减小2度作为下一步的步幅判定角度。重复步骤(1)-(5)；若计步不成功，则重复步骤(1)至(5)重新进行初始化计步；

(7)若计步失败，重复步骤(1)-(5)，且仍使用未计步成功过的单步采集时长和步幅判定角度；

(8)将计步统计结果显示在设备屏幕上或通过语音播报给使用者，保存数据。

作为优选方案，所述步骤(1)中的单步采集时长设为1秒，步幅判定角度设为15度。

作为优选方案，步骤(2)中的合加速度Acc为三轴加速度数据的平方和的开方：

$Acc=\sqrt{a_x^2+a_y^2+a_z^2};$

其中a_x、a_y、a_z为三轴加速度的三轴数据。

作为优选方案，所述夹角的求解方法为：根据步骤(4)中的最大值和最小值分别对应的三轴加速度数据，以所述三轴加速度数据为三维向量坐标，求出向量角余弦后再通过反余弦求出向量角，即为所述夹角θ：

${\mathrm{\θ}}_n=\arccos \frac{\stackrel{\→}{a}\·\stackrel{\→}{b}}{\left|\stackrel{\→}{a}\right|\·\left|\stackrel{\→}{b}\right|}=\arccos =\frac{x_1{x}_2+y_1{y}_2+z_1{z}_2}{\sqrt{x_1^2+y_1^2+z_1^2}\·\sqrt{x_2^2+y_2^2+z_2^2}}$

其中为获得的最大值所对应的合加速度向量，为获得的最小值所对应的合加速度向量，x₁、y₁、z₁，x₂、y₂、z₂分别为最大合加速度向量和最小合加速度向量所对应的三维向量坐标，θ_n为两合加速度向量夹角。

作为优选方案，步骤(1)还包括设置三轴加速度传感器的采集频率为50Hz，即每秒采样50个手臂摆动数据。

本发明的有益效果：

1、本方法是离线状态无网络状态下的计步方法，通过平滑滤波简单降噪，保留一些高幅值信号可以检测到一些偶发异常的行走动作；单步时长内的合加速度峰值检测以及合加速度向量夹角检测的双重判定，避免了峰值计步法的一些明显漏步；可以敏锐捕捉每一个单独不连续的步伐，而在连续行走时则可以适应不同行走者的特点调整参数，实现了简单的学习适应功能。具有方法简单，对设备要求低，预热快，在无网络计步调节下可以高效的完成计步的特点，并具有较高的准确度。

2、通过动态的步伐节点选取和角度变化分析的双重判定，不仅可以记录每一个单独不连续的步伐，而且在连续行走过程中可以适应不同行走者的特点调整参数，从而实现准确计步。

附图说明

图1为本发明提出的计步系统原理框图；

图2为本发明中计步方法实施例中的流程图。

具体实施方式

为使本发明更加清楚明白，下面结合附图和优选实施例进行进一步地阐述。

如图1所示，本发明提出的一种基于三轴加速度传感器的计步系统，包括采集模块、数据处理模块、信息输出模块；所述采集模块采用三轴加速度传感器，负责采集人手臂摆动的三轴加速度信息；

所述数据处理模块根据采集模块采集的信息在单步时长内捕捉手臂三轴加速度数据，进行平滑滤波降噪处理，并记录合加速度的最大值和最小值，依据最大值、最小值分别对应的手臂三轴加速度数据计算出最大值对应的向量和最小值对应的向量之间的夹角，将夹角与歩幅角度设定值进行比较来判断是否计步成功，并调整后续计步中的单步时长和步幅角度；

