CN111208545B - 一种运动轨迹记录方法与系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种运动轨迹记录方法与系统，本系统包括蓝牙SOC处理器S101、九轴运动检测模块S102、GPS/北斗双模卫星定位模块S103、电源模块S104和存储模块S105，所述模块S102、S103、S104、S105均与蓝牙SOC处理器S101连接，本发明采用九轴运动检测传感器惯性辅助定位与卫星定位相结合的方式实现运动轨迹记录，解决了智能穿戴设备中单一的卫星定位记录轨迹功耗高、可记录轨迹时间短的问题。

Description

一种运动轨迹记录方法与系统
技术领域
本发明涉及智能穿戴设备技术领域，具体涉及一种运动轨迹记录方法与系统。
背景技术
当前，随着科学技术水平发展，人们工作、生活、学习等活动的开展，对自身的健康越来越关注，相应的人们的户外运动也会越来越多，使得人们对一些穿戴设备的智能化要求越来越高，相应的对智能穿戴设备的体积要求越小越好，为记录人们日常生活中的各项运动情况，智能穿戴设备出现了运动手套、运动手表、运动手环等，这些智能穿戴设备都在向着小型化方向发展，使得设备的内部空间越来越小，这样就要求设备的硬件系统向着小型化、集成化、低功耗方向进行极致的发展。
目前的智能穿戴设备的代表性产品是运动手环和运动手表，分为无轨迹记录功能和有轨迹记录功能两种，有轨迹记录功能的智能穿戴产品，其轨迹记录功能分GPRS基站定位和GPS卫星定位，GPRS基站定位存在定位精度差的缺点，而现有具有GPS卫星定位功能的智能穿戴产品存在功耗高、轨迹记录时间短，一般连续记录运动轨迹在3个小时左右，无法适应较长时间连续运动轨迹记录需求。
如何设计一种具有功耗低、定位精度高、能长时间连续记录运动轨迹的智能穿戴产品，是智能穿戴设备技术领域急需解决的一个技术问题。
发明内容
为解决以上技术问题，本发明提供一种运动轨迹记录方法与系统，通过GPS/北斗双模卫星定位与九轴惯性传感器辅助定位相结合的方式，实现低功耗、长续航时间的运动轨迹记录目的。
为实现以上的本发明设计目的，采用以下技术方案实现：
1.本发明提供一种运动轨迹记录系统，该系统包括：
蓝牙SOC处理器S101、九轴运动检测模块S102、双模卫星定位模块S103、电源模块S104和存储模块105；
所述蓝牙SOC处理器S101，其特征在于在单芯片中集成了高速MCU和低功耗蓝牙，用于采集数据、算法逻辑处理及与外部的无线蓝牙通信；
所述九轴运动检测模块S102，其特征在于在单芯片中集成了MEMS三轴加速度传感器、MEMS三轴陀螺仪传感器和MEMS三轴磁力计传感器，用于在运动过程中捕捉运动姿态数据；
所述双模卫星定位模块S103，其特征在于在单芯片中集成了GPS卫星定位传感器和北斗卫星定位传感器，用于通过卫星定位进行运动轨迹记录；
所述电源模块S104采用可充电电池，给整个装置系统供电；
所述存储模块105，用于存储运动轨迹数据和系统配置参数数据；
所述九轴运动检测模块S102、双模卫星定位模块S103、电源模块S104和存储模块105均与蓝牙SOC处理器S101连接；
所述运动轨迹记录系统具有智能训练学习工作模式和运动轨迹记录工作模式两种方式，所述智能训练学习工作模式用于训练学习当前使用所述运动轨迹记录系统的训练者运动数学模型，所述运动轨迹记录工作模式用于在实际运动中记录运动轨迹。
本发明提供一种运动轨迹记录方法，该方法包括，
根据本发明提供的所述运动轨迹记录系统，
所述智能训练学习工作模式的智能训练方法，是通过采集训练者在不同运动类型中的运动数据，建立运动速度与步幅变化之间的数学模型；
所述不同运动类型包括但不限于快速冲刺跑步、匀速跑步、慢速跑步、快速走路、匀速走路、散步等不同速度运动；
所述智能训练方法，首先训练者穿戴好本发明所述运动轨迹记录系统并设置该系统处于智能训练学习工作模式，然后选择一种运动类型，并按所选择的运动类型要求运动一段距离，在运动过程中由所述运动轨迹记录系统采集训练者运动数据，运动轨迹记录系统根据运动数据通过智能学习算法处理，获得训练者在选择的运动类型下的运动速度和运动步幅，建立训练者的运动数学模型并保存到存储模块；
所述训练者的运动数据包括由所述双模卫星定位模块S103采集运动过程中的定位数据及由所述九轴运动检测模块S102采集运动过程中的姿态数据、计步数据，所述定位数据、姿态数据、计步数据是由蓝牙SOC处理器S101同步采集；
进一步地，所述定位数据是由一系列经度x、纬度y、标准时间T组成的定位坐标集：{(x0，y0，T0)、(x1，y1，T1)、(x2，Y2、T2)…(xn，yn，Tn)}，根据所述定位坐标集数据，通过经度、纬度之间的三角函数关系，可计算出相邻坐标点之间的距离：
Figure GDA0004139462760000021
通过以上距离计算公式计算出每相邻两个坐标点之间的距离分别为L1，L2…Ln，其中L1为坐标点(x0，y0，T0)与(x1，y1，T1)之间的距离，L2为坐标点(x1，y1，T1)与(x2，y2、T2)之间的距离，依次类推，Ln为坐标点(xn-1，yn-1，Tn-1)与(xn，yn，Tn)之间的距离，从而可计算出运动总距离L总＝L1+L2+…+Ln；
根据所述定位坐标集数据，可计算出完成所述选择运动类型的总运动距离
