CN105898861A - 运动监测方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种运动监测方法，包括：运动对象的运动监测中，进行所述运动对象的静态位置测量和位移变化相关的动态位置测量，所述静态位置通过与各基站之间的连续收发测量得到；进行所述静态位置的低通滤波和所述动态位置的高通滤波；融合所述低通滤波后的静态位置和高通滤波后的动态位置得到所述运动对象的位置。此外，还提供了一种与该方法匹配的运动监测系统。上述运动监测方法和系统能够提高定位精度，并且不需要花费大量时间进行校正。

Description

运动监测方法和系统

技术领域

本发明涉及交互应用技术领域，特别涉及一种运动监测方法和系统。

背景技术

随着智能化的日趋发展，越来越多的运动场景能够配备智能装备，以用于实现运动监测。其中，所进行的运动监测可以是运动中位置的监测，进而通过运动中位置的监测获知运动中跑位是否准确，或者获得运动中与位置相关的其它状态。

现有的与位置相关的运动监测将是通过蓝牙室内定位技术实现的。具体的，可在运动场上安装多个无线发射基站，运动员穿戴无线接收标签，根据无线接收标签相对各无线发射基站的蓝牙信号强度来实现运动中的定位。

然而，现有的定位实现由于是使用蓝牙信号强度来进行距离的推算，受到环境因素的较大影响而仅能够适用于定位精度不高的运动，并且不同蓝牙模块，其所对应的蓝牙信号强度也有较大差别，需要花费大量时间对此进行校正。