所述信息输出模块负责将数据处理模块的计步统计结果输出至屏幕上或通过语音播报。

进一步，所述数据处理模块为手机内核处理器；所述信息输出模块为手机屏幕。

如图2所示，为本发明一个实施例的计步方法的流程图，本实施例采用一种安装有三轴加速度传感器的安卓智能手机来计步。具体包括下列步骤：

1、预设自然状态下人正常行走的单步采集时长t和步幅判定角度θ。使用者开始行走，通过安装在智能手机的三轴加速度传感器采集手臂摆动的三轴加速度，进一步包括：

A、安卓采集加速度频率默认为50Hz，即每秒50个采样点。

B、人正常行走步速为0.3-1秒，这里设置单步采集时长为1秒，即采集1秒内的三轴加速度数据。

C、预设步幅判定夹角为15度。

2、在单步采集时长内捕捉手臂摆动的三轴加速度信号，进行平滑滤波处理，将采样信号平滑滤波而不采用限幅处理，可以保留一些偶发的行走动作(趔趄、摇晃、跳跃等)；并记录合加速度。计算如下,其中a_x、a_y、a_z为三轴加速度的三轴数据：

$Acc=\sqrt{a_x^2+a_y^2+a_z^2}---\left(1\right)$

3、在合加速度中获取最值点，进一步包括：

A、考虑到快速响应和计步的实时性，采用合加速度的最大值和最小值作为实施例的两个有效时间点，并记录两者对应的时间间隔，作为单步行走时长t_n，n＝1,2,3…。

B、行走时每步一定有其最大和最小值，且对应相似固定动作，取其他值也可以，综合考虑设备的能耗问题等，取最值更简单有效，通过实验分析，合加速度最小值点对应行走动作约发生在起步提踵时，合加速度最大值对应行走动作约发生在行走跨步即将落地时，这两个时刻具有明显的合加速度向量夹角。

4、以三轴加速度数据为三维向量坐标求两个获取时刻的合加速度向量夹角θ_n，n＝1,2,3…。计算式为：

${\mathrm{\θ}}_n=\arccos \frac{\stackrel{\→}{a}\·\stackrel{\→}{b}}{\left|\stackrel{\→}{a}\right|\·\left|\stackrel{\→}{b}\right|}=\arccos \frac{x_1{x}_2+y_1{y}_2+z_1{z}_2}{\sqrt{x_1^2+y_1^2+z_1^2}\·\sqrt{x_2^2+y_2^2+z_2^2}}---\left(2\right)$

其中为获得的最大值所对应的合加速度向量，为获得的最小值所对应的合加速度向量，x₁、y₁、z₁，x₂、y₂、z₂分别为最大合加速度向量和最小合加速度向量所对应的三维向量坐标，θ_n为两合加速度向量夹角。

5、判断夹角θ_n是否达到预设步幅判定角度θ，若达到则记步成功。

6、若计步成功，将相邻五步的单步行走时长t_n的平均值加0.2秒作为下一步采集数据时的单步采集时长t，将相邻五步的步幅角度θ_n取平均值再减小2度作为下一步的步幅判定角度θ。重复1-5步骤。

$\mathrm{\θ}=\frac{1}{5}\underset{n=1}{\overset{5}{\Σ}}{\mathrm{\θ}}_n-2---\left(3\right)$

$t=\frac{1}{5}\underset{n=1}{\overset{5}{\Σ}}{t}_n+0.2---\left(4\right)$

7、若计步失败，重复1-5步骤，且仍使用未计步成功过的单步采集时长和步幅判定角度。计步成功时则调整适合个体的单步采集时间和步幅判定角度，直至计步不成功回到预设值，这样算法具有了自适应的效果，可以学习适应不同人的行走参数、习惯。

8、将计步统计结果显示在设备屏幕上或通过语音播报给使用者，保存数据。

对安卓设备实施例的测试结果如下：设备放置在口袋中正常行走200步计算结果为185步；设备拿在手中正常行走200步计算结果为193步；设备拿在手中上楼梯200步计算结果为177步。由此可见，本发明提出的方法，计步精准度很高。

上述仅仅采用安卓手机为例进行说明，对于其他具有三轴加速度传感器的设备类型、搭载系统等无特殊要求。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (7)