L总对应所需要的时间为
△T总＝Tn–T0 (1)
根据速度计算公式：V＝L/T，可计算出运动速度V1＝L总/△T总；
进一步地，所述姿态数据是由九轴运动检测模块S102获取的一系列欧拉角数据组成的集合：{(P0，Y0，R0),(P1，Y1，R1)，(P2，Y2，R2)…(Pn，Yn，Rn)}，其中P为倾斜角Pitch，Y为偏航角Yaw，R为横滚角Roll，所述姿态数据唯一的确定了所述九轴运动检测模块S102在每一个坐标点的世界坐标方向，由此可确定所述九轴运动检测模块实时的运动方向；
进一步地，所述计步数据是由所述九轴运动检测模块S102获取的一系列步数计数值组成：{C0,C1,C2,C3…Cn}，C为运动过程中的进行数据捕捉时刻的计步总数，C0为对应坐标点(x0，y0，T0)时刻的计步总数，C1为对应坐标点(x1，y1，T1)时刻的计步总数，依此类推，Cn为对应坐标点(xn，yn，Tn)时刻的计步总数，从而可知出训练者在所选择的运动类型运动过程中的计步总数C总＝Cn；
进一步地，根据所述运动距离L总和计步总数C总，可计算出训练者在所选择运动类型下的运动步幅长度S1＝L总/C总；
通过在智能训练学习模式下，由训练者选择不同运动类型，并按所选择的运动类型要求完成一段距离的训练运动，从而获得训练者各种运动类型下的运动速度V和运动步幅S，建立训练者运动速度与运动步幅之间的数学模型：
Figure GDA0004139462760000031
数学模型中的运动速度V与运动步幅S根据下标序号一一对应。
优选地，本发明提供的一种运动轨迹记录方法，该方法还包括，
根据本发明提供的所述运动轨迹记录系统，
所述运动轨迹记录工作模式下的运动轨迹记录方法，采用所述双模卫星定位模块S103的卫星定位轨迹记录与所述九轴运动检测模块S102的惯性传感器辅助定位轨迹记录相结合的方式进行运动轨迹记录；
所述运动轨迹记录过程中，所述双模卫星定位模块S103处于间断性工作状态，即S103持续工作一段时间后，S103会进入休眠状态一段时间，在休眠时间结束后，S103再次进入工作状态工作一段时间；S103在处于工作状态期间会持续的与卫星定位系统通信获取到所述双模卫星定位模块S103当前的位置定位数据信息并发送给蓝牙SOC处理器S101，而当S103进入休眠状态后，将处于功耗极低的节能模式，S103将不会与卫星定位系统通信，也无法获取当前的位置定位数据信息，降低所述系统功耗，如此进行间断性的通过卫星定位获取定位坐标，形成一系列由不连续的经度、纬度数据组成的坐标轨迹序列如下，
所述双模卫星定位模块S103第1次工作记录定位数据坐标点序列：
{(x` 10,y` 10,T` 10)、(x` 11,y` 11,T` 11)…(x` 1n,y` 1n,T` 1n)}---(a1)
所述双模卫星定位模块S103第2次工作记录定位数据坐标点序列：
{(x` 20,y` 20,T` 20)、(x` 21,y` 21,T` 21)…(x` 2n,y` 2n,T` 2n)}---(a2)
所述双模卫星定位模块S103第3次工作记录定位数据坐标点序列：
{(x` 30,y` 30,T` 30)、(x` 31,y` 31,T` 31)…(x` 3n,y` 3n,T` 3n)}---(a3)
…
所述双模卫星定位模块S103第n次工作记录定位数据坐标点序列：
{(x` n0,y` n0,T` n0)、(x` n1,y` n1,T` 1n1)…(x` nn,y` nn,T` nn)}---(an)
以上定位数据坐标点序列被保存到存储模块S105；
进一步地，根据以上所述定位坐标数据，通过坐标的经度、纬度之间的三角函数关系，可计算出相邻坐标点之间的距离：
Figure GDA0004139462760000041
通过以上距离计算公式计算出双模卫星定位模块S103每次工作期间每相邻两个坐标点之间的距离分别为如下，
所述双模卫星定位模块S103第1次工作期间记录轨迹的相邻坐标点间的运动距离：{L` 11、L` 12…L` 1n}，则此工作期间运动总距离为L` 1总＝L` 11+L` 12+…+L` 1n；
所述双模卫星定位模块S103第2次工作期间记录的相邻坐标点间的运动距离：{L` 21、L` 22…L` 2n}，则此工作期间运动总距离为L` 2总＝L` 21+L` 22+…+L` 2n；
所述双模卫星定位模块S103第3次工作期间记录的相邻坐标点间的运动距离：{L` 31、L` 32…L` 3n}，则此工作期间运动总距离为L` 3总＝L` 31+L` 32+…+L` 3n；
…
所述双模卫星定位模块S103第n次工作期间记录的相邻坐标点间的运动距离：{L` n1、L` n2…L` nn}，则此工作期间运动总距离为L` n总＝L` n1+L` n2+…+L` nn；
由上述所述双模卫星定位模块S103工作期间运动总距离计算方法，计算出S103每次工作期间的运动距离分别为{L` 1总、L` 2总…L` n总}；
进一步地，根据公式(1)，可计算出所述双模卫星定位模块S103每次工作期间的运动时间分别为{△T` 1，△T` 2…△T` n}；