由此可知，现有的运动监测中定位精度不高，并且需要花费大量时间校正。

发明内容

基于此，有必要提供一种运动监测方法，所述方法能够提高定位精度，并且不需要花费大量时间进行校正。

另外，还有必要提供一种运动监测系统，所述系统能够提高定位精度，并且不需要花费大量时间进行校正。

为解决上述技术问题，将采用如下技术方案：

一种运动监测方法，包括：

运动对象的运动监测中，进行所述运动对象的静态位置测量和位移变化相关的动态位置测量，所述静态位置通过与各基站之间的连续收发测量得到；

进行所述静态位置的低通滤波和所述动态位置的高通滤波；

融合所述低通滤波后的静态位置和高通滤波后的动态位置得到所述运动对象的位置。

在其中一个实施例中，所述运动对象的运动监测中，进行所述运动对象的静态位置测量的步骤包括：

按照设定的连续收发次数进行运动对象和基站之间的连续收发得到所述运动对象相对各基站的连续收发时间，所述设定的连续收发次数与支持的时间分辨率相关；

根据各基站分别对应的连续收发时间运算所述运动对象和基站之间的相对距离，由所述相对距离得到所述运动对象的静态位置。

在其中一个实施例中，所述根据各基站分别对应的连续收发时间运算所述运动对象和基站之间的相对距离，由所述相对距离得到所述运动对象的静态位置的步骤包括：

获取基站之间的距离；

根据所述各基站对应的连续收发时间进行基站之间距离的分割，得到所述运动对象和基站之间的相对距离；

根据所述运动对象和基站之间的相对距离定位所述运动对象得到所述运动对象的静态位置。

在其中一个实施例中，所述位移变化相关的动态位置测量的步骤包括：

获取所述运动对象的刚体加速度；

进行所述刚体加速度的坐标系转换得到相对于世界坐标系的加速度；

对所述相对于世界坐标系的加速度进行积分运算得到所述位移变化，由所述位移变化得到所述运动对象的动态位置。

在其中一个实施例中，所述融合所述低通滤波后的静态位置和高通滤波后的动态位置得到所述运动对象的位置的步骤包括：

获取适应于所述运动对象在速度上动态变化的融合参数；

按照所述融合参数融合所述低通滤波后的静态位置和高通滤波后的动态位置得到所述运动对象的位置。

一种运动监测系统，包括：

测量模块，用于运动对象的运动监测中，进行所述运动对象的静态位置测量和位移变化相关的动态位置测量，所述静态位置通过与各基站之间的连续收发测量得到；

滤波模块，用于进行所述静态位置的低通滤波和所述动态位置的高通滤波；

融合模块，用于融合所述低通滤波后的静态位置和高通滤波后的动态位置得到所述运动对象的位置。

在其中一个实施例中，所述测量模块包括：

连续收发单元，用于按照设定的连续收发次数进行运动对象和基站之间的连续收发得到所述运动对象相对各基站的连续收发时间，所述设定的连续收发次数与支持的时间分辨率相关；

静态位置运算单元，用于根据各基站分别对应的连续收发时间运算所述运动对象和基站之间的相对距离，由所述相对距离得到所述运动对象的静态位置。

在其中一个实施例中，所述静态位置运算单元包括：

距离获取子单元，用于获取基站之间的距离；

距离分割子单元，用于根据所述各基站对应的连续收发时间进行基站之间距离的分割，得到所述运动对象和基站之间的相对距离；

静态定位子单元，用于根据所述运动对象和基站之间的相对距离定位所述运动对象得到所述运动对象的静态位置。

在其中一个实施例中，所述测量模块包括：

刚体加速度获取单元，用于获取所述运动对象的刚体加速度；

转换单元，用于进行所述刚体加速度的坐标系转换得到相对于世界坐标系的加速度；

积分运算单元，用于对所述相对于世界坐标系的加速度进行积分运算得到位移变化，由位移变化得到所述运动对象的动态位置。

在其中一个实施例中，所述融合模块包括：

参数获取单元，用于获取适应于所述运动对象在速度上动态变化的融合参数；

位置融合单元，用于按照所述融合参数融合所述低通滤波后的静态位置和高通滤波后的动态位置得到所述运动对象的位置。

由上述技术方案可知，针对运动对象所进行的运动监测中，通过与各基站之间的连续收发测量得到运动对象的静态位置，相应的，也将测量位移变化相关的动态位置，对静态位置进行低通滤波，对动态位置进行高通滤波，最后将低通滤波后的静态位置和高通滤波后的动态位置进行融合，以得到运动对象的位置，无线收发中无线电传输速度在相同介质中具备非常好的速度一致性，由此所测量得到的运动对象的静态位置具备非常高的精度，在获得静态位置的基础上还充分考虑了运动对象的动态，进而将两者相融合，使得所最终定位得到的位置具备非常高的精度，并且不需要花费大量时间进行校正。

附图说明

图1是一个实施例中运动监测方法的流程图；

图2是图1中运动对象的运动监测中，进行运动对象的静态位置测量的方法流程图；

图3是图2中根据各基站分别对应的连续收发时间运算运动对象和基站之间的相对距离，由相对距离得到运动对象的静态位置的方法流程图；

图4是一个实施例中基站和运动对象的布局示意图；

图5是图1中位移变化相关的动态位置测量的方法流程图；

图6是图1中融合低通滤波后的静态位置和高通滤波后的动态位置得到运动对象的位置的方法流程图；

图7是一个实施例中运动监测方法的应用场景示意图；

图8是一个实施例中运动监测系统的结构示意图；

图9是图9中测量模块在一个实施例中的结构示意图；

图10是图9中静态位置运算单元的结构示意图；

图11是图9中测量模块在另一个实施例中的结构示意图；

图12是图9中融合模块的结构示意图。

具体实施方式

体现本发明特征与优点的典型实施方式将在以下的说明中详细叙述。应理解的是本发明能够在不同的实施方式上具有各种的变化，其皆不脱离本发明的范围，且其中的说明及图示在本质上是当作说明之用，而非用以限制本发明。

在一个实施例中，具体的，该运动监测方法如图1所示，包括：

步骤110，运动对象的运动监测中，进行运动对象的静态位置测量和位移变化相关的动态位置测量，静态位置通过与各基站之间的连续收发测量得到。

运动对象可以是用户，也可以是任意发生运动的物体。例如，运动对象可以是足球场中的各球员，也可以是足球场中的足球，可根据需要确定。运动对象的静态位置是指针对运动对象采用静止状态下相对准确的定位方法所得到的位置；运动对象的动态位置则是针对运动对象采用运动状态下相对准确的定位方法所得到的位置。

具体的，运动对象所在的场所配备了若干个基站，并且运动对象携带了定位设备，通过定位设备与基站之间的连续收发实现同定位。该连续收发可以通过蓝牙信号、WiFi信号实现，在此不进行限定。