1.一种基于三轴加速度传感器的计步系统，其特征在于，包括采集模块、数据处理模块、信息输出模块；

所述采集模块采用三轴加速度传感器，负责采集人手臂摆动的三轴加速度信息；

所述数据处理模块根据采集模块采集的信息在单步时长内捕捉手臂三轴加速度数据，进行平滑滤波降噪处理，并记录合加速度的最大值和最小值，依据最大值、最小值分别对应的手臂三轴加速度数据计算出最大值对应的向量和最小值对应的向量之间的夹角，将夹角与歩幅角度设定值进行比较来判断是否计步成功，并调整后续计步中的单步时长和步幅角度；

所述信息输出模块负责将数据处理模块的计步统计结果输出至屏幕上或通过语音播报。

2.根据权利要求1所述的一种基于三轴加速度传感器的计步系统，其特征在于，所述数据处理模块为手机内核处理器；所述信息输出模块为手机屏幕。

3.一种基于三轴加速度传感器的计步方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)预设自然状态下人正常行走的单步采集时长和步幅判定角度；

(2)在单步采集时长内捕捉手臂摆动的三轴加速度数据并记录合加速度；

(3)通过步骤(2)获得的合加速度值取得单步时长内的合加速度最大值和最小值；

(4)通过步骤(3)获得的最大值和最小值分别对应的三轴加速度数据，计算出最大值对应的向量和最小值对应的向量之间的夹角；

(5)判断夹角是否大于或等于预设步幅判定角度，若大于或等于则记步成功；

(6)若计步成功，将相邻的五步的单步行走时长平均值加0.2秒作为下一步采集数据时的单步采集时长，将相邻五步的步幅角度平均值减小2度作为下一步的步幅判定角度。重复步骤(1)-(5)；若计步不成功，则重复步骤(1)至(5)重新进行初始化计步；

(7)若计步失败，重复步骤(1)-(5)，且仍使用未计步成功过的单步采集时长和步幅判定角度。

(8)将计步统计结果显示在设备屏幕上或通过语音播报给使用者，保存数据。

4.根据权利要求3所述的一种基于三轴加速度传感器的计步方法，其特征在于，所述步骤(1)中的单步采集时长设为1秒，步幅判定角度设为15度。

5.根据权利要求3所述的一种基于三轴加速度传感器的计步方法，其特征在于，步骤(2)中的合加速度Acc为三轴加速度数据的平方和的开方：

$Acc=\sqrt{a_x^2+a_y^2+a_z^2};$

其中a_x、a_y、a_z为三轴加速度的三轴数据。

6.根据权利要求3所述的一种基于三轴加速度传感器的计步方法，其特征在于，所述夹角的求解方法为：根据步骤(4)中的最大值和最小值分别对应的三轴加速度数据，以所述三轴加速度数据为三维向量坐标，求出向量角余弦后再通过反余弦求出向量角，即为所述夹角θ：

${\mathrm{\θ}}_n=\arccos \frac{\stackrel{\→}{a}\·\stackrel{\→}{b}}{\left|\stackrel{\→}{a}\right|\·\left|\stackrel{\→}{b}\right|}=\arccos \frac{x_1{x}_2+y_1{y}_2+z_1{z}_2}{\sqrt{x_1^2+y_1^2+z_1^2}\·\sqrt{x_2^2+y_2^2+z_2^2}}$

其中为获得的最大值所对应的合加速度向量，为获得的最小值所对应的合加速度向量，x₁、y₁、z₁，x₂、y₂、z₂分别为最大合加速度向量和最小合加速度向量所对应的三维向量坐标，θ_n为两合加速度向量夹角。

7.根据权利要求3所述的一种基于三轴加速度传感器的计步方法，其特征在于，步骤(1)还包括设置三轴加速度传感器的采集频率为50Hz，即每秒采样50个手臂摆动数据。