进一步地，根据速度计算公式：V＝L/T可计算出所述双模卫星定位模块S103每次工作期间的运动速度分别为{V` 1,V` 2…V` n}；所述双模卫星定位模块S103每次工作期间的运动速度V`作为接下来当所述双模卫星定位模块S103进入休眠状态后，由所述九轴运动检测模块S102进行辅助轨迹记录时的参考运动速度，结合所述运动速度与运动步幅之间关系的数学模型(2)，可获得与所述参考运动速度V`最匹配的运动步幅S`，作为所述双模卫星定位模块S103接下来一段休眠期间的参考运动步幅；
进一步地，在所述双模卫星定位模块S103每一次工作期间，均采用以上所述获取参考运动步幅的方法，可获得在所述双模卫星定位模块S103每一次休眠期间用于所述九轴运动检测模块S102辅助记录运动轨迹使用的参考运动步幅，记录为
{S` 1,S` 2,S` 3…S` n}(3)
进一步地，当所述双模卫星定位模块S103进入休眠状态期间，蓝牙SOC处理器S101将通过九轴运动检测模块S102捕捉的运动姿态数据及计步数据如下，
所述双模卫星定位模块S103第1次休眠期间，所述九轴运动检测模块S102捕捉记录的运动姿态数据序列：{(P` 10，Y` 10，R` 10)，(P` 11，Y` 11，R` 11)…(P` 1n，Y` 1n，R` 1n)}；所述九轴运动检测模块S102捕捉记录的运动计步数据序列{C` 11,C` 12,C` 13…C` 1n}，结合所述运动步幅记录(3)所示，S` 1为第一次休眠期间的参考运动步幅，可计算出第一次休眠期间通过所述九轴运动检测模块S102辅助记录的运动总距离L` 1为C` 1n次步幅S` 1的总和，即L` 1＝S` 1*C` 1n，结合每一次运动步幅的运动姿态数据(P`，Y`，R`)所唯一确定运动方向，形成了具有明确方向、相邻间距为S` 1的n个点组成的运动轨迹，实现了在所述双模卫星定位模块S103第1次休眠期间的运动轨迹记录如下，
{(P` 10,Y` 10,R` 10,S` 1)，(P` 11,Y` 11,R` 11,S` 1)…(P` 1n,Y` 1n,R` 1n,S` 1)}--(b1)
进一步地，按相同的方法，可实现对所述双模卫星定位模块S103在第2次、第3次…及第n次休眠期间的运动轨迹记录如下，
{(P` 20,Y` 20,R` 10,S` 2)，(P` 21,Y` 21,R` 21,S` 2)…(P` 2n,Y` 2n,R` 2n,S` 2)}--(b2)
{(P` 30,Y` 30,R` 30,S` 3)，(P` 31,Y` 31,R` 31,S` 3)…(P` 3n,Y` 3n,R` 3n,S` 3)}--(b3)
…
{(P` n0,Y` n0,R` n0,S` n)，(P` n1,Y` n1,R` n1,S` n)…(P` nn,Y` nn,R` nn,S` n)}--(bn)
进一步地，由上所述，通过所述双模卫星定位模块S103工作期间卫星定位记录运动轨迹(a1)、(a2)、(a3)…(an)和所述S103休眠期间由所述九轴运动检测模块S102进行辅助记录运动轨迹(b1)、(b2)、(b3)…(bn)，完成了整个运动过程的运动轨迹记录如下，
{(x` 10,y` 10,T` 10)、(x` 11,y` 11,T` 11)…(x` 1n,y` 1n,T` 1n)}、
{(P` 10,Y` 10,R` 10,S` 1)，(P` 11,Y` 11,R` 11,S` 1)…(P` 1n,Y` 1n,R` 1n,S` 1)}、
{(x` 20,y` 20,T` 20)、(x` 21,y` 21,T` 21)…(x` 2n,y` 2n,T` 2n)}、
{(P` 20,Y` 20,R` 10,S` 2)，(P` 21,Y` 21,R` 21,S` 2)…(P` 2n,Y` 2n,R` 2n,S` 2)}、
{(x` 30,y` 30,T` 30)、(x` 31,y` 31,T` 31)…(x` 3n,y` 3n,T` 3n)}
{(P` 30,Y` 30,R` 30,S` 3)，(P` 31,Y` 31,R` 31,S` 3)…(P` 3n,Y` 3n,R` 3n,S` 3)}
…
{(x` n0,y` n0,T` n0)、(x` n1,y` n1,T` 1n1)…(x` nn,y` nn,T` nn)}、
{(P` n0,Y` n0,R` n0,S` n)，(P` n1,Y` n1,R` n1,S` n)…(P` nn,Y` nn,R` nn,S` n)}。
优选地，本发明提供的一种运动轨迹记录方法，该方法还包括，
在运动轨迹记录过程中，当所述双模卫星定位模块S103处于工作状态时，使用从卫星定位系统获取的定位数据信息，对所述九轴运动检测模块S102辅助记录的运动轨迹进行校准和修正，使得所述九轴运动检测模块S102辅助记录运动轨迹的末端与所述双模卫星定位模块S103下一段工作期间记录运动轨迹的起始端能连接匹配，解决惯性传感器长时间辅助定位算法带来的累积漂移误差问题。
优选地，本发明提供的一种运动轨迹记录方法，该方法还包括，
在运动轨迹记录过程中，蓝牙SOC处理器S101通过双模卫星定位模块S103获取的卫星定位运动轨迹数据和通过九轴运动检测模块S102运动数据计算出来的辅助定位轨迹数据，均被保存到存储模块105中。
优选地，本发明提供的一种运动轨迹记录方法，该方法还包括，