在优选的实施例中，所配备的基站数量为四个，既可实现静态位置的定位，又能够最大程度的节省成本，以避免过多基站而造成的浪费。

运动对象所携带的定位设备具备无线收发模块，以满足静态位置的测量需要，除此之外，还具备九轴传感器，以实现动态位置的测量。例如，定位设备可以是标签的形式，以贴设于运动对象上。

步骤130，进行静态位置的低通滤波和动态位置的高通滤波。

运动对象在静止状态下将最大限度地接近静态位置，在快速运动状态下将最大限度的接近动态位置。而运动对象当前可能处理静止状态、低速运动状态或者较高速度运动状态，因此，运动对象的实际位置将有至少两种可能。

在此情况下，应当进行静态位置的低通滤波和动态位置的高通滤波，以得到更为精准的静止状态下的位置以及运动状态下的位置。

具体的，静态位置的测量中，运动对象在静止状态下所得到的静态位置将非常准确，但随着其速度的加快，所测量得到的静态位置将越来越不准确，因此，测量所得到的静态位置中，存在着无效的静态位置。

通过静态位置的低通滤波，将位置变化大于一定值的静态位置，即无效的静态位置去除，以获得缓慢变化甚至于静止的静态位置用于后续的运算。

动态位置的测量中，运动对象在运动状态下所得到的动态位置将非常准确，并且随着运动的加快，所测量得到的动态位置也将更加准确，即所测量得到的动态位置在运动对象运动速度越快时，越准确。

基于此，通过动态位置的高通滤波，获得位置变化小于一定位的动态位置，此动态位置是无效的，由此获得位置快速变化的动态位置，以用于后续的运算。

步骤150，融合低通滤波后的静态位置和高通滤波后的动态位置得到运动对象的位置。

通过低通滤波和高通滤波提取得到更为准确的运动位置，即低通滤波后的静态位置和高通滤波的后的动态位置，由此将两个位置做融合便可得到运动对象的定位结果。

通过如上所述的过程，使得针对运动对象所进行的与位置相关的运动监测能够适用于各种类型的运动，例如，运动中的静止状态、低速运动和高速运动，具备非常高的通用性。

如上所述的过程能够应用于训练和比赛中运动员的跑位情况监测，或者运动中运动设备的位置监测，进而能够实现运动情况的准确评估，极大的增强了运动的智能化程度。

在一个实施例中，步骤110在执行运动对象的运动监测中，进行运动对象的静态位置测量的过程如图2所示，包括：

步骤111a，按照设定的连续收发次数进行运动对象和基站之间的连续收发得到运动对象相对各基站的连续收发时间，设定的连续收发次数与支持的时间分辨率相关。

连续收发次数是指运动对象所携带的定位设备与一基站之间连续进行无线收发的次数，其所对应的具体数值是由所支持的时间分辨率确定的。

运动对象的运动监测中，针对每一基站，都按照设定的连续收发次数连续进行运动对象和该基站之间与连续收发次数相符的无线接收和发送，并获得运动对象相对该基站的连续收发时间。

由此便能够为运动对象获得所有基站所分别对应的连续收发时间。

运动对象与基站之间所进行的连续收发过程需要与当前所能够支持的时间分辨率相符，由此方能够准确获得连续收发时间。

在此收发过程中，并无法识别收发一次的时间，因此，需要进行多次连续的收发。由于所进行的运动监测是针对人的，人体宽度约为0.3m，因此所能够识别的距离精度必须要小于0.3m。

根据距离与时间之间的线性关系，如果实现0.3m的距离精度，则要求时间分辨率为2ns，由此，将设定相应的连续收发次数。

假设连续收发次数为1000次，则距离为0.3m时，一次收发时间为2ns，1000次收发时间则为2us，由此对定位设备中使用12M的MCU而言，其具务0.1us的时间分辨率，因此，能够满足测量要求。

在此定位设备中在时间分辨率达到0.1us时，而在真空状态下无线电传输速度约为300000km/s，距离与时间成线性关系，即根据时间与速度之间的关系可以得到0.1us*300000km/s＝30m，即一次收发能精确测量的距离是15m，在进行1000次收发的情况下能精确测量的距离是0。015m，能够实现精确测量。