存储模块105中保存的运动轨迹数据可通过蓝牙SOC处理器S101的无线蓝牙通信发送给外部配套的运动轨迹显示设备。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将结合附图对技术方案实施例作简要介绍；
图1为本发明技术方案系统结构具体实施例示意图；
图2为本发明技术方案轨迹记录方法具体实施例示意图；
图3为本发明技术方案轨迹记录方法系统流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的技术目的、所采用的技术方案和实施效果更加清晰，下面结合附图对本发明作进一步的详细说明：
图1所示，S101--蓝牙SOC处理器，S102--九轴运动检测模块，S103--双模卫星定位模块，S104--电源模块S104，S105--存储模块；
图2所示，标识为N的点为双模卫星定位模块S103所记录的运动轨迹坐标点：{N00、N01…N0n}，{N10、N11…N1n}…；标识为n的点为九轴运动检测模块S102所记录的运动轨迹坐标点：{n00、n01…n0n}，{n10、n11…n1n}…；
1.本发明提供一种运动轨迹记录系统，该系统包括：
蓝牙SOC处理器S101、九轴运动检测模块S102、双模卫星定位模块S103、电源模块S104和存储模块105；
所述蓝牙SOC处理器S101，其特征在于在单芯片中集成了高速MCU和低功耗蓝牙，用于采集数据、算法逻辑处理及与外部的无线蓝牙通信；
所述九轴运动检测模块S102，其特征在于在单芯片中集成了MEMS三轴加速度传感器、MEMS三轴陀螺仪传感器和MEMS三轴磁力计传感器，用于在运动过程中捕捉运动姿态数据；
所述双模卫星定位模块S103，其特征在于在单芯片中集成了GPS卫星定位传感器和北斗卫星定位传感器，用于通过卫星定位进行运动轨迹记录；
所述电源模块S104采用可充电电池，给整个装置系统供电；
所述存储模块105，用于存储运动轨迹数据和系统配置参数数据；
所述九轴运动检测模块S102、双模卫星定位模块S103、电源模块S104和存储模块105均与蓝牙SOC处理器S101连接；
所述运动轨迹记录系统具有智能训练学习工作模式和运动轨迹记录工作模式两种方式，所述智能训练学习工作模式用于训练学习当前使用所述运动轨迹记录系统的训练者运动数学模型，所述运动轨迹记录工作模式用于在实际运动中记录运动轨迹；
所述智能训练学习工作模式的智能训练方法，是通过采集训练者在不同运动类型中的运动数据，建立运动速度与步幅变化之间的数学模型；
所述不同运动类型包括但不限于快速冲刺跑步、匀速跑步、慢速跑步、快速走路、匀速走路、散步等不同速度运动；
所述运动轨迹记录工作模式下的运动轨迹记录方法，采用所述双模卫星定位模块S103的卫星定位轨迹记录与所述九轴运动检测模块S102的惯性传感器辅助定位轨迹记录相结合的方式进行运动轨迹记录。
本发明提供一种运动轨迹记录方法，该具体实施过程如下，
步骤一、首先在智能训练学习工作模式，训练者穿戴好本发明所述运动轨迹记录系统并设置该系统处于智能训练学习工作模式，然后选择一种运动类型，并按所选择的运动类型要求运动一段距离，在运动过程中由所述运动轨迹记录系统同步采集训练者运动数据，所述训练者的运动数据包括由所述双模卫星定位模块S103采集运动过程中的定位数据及由所述九轴运动检测模块S102采集运动过程中的姿态数据、计步数据；
步骤二，所述定位数据是由一系列经度x、纬度y、标准时间T组成的定位坐标集：{(x0，y0，T0)、(x1，y1，T1)、(x2，Y2、T2)…(xn，yn，Tn)}，根据所述定位坐标集数据，通过经度、纬度之间的三角函数关系，可计算出相邻坐标点之间的距离：
Figure GDA0004139462760000081
通过以上距离计算公式计算出每相邻两个坐标点之间的距离分别为L1，L2…Ln，其中L1为坐标点(x0，y0，T0)与(x1，y1，T1)之间的距离，L2为坐标点(x1，y1，T1)与(x2，y2、T2)之间的距离，依次类推，Ln为坐标点(xn-1，yn-1，Tn-1)与(xn，yn，Tn)之间的距离，从而可计算出运动总距离L总＝L1+L2+…+Ln；
进一步地，根据所述定位坐标集数据，可计算出完成所述选择运动类型的总运动距离L总对应所需要的时间为
△T总＝Tn–T0 (1)
根据速度计算公式：V＝L/T，可计算出运动速度V1＝L总/△T总；
步骤三，所述姿态数据是由九轴运动检测模块S102获取的一系列欧拉角数据组成的集合：{(P0，Y0，R0),(P1，Y1，R1)，(P2，Y2，R2)…(Pn，Yn，Rn)}，其中P为倾斜角Pitch，Y为偏航角Yaw，R为横滚角Roll，所述姿态数据唯一的确定了所述九轴运动检测模块S102在每一个坐标点的世界坐标方向，由此可确定所述九轴运动检测模块实时的运动方向；
步骤四，所述计步数据是由所述九轴运动检测模块S102获取的一系列步数计数值组成：{C0,C1,C2,C3…Cn}，C为运动过程中的进行数据捕捉时刻的计步总数，C0为对应坐标点(x0，y0，T0)时刻的计步总数，C1为对应坐标点(x1，y1，T1)时刻的计步总数，依此类推，Cn为对应坐标点(xn，yn，Tn)时刻的计步总数，从而可知出训练者在所选择的运动类型运动过程中的计步总数C总＝Cn；
步骤五，根据所述运动距离L总和计步总数C总，可计算出训练者在所选择运动类型下的运动步幅长度S1＝L总/C总；
由以上步骤一到步骤五，可知在运动速度V1下的运动步幅为S1；
步骤六，通过在智能训练学习模式下，由训练者选择不同运动类型，并按所选择的运动类型要求完成一段距离的训练运动，从而获得训练者各种运动类型下的运动速度V和运动步幅S，建立训练者运动速度与运动步幅之间的数学模型：
Figure GDA0004139462760000091
数学模型中的运动速度V与运动步幅S根据下标序号一一对应，此数学模型被保存到存储模块105中；
步骤七，所述运动轨迹记录过程中，所述双模卫星定位模块S103处于间断性工作状态，即S103持续工作一段时间后，S103会进入休眠状态一段时间，在休眠时间结束后，S103再次进入工作状态工作一段时间；S103在处于工作状态期间会持续的与卫星定位系统通信获取到所述双模卫星定位模块S103当前的位置定位数据信息并发送给蓝牙SOC处理器S101，而当S103进入休眠状态后，将处于功耗极低的节能模式，S103将不会与卫星定位系统通信，也无法获取当前的位置定位数据信息，降低所述系统功耗，如此进行间断性的通过卫星定位获取定位坐标，形成一系列由不连续的经度、纬度数据组成的坐标轨迹序列如下，所述双模卫星定位模块S103第1次工作记录定位数据坐标点序列：
{(x` 10,y` 10,T` 10)、(x` 11,y` 11,T` 11)…(x` 1n,y` 1n,T` 1n)}---(a1)，对应图2所示轨迹记录的{N00、N01…N0n}；
所述双模卫星定位模块S103第2次工作记录定位数据坐标点序列：
{(x` 20,y` 20,T` 20)、(x` 21,y` 21,T` 21)…(x` 2n,y` 2n,T` 2n)}---(a2)，对应图2所示轨迹记录的{N10、N11…N1n}；
所述双模卫星定位模块S103第3次工作记录定位数据坐标点序列：
{(x` 30,y` 30,T` 30)、(x` 31,y` 31,T` 31)…(x` 3n,y` 3n,T` 3n)}---(a3)，对应图2所示轨迹记录的{N30、N31…N3n}；
…
所述双模卫星定位模块S103第n次工作记录定位数据坐标点序列：
{(x` n0,y` n0,T` n0)、(x` n1,y` n1,T` 1n1)…(x` nn,y` nn,T` nn)}---(an)，对应图2所示轨迹记录的{Nn0、Nn1…Nnn}；
以上定位数据坐标点序列被保存到存储模块S105；
进一步地，根据以上所述定位坐标数据，通过坐标的经度、纬度之间的三角函数关系，可计算出相邻坐标点之间的距离：
Figure GDA0004139462760000101
通过以上距离计算公式计算出双模卫星定位模块S103每次工作期间每相邻两个坐标点之间的距离分别为如下，
所述双模卫星定位模块S103第1次工作期间记录轨迹的相邻坐标点间的运动距离：{L` 11、L` 12…L` 1n}，则此工作期间运动总距离为L` 1总＝L` 11+L` 12+…+L` 1n；
所述双模卫星定位模块S103第2次工作期间记录的相邻坐标点间的运动距离：{L` 21、L` 22…L` 2n}，则此工作期间运动总距离为L` 2总＝L` 21+L` 22+…+L` 2n；
所述双模卫星定位模块S103第3次工作期间记录的相邻坐标点间的运动距离：{L` 31、L` 32…L` 3n}，则此工作期间运动总距离为L` 3总＝L` 31+L` 32+…+L` 3n；
…
所述双模卫星定位模块S103第n次工作期间记录的相邻坐标点间的运动距离：{L` n1、L` n2…L` nn}，则此工作期间运动总距离为L` n总＝L` n1+L` n2+…+L` nn；
进一步地，由上述所述双模卫星定位模块S103工作期间运动总距离计算方法，计算出S103每次工作期间的运动距离分别为{L` 1总、L` 2总…L` n总}；
进一步地，根据公式(1)，可计算出所述双模卫星定位模块S103每次工作期间的运动时间分别为{△T` 1，△T` 2…△T` n}；
进一步地，根据速度计算公式：V＝L/T可计算出所述双模卫星定位模块S103每次工作期间的运动速度分别为{V` 1,V` 2…V` n}；所述双模卫星定位模块S103每次工作期间的运动速度V`作为接下来当所述双模卫星定位模块S103进入休眠状态后，由所述九轴运动检测模块S102进行辅助轨迹记录时的参考运动速度，结合所述运动速度与运动步幅之间关系的数学模型(2)，可获得与所述参考运动速度V`最匹配的运动步幅S`，作为所述双模卫星定位模块S103接下来一段休眠期间的参考运动步幅；
进一步地，在所述双模卫星定位模块S103每一次工作期间，均采用以上所述获取参考运动步幅的方法，可获得在所述双模卫星定位模块S103每一次休眠期间用于所述九轴运动检测模块S102辅助记录运动轨迹使用的参考运动步幅，记录为
{S` 1,S` 2,S` 3…S` n}(3)
步骤八，当所述双模卫星定位模块S103进入休眠状态期间，蓝牙SOC处理器S101将通过九轴运动检测模块S102捕捉的运动姿态数据及计步数据如下，