步骤113a，根据各基站分别对应的连续收发时间运算运动对象和基站之间的相对距离，由相对距离得到运动对象的静态位置。

在获得各基站所分别对应的连续收发时间之后，将进行基站与运动对象之间相对距离的运算，以通过运动对象与各基站之间的相对距离来确定静态位置。

具体的，基站之间的距离为已知的固定值，无线电传输速度在相同介质中具有非常高的速度一致性，因此能够根据各基站所分别对应的连续收发时间运算得到运动对象与各基站之间的相对距离。

需要说明的是，运动对象与基站之间的相对距离指的是在两个基站之间的连线上与运动对象的垂线相交的点与两个基站分别对应的距离，其是根据相应的连续收发时间对连续进行分割而运算得到的。

进一步的，在本实施例中，步骤113a如图3所示，包括：

步骤201，获取运动对象的刚体加速度。

步骤203，根据各基站对应的连续收发时间进行基站之间距离的分割，得到运动对象和基站之间的相对距离。

步骤205，根据运动对象和基站之间的相对距离定位运动对角是得到运动对象的静态位置。

如图4所示，基站1和基站2之间的连线MN所对应的距离为D12，基站1和基站3之间的连线MB所对应的距离为D13，由此根据所获得的连续收发时间进行连线MN和连线MB的分割，得到运动对象在连线MM的对应点A1和连线MB的对应点A2。

根据对应点A1和对应点A2分别得到两条垂线，其分别与连续MN和连线MB相对应，两条垂线的交线即为运动对象的静态位置。

在一个实施例中，步骤110中执行位移变化相关的动态位置测量的过程如图5所示，包括：

步骤111b，获取运动对象的刚体加速度。

如前所述的，运动对象所携带的定位设备配置了九轴传感器，即三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴地磁，因此，在针对运动对象所进行的运动监测中，将直接获得采集的刚体加速度。具体的，由三轴加速度计获得刚体加速度。

步骤113b，进行刚体加速度和坐标系转换得到相对于世界坐标系的加速度。

由于刚体加速度是以大地为参考物的，其所对应的X轴上的1g加速度可能是指向东方的，也可能是指向北方的，因此，需要转换为相对于世界坐标系的加速度。

具体的，通过对刚体加速度进行卡尔曼滤波得到相应的欧拉角，即(θ，ψ，γ)，其中，卡尔曼滤波所需要使用的参数也将由九轴传感器获得。

根据运算所得到的欧拉角，对刚体加速度ACCb进行相对于世界坐标系的加速度的转换。在此过程中，对于刚体坐标系和世界坐标系，其所涉及的转换关系如以下公式所示，即：

$\left[\begin{array}{c}{X}_n\\ Y_n\\ Z_n\end{array}\right]=C_b^n\left[\begin{array}{c}{X}_b\\ Y_b\\ Z_B\end{array}\right]$

其中，X_n、Y_n和Z_n为刚体坐标系所对应的三轴坐标，X_b、Y_b和Z_b为世界坐标系所对应的三轴坐标；

$C_b^n={\left(C_n^b\right)}^T=\left[\begin{array}{ccc}cos\mathrm{\θ}cos\mathrm{\ψ}& \cos \mathrm{\θ}\sin \mathrm{\ψ}& -\sin \mathrm{\θ}\\ \sin \mathrm{\γ}sin\mathrm{\θ}\cos \mathrm{\ψ}-cos\mathrm{\γ}\sin \mathrm{\ψ}& \sin \mathrm{\γ}\sin \mathrm{\θ}\sin \mathrm{\ψ}+cos\mathrm{\γ}cos\mathrm{\ψ}& \sin \mathrm{\γ}cos\mathrm{\θ}\\ \cos \mathrm{\γ}\sin \mathrm{\θ}cos\mathrm{\ψ}+\sin \mathrm{\γ}\sin \mathrm{\ψ}& \cos \mathrm{\γ}\sin \mathrm{\θ}\sin \mathrm{\ψ}-S\stackrel{\·}{m}\mathrm{\γ}cos\mathrm{\ψ}& cos\mathrm{\γ}cos\mathrm{\θ}\end{array}\right]$