所述双模卫星定位模块S103第1次休眠期间，所述九轴运动检测模块S102捕捉记录的运动姿态数据序列：{(P` 10，Y` 10，R` 10)，(P` 11，Y` 11，R` 11)…(P` 1n，Y` 1n，R` 1n)}；所述九轴运动检测模块S102捕捉记录的运动计步数据序列{C` 11,C` 12,C` 13…C` 1n}，结合所述运动步幅记录(3)所示，S` 1为第一次休眠期间的参考运动步幅，可计算出第一次休眠期间通过所述九轴运动检测模块S102辅助记录的运动总距离L` 1为C` 1n次步幅S` 1的总和，即L` 1＝S` 1*C` 1n，结合每一次运动步幅的运动姿态数据(P`，Y`，R`)所唯一确定运动方向，形成了具有明确方向、相邻间距为S` 1的n个点组成的运动轨迹，实现了在所述双模卫星定位模块S103第1次休眠期间的运动轨迹记录如下，
{(P` 10,Y` 10,R` 10,S` 1)，(P` 11,Y` 11,R` 11,S` 1)…(P` 1n,Y` 1n,R` 1n,S` 1)}--(b1),对应图2所示轨迹记录的{n00、n01…n0n}；
进一步地，按相同的方法，可实现对所述双模卫星定位模块S103在第2次、第3次…及第n次休眠期间的运动轨迹记录如下，
{(P` 20,Y` 20,R` 10,S` 2)，(P` 21,Y` 21,R` 21,S` 2)…(P` 2n,Y` 2n,R` 2n,S` 2)}--(b2),对应图2所示轨迹记录的{n20、n21…nnn}；
{(P` 30,Y` 30,R` 30,S` 3)，(P` 31,Y` 31,R` 31,S` 3)…(P` 3n,Y` 3n,R` 3n,S` 3)}--(b3),对应图2所示轨迹记录的{n30、n31…nnn}；
…
{(P` n0,Y` n0,R` n0,S` n)，(P` n1,Y` n1,R` n1,S` n)…(P` nn,Y` nn,R` nn,S` n)}--(bn),对应图2所示轨迹记录的{nn0、nn1…nnn}；
进一步地，由上所述，通过所述双模卫星定位模块S103工作期间卫星定位记录运动轨迹(a1)、(a2)、(a3)…(an)和所述S103休眠期间由所述九轴运动检测模块S102进行辅助记录运动轨迹(b1)、(b2)、(b3)…(bn)，完成了整个运动过程的运动轨迹记录如下，
{(x` 10,y` 10,T` 10)、(x` 11,y` 11,T` 11)…(x` 1n,y` 1n,T` 1n)}、
{(P` 10,Y` 10,R` 10,S` 1)，(P` 11,Y` 11,R` 11,S` 1)…(P` 1n,Y` 1n,R` 1n,S` 1)}、
{(x` 20,y` 20,T` 20)、(x` 21,y` 21,T` 21)…(x` 2n,y` 2n,T` 2n)}、
{(P` 20,Y` 20,R` 10,S` 2)，(P` 21,Y` 21,R` 21,S` 2)…(P` 2n,Y` 2n,R` 2n,S` 2)}、
{(x` 30,y` 30,T` 30)、(x` 31,y` 31,T` 31)…(x` 3n,y` 3n,T` 3n)}
{(P` 30,Y` 30,R` 30,S` 3)，(P` 31,Y` 31,R` 31,S` 3)…(P` 3n,Y` 3n,R` 3n,S` 3)}
…
{(x` n0,y` n0,T` n0)、(x` n1,y` n1,T` 1n1)…(x` nn,y` nn,T` nn)}、
{(P` n0,Y` n0,R` n0,S` n)，(P` n1,Y` n1,R` n1,S` n)…(P` nn,Y` nn,R` nn,S` n)}。
优选地，在运动轨迹记录过程中，当所述双模卫星定位模块S103处于工作状态时，使用从卫星定位系统获取的定位数据信息，对所述九轴运动检测模块S102辅助记录的运动轨迹进行校准和修正，使得所述九轴运动检测模块S102辅助记录运动轨迹的末端与所述双模卫星定位模块S103下一段工作期间记录运动轨迹的起始端能连接匹配，解决惯性传感器长时间辅助定位算法带来的累积漂移误差问题。
优选地，在运动轨迹记录过程中，蓝牙SOC处理器S101通过双模卫星定位模块S103获取的卫星定位运动轨迹数据和通过九轴运动检测模块S102运动数据计算出来的辅助定位轨迹数据，均被保存到存储模块105中。
优选地，存储模块105中保存的运动轨迹数据可通过蓝牙SOC处理器S101的无线蓝牙通信发送给外部配套的运动轨迹显示设备，在运动轨迹显示设备根据轨迹数据进行轨迹还原时按如下方式进行：
对双模卫星定位模块S103采集的卫星定位数据：{N00、N01…N0n}，{N10、N11…N1n}…{Nn0、Nn1…Nnn}，在需要进行轨迹还原的地图场景中根据定位点坐标所包含的经度、纬度信息进行描绘各个定位点图；
对通过九轴运动检测模块S102完成的轨迹记录数据：{n00、n01…n0n}，{n10、n11…n1n}…{nn0、nn1…nnn}，根据每个记录点数据(P`,Y`,R`,S`)所包含的运动姿态数据(P`，Y`，R`)确定在该点的运动方向，在该方向上的运动距离为记录点数据中的步幅值S`，通过此方法完成所有记录点数据的描绘，形成如图2所示运动轨迹图：{N00、N01…N0n}，{n00、n01…n0n}，{N10、N11…N1n}，{n10、n11…n1n}…{Nn0、Nn1…Nnn}，{nn0、nn1…nnn}。

Claims (5)

1.一种运动轨迹记录系统，其特征在于，包括：
蓝牙SOC处理器S101、九轴运动检测模块S102、双模卫星定位模块S103、电源模块S104和存储模块S105；
所述蓝牙SOC处理器S101，在单芯片中集成了高速MCU和低功耗蓝牙，用于采集数据、算法逻辑处理及与外部的无线蓝牙通信；
所述九轴运动检测模块S102，在单芯片中集成了MEMS三轴加速度传感器、MEMS三轴陀螺仪传感器和MEMS三轴磁力计传感器，用于在运动过程中捕捉运动姿态数据；
所述双模卫星定位模块S103，在单芯片中集成了GPS卫星定位传感器和北斗卫星定位传感器，用于通过卫星定位进行运动轨迹记录；
所述电源模块S104采用可充电电池，给整个装置系统供电；
所述存储模块S105，用于存储运动轨迹数据和系统配置参数数据；
所述九轴运动检测模块S102、双模卫星定位模块S103、电源模块S104和存储模块S105均与蓝牙SOC处理器S101连接；
所述运动轨迹记录系统具有智能训练学习工作模式和运动轨迹记录工作模式两种方式，所述智能训练学习工作模式用于训练学习当前使用所述运动轨迹记录系统的训练者运动数学模型，所述运动轨迹记录工作模式用于在实际运动中记录运动轨迹；
所述智能训练学习工作模式的智能训练方法，是通过采集训练者在不同运动类型中的运动数据，建立运动速度与步幅变化之间的数学模型；
所述不同运动类型包括快速冲刺跑步、匀速跑步、慢速跑步、快速走路、匀速走路、散步不同速度运动；
所述智能训练方法，首先训练者穿戴好运动轨迹记录系统并设置该系统处于智能训练学习工作模式，然后选择一种运动类型，并按所选择的运动类型要求运动一段距离，在运动过程中由所述运动轨迹记录系统采集训练者运动数据，运动轨迹记录系统根据运动数据通过智能学习算法处理，获得训练者在选择的运动类型下的运动速度和运动步幅，建立训练者的运动数学模型并保存到存储模块；
所述训练者的运动数据包括由所述双模卫星定位模块S103采集运动过程中的定位数据及由所述九轴运动检测模块S102采集运动过程中的姿态数据、计步数据，所述定位数据、姿态数据、计步数据是由蓝牙SOC处理器S101同步采集；
所述定位数据是由一系列经度x、纬度y、标准时间T组成的定位坐标集：{(x0，y0，T0)、(x1，y1，T1)、(x2，Y2、T2)…(xn，yn，Tn)}，根据所述定位坐标集数据，通过经度、纬度之间的三角函数关系，可计算出相邻坐标点之间的距离：
Figure FDA0004139462750000021
通过以上距离计算公式计算出每相邻两个坐标点之间的距离分别为L1，L2…Ln，其中L1为坐标点(x0，y0，T0)与(x1，y1，T1)之间的距离，L2为坐标点(x1，y1，T1)与(x2，y2、T2)之间的距离，依次类推，Ln为坐标点(xn-1，yn-1，Tn-1)与(xn，yn，Tn)之间的距离，从而可计算出运动总距离L总＝L1+L2+…+Ln；
根据所述定位坐标集数据，可计算出完成所述选择运动类型的总运动距离L总对应所需要的时间为△T总＝Tn–T0 (1)
根据速度计算公式：V＝L/T，可计算出运动速度V1＝L总/△T总；
所述姿态数据是由九轴运动检测模块S102获取的一系列欧拉角数据组成的集合：{(P0，Y0，R0),(P1，Y1，R1)，(P2，Y2，R2)…(Pn，Yn，Rn)}，其中P为倾斜角Pitch，Y为偏航角Yaw，R为横滚角Roll，所述姿态数据唯一的确定了所述九轴运动检测模块S102在每一个坐标点的世界坐标方向，由此可确定所述九轴运动检测模块实时的运动方向；
所述计步数据是由所述九轴运动检测模块S102获取的一系列步数计数值组成：{C0,C1,C2,C3…Cn}，C为运动过程中的进行数据捕捉时刻的计步总数，C0为对应坐标点(x0，y0，T0)时刻的计步总数，C1为对应坐标点(x1，y1，T1)时刻的计步总数，依此类推，Cn为对应坐标点(xn，yn，Tn)时刻的计步总数，从而可知出训练者在所选择的运动类型运动过程中的计步总数C总＝Cn；
根据所述运动距离L总和计步总数C总，可计算出训练者在所选择运动类型下的运动步幅长度S1＝L总/C总；
通过在智能训练学习模式下，由训练者选择不同运动类型，并按所选择的运动类型要求完成一段距离的训练运动，从而获得训练者各种运动类型下的运动速度V和运动步幅S，建立训练者运动速度与运动步幅之间的数学模型：
Figure FDA0004139462750000022
数学模型中的运动速度V与运动步幅S根据下标序号一一对应。
2.一种运动轨迹记录方法，其特征还在于，
根据权利要求1所述系统，
所述运动轨迹记录工作模式下的运动轨迹记录方法，采用双模卫星定位模块S103的卫星定位轨迹记录与九轴运动检测模块S102的惯性传感器辅助定位轨迹记录相结合的方式进行运动轨迹记录；
所述运动轨迹记录过程中，所述双模卫星定位模块S103处于间断性工作状态，即S103持续工作一段时间后，S103会进入休眠状态一段时间，在休眠时间结束后，S103再次进入工作状态工作一段时间；S103在处于工作状态期间会持续的与卫星定位系统通信获取到所述双模卫星定位模块S103当前的位置定位数据信息并发送给蓝牙SOC处理器S101，而当S103进入休眠状态后，将处于功耗极低的节能模式，S103将不会与卫星定位系统通信，也无法获取当前的位置定位数据信息，降低所述系统功耗，如此进行间断性的通过卫星定位获取定位坐标，形成一系列由不连续的经度、纬度数据组成的坐标轨迹序列如下，