由此，可求出世界坐标系的加速度ACCn＝{ACCXn，ACCYn，ACCZn}，

步骤115b，对相对于世界坐标系的加速度进行积分运算得到位移变化，由位移变化得到运动对象的动态位置。

通过在时间上对世界坐标系的加速度进行积分运算得到速度，进而继续由速度进行时间上的积分得到运动对象的位移变化，以由此得到运动对象的动态位置。

由于只考虑平面，因此，在坐标中(x，y，z)＝(x，y，0)，由初始位置，即上一次监测所最终得到的位置与位移变化即可得到运动对象的动态位置。

此过程能够准确反映运动对象的快速运动，因此，将实现下运动状态下运动对象位置的准确定位。

在一个实施例中，如图6所示，步骤150包括：

步骤151，获取适应于运动对象在速度上动态变化的融合参数。

所进行的位置融合中，首先需要根据运动对象的速度获取适应于速度的动态变化的融合参数。该融合参数的范围0～1，当运动对象静止时融合参数为1，随着速度变化，融合参数也随着变化，直至运动对象快速运动时，变为0。

融合参数的变化实际是在不断地调节动态位置和静态位置之间可信度的过程，总的可信度为1，因此，能够通过融合参数将动态位置和静态位置合成为一个准确的位置。

步骤153，按照融合参数融合低通滤波后的静态位置和高通滤波后的动态位置得到运动对象的位置。

低通滤波后的静态位置和高通滤波后的动态位置所进行的融合如下述公式所示，即：

N＝k*B+(1-k)*C

其中，N为运动对象的位置，k为融合参数，B为静态位置，C为动态位置。

如上所述的运动监测过程可应用于跑位监测系统中，通过如上所述过程实现的跑位训练应用能够为跑位训练提供辅助，例如，如图7所示的，提示跑到位置1，然后将获得的位置做比较，以判断当前所进行的跑位是否正确，并获得跑位过程中的反应时间。

此外，还可以在运动对象中携带心率传感器、血压传感器和体温传感器来监测运动中的体征变化。

另外，还可通过用户肢体上九轴传感器的穿戴实现动作的判断。例如，用户跑到某一位置时所对应的肢体动作。

在运动对象为球拍或者足球等器材时，通过如上所述的过程，实现了球拍或球在运动过程中的实时监测，精度高，实时性能好。

在一个实施例中，还相应地提供了一种运动监测系统，该系统如图8所示，包括测量模块310、滤波模块330和融合模块350，其中：

测量模块310，用于运动对象的运动监测中，进行运动对象的静态位置测量和位移变化的动态位置测量，静态位置通过与各基站之间的连续收发测量得到。

滤波模块330，用于进行静态位置的低通滤波和动态位置的高通滤波。

融合模块350，用于融合低通滤波后的静态位置和高通滤波后的动态位置得到运动对象的位置。

在一个实施例中，测量模块310如图9所示，包括连续收发单元311a和静态位置运算单元313a，其中：

连续收发单元311a，用于按照设定的连续收发次数进行运动对象和基站之间的连续收发得到运动对象相对各基站的连续收发时间，设定的连续收发次数与支持的时间分辨率相关。

静态位置运算单元313a，用于根据各基站分别对应的连续收发时间运算运动对象和基站之间的相对距离，由相对距离得到运动对象的静态位置。

进一步的，在本实施例中，静态位置运算单元313a如图10所示，包括距离获取子单元3131、距离分割子单元3133和静态定位子单元3135，其中：

距离获取子单元3131，用于获取基站之间的距离。

距离分割子单元3133，用于根据各基站对应的连续收发时间进行基站之间距离的分割，得到运动对象和基站之间的相对距离。

静态定位子单元3135，用于根据运动对象和基站之间的相对距离定位运动对象得到运动对象的静态位置。

在一个实施例中，测量模块310如图11所示，包括刚体加速度获取单元311b、转换单元313b和积分运算单元315b，其中：

刚体加速度获取单元311b，用于获取运动对象的刚体加速度。

转换单元313b，用于进行刚体加速度的坐标系转换得到相对于世界坐标系的加速度。

积分运算单元315b，用于对相对于世界坐标系的加速度进行积分运算得到位移变化，由位移变化得到运动对象的动态位置。

在一个实施例中，如图12所示，融合模块350包括参数获取单元351和位置融合单元353，其中：

参数获取单元351，用于获取适应于运动对象在速度上动态变化的融合参数。

位置融合单元353，用于按照融合参数融合低通滤波后的静态位置和高通滤波后的动态位置得到运动对象的位置。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

虽然已参照几个典型实施方式描述了本发明，但应当理解，所用的术语是说明和示例性、而非限制性的术语。由于本发明能够以多种形式具体实施而不脱离发明的精神或实质，所以应当理解，上述实施方式不限于任何前述的细节，而应在随附权利要求所限定的精神和范围内广泛地解释，因此落入权利要求或其等效范围内的全部变化和改型都应为随附权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种运动监测方法，其特征在于，包括：

运动对象的运动监测中，进行所述运动对象的静态位置测量和位移变化相关的动态位置测量，所述静态位置通过与各基站之间的连续收发测量得到；

进行所述静态位置的低通滤波和所述动态位置的高通滤波；

融合所述低通滤波后的静态位置和高通滤波后的动态位置得到所述运动对象的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动对象的运动监测中，进行所述运动对象的静态位置测量的步骤包括：

按照设定的连续收发次数进行运动对象和基站之间的连续收发得到所述运动对象相对各基站的连续收发时间，所述设定的连续收发次数与支持的时间分辨率相关；

根据各基站分别对应的连续收发时间运算所述运动对象和基站之间的相对距离，由所述相对距离得到所述运动对象的静态位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各基站分别对应的连续收发时间运算所述运动对象和基站之间的相对距离，由所述相对距离得到所述运动对象的静态位置的步骤包括：

获取基站之间的距离；

根据所述各基站对应的连续收发时间进行基站之间距离的分割，得到所述运动对象和基站之间的相对距离；

根据所述运动对象和基站之间的相对距离定位所述运动对象得到所述运动对象的静态位置。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述位移变化相关的动态位置测量的步骤包括：

获取所述运动对象的刚体加速度；

进行所述刚体加速度的坐标系转换得到相对于世界坐标系的加速度；

对所述相对于世界坐标系的加速度进行积分运算得到所述位移变化，由所述位移变化得到所述运动对象的动态位置。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合所述低通滤波后的静态位置和高通滤波后的动态位置得到所述运动对象的位置的步骤包括：

获取适应于所述运动对象在速度上动态变化的融合参数；

按照所述融合参数融合所述低通滤波后的静态位置和高通滤波后的动态位置得到所述运动对象的位置。

6.一种运动监测系统，其特征在于，包括：

测量模块，用于运动对象的运动监测中，进行所述运动对象的静态位置测量和位移变化相关的动态位置测量，所述静态位置通过与各基站之间的连续收发测量得到；

滤波模块，用于进行所述静态位置的低通滤波和所述动态位置的高通滤波；

融合模块，用于融合所述低通滤波后的静态位置和高通滤波后的动态位置得到所述运动对象的位置。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述测量模块包括：

连续收发单元，用于按照设定的连续收发次数进行运动对象和基站之间的连续收发得到所述运动对象相对各基站的连续收发时间，所述设定的连续收发次数与支持的时间分辨率相关；

静态位置运算单元，用于根据各基站分别对应的连续收发时间运算所述运动对象和基站之间的相对距离，由所述相对距离得到所述运动对象的静态位置。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述静态位置运算单元包括：

距离获取子单元，用于获取基站之间的距离；

距离分割子单元，用于根据所述各基站对应的连续收发时间进行基站之间距离的分割，得到所述运动对象和基站之间的相对距离；

静态定位子单元，用于根据所述运动对象和基站之间的相对距离定位所述运动对象得到所述运动对象的静态位置。

9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述测量模块包括 ：

刚体加速度获取单元，用于获取所述运动对象的刚体加速度；

转换单元，用于进行所述刚体加速度的坐标系转换得到相对于世界坐标系的加速度；

积分运算单元，用于对所述相对于世界坐标系的加速度进行积分运算得到位移变化，由位移变化得到所述运动对象的动态位置。

10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述融合模块包括：

参数获取单元，用于获取适应于所述运动对象在速度上动态变化的融合参数；

位置融合单元，用于按照所述融合参数融合所述低通滤波后的静态位置和高通滤波后的动态位置得到所述运动对象的位置。