所述双模卫星定位模块S103第1次工作记录定位数据坐标点序列：
{(x` 10,y` 10,T` 10)、(x` 11,y` 11,T` 11)…(x` 1n,y` 1n,T` 1n)}---(a1)
所述双模卫星定位模块S103第2次工作记录定位数据坐标点序列：
{(x` 20,y` 20,T` 20)、(x` 21,y` 21,T` 21)…(x` 2n,y` 2n,T` 2n)}---(a2)
所述双模卫星定位模块S103第3次工作记录定位数据坐标点序列：
{(x` 30,y` 30,T` 30)、(x` 31,y` 31,T` 31)…(x` 3n,y` 3n,T` 3n)}---(a3)
…
所述双模卫星定位模块S103第n次工作记录定位数据坐标点序列：
{(x` n0,y` n0,T` n0)、(x` n1,y` n1,T` 1n1)…(x` nn,y` nn,T` nn)}---(an)
以上定位数据坐标点序列被保存到存储模块S105；
根据以上所述定位坐标数据，通过坐标的经度、纬度之间的三角函数关系，可计算出相邻坐标点之间的距离：
Figure FDA0004139462750000031
所述双模卫星定位模块S103第1次工作期间记录轨迹的相邻坐标点间的运动距离：{L` 11、L` 12…L` 1n}，则此工作期间运动总距离为L` 1总＝L` 11+L` 12+…+L` 1n；
所述双模卫星定位模块S103第2次工作期间记录的相邻坐标点间的运动距离：{L` 21、L` 22…L` 2n}，则此工作期间运动总距离为L` 2总＝L` 21+L` 22+…+L` 2n；
所述双模卫星定位模块S103第3次工作期间记录的相邻坐标点间的运动距离：{L` 31、L` 32…L` 3n}，则此工作期间运动总距离为L` 3总＝L` 31+L` 32+…+L` 3n；
…
所述双模卫星定位模块S103第n次工作期间记录的相邻坐标点间的运动距离：{L` n1、L` n2…L` nn}，则此工作期间运动总距离为L` n总＝L` n1+L` n2+…+L` nn；
由上述工作期间运动总距离计算方法，每次工作期间的运动距离分别为{L` 1总、L` 2总…L` n总}，
根据公式(1)，可计算出所述双模卫星定位模块S103每次工作期间的运动时间分别为{△T` 1，△T` 2…△T` n}；
根据速度计算公式：V＝L/T可计算出所述双模卫星定位模块S103每次工作期间的运动速度分别为{V` 1,V` 2…V` n}；所述每一次工作期间的运动速度V`作为所述双模卫星定位模块S103接下来一段休眠期间的参考运动速度，结合所述运动速度与运动步幅之间的数学模型F，可获得与运动速度V`最匹配的运动步幅S`，作为所述双模卫星定位模块S103接下来一段休眠期间的参考运动步幅，根据此方法，可获得所述双模卫星定位模块S103在每一次休眠期间的运动步幅，记录为{S` 1,S` 2,S` 3…S` n}(3)
所述双模卫星定位模块S103每次工作期间的运动速度V`作为接下来当所述双模卫星定位模块S103进入休眠状态后，由所述九轴运动检测模块S102进行辅助定位计算时的参考运动速度；
当所述双模卫星定位模块S103进入休眠状态期间，蓝牙SOC处理器S101将通过九轴运动检测模块S102捕捉的运动姿态数据及计步数据如下，
所述双模卫星定位模块S103第1次休眠期间，所述九轴运动检测模块S102捕捉记录的运动姿态数据序列：{(P` 10，Y` 10，R` 10)，(P` 11，Y` 11，R` 11)…(P` 1n，Y` 1n，R` 1n)}；所述九轴运动检测模块S102捕捉记录的运动计步数据序列{C` 11,C` 12,C` 13…C` 1n}，结合所述运动步幅记录(3)所示，S` 1为第一次休眠期间的参考运动步幅，可计算出第一次休眠期间通过所述九轴运动检测模块S102辅助记录的运动总距离L` 1为C` 1n次步幅S` 1的总和，即L` 1＝S` 1*C` 1n，结合每一次运动步幅的运动姿态数据(P`，Y`，R`)所唯一确定运动方向，形成了具有明确方向、相邻间距为S` 1的n个点组成的运动轨迹，实现了在所述双模卫星定位模块S103第1次休眠期间的运动轨迹记录如下，
{(P` 10,Y` 10,R` 10,S` 1)，(P` 11,Y` 11,R` 11,S` 1)…(P` 1n,Y` 1n,R` 1n,S` 1)}--(b1)
按相同的方法，可实现对所述双模卫星定位模块S103在第2次、第3次…及第n次休眠期间的运动轨迹记录如下，
{(P` 20,Y` 20,R` 10,S` 2)，(P` 21,Y` 21,R` 21,S` 2)…(P` 2n,Y` 2n,R` 2n,S` 2)}--(b2)
{(P` 30,Y` 30,R` 30,S` 3)，(P` 31,Y` 31,R` 31,S` 3)…(P` 3n,Y` 3n,R` 3n,S` 3)}--(b3)
…
{(P` n0,Y` n0,R` n0,S` n)，(P` n1,Y` n1,R` n1,S` n)…(P` nn,Y` nn,R` nn,S` n)}--(bn)
由上所述，通过所述双模卫星定位模块S103工作期间卫星定位记录运动轨迹(a1)、(a2)、(a3)…(an)和所述S103休眠期间由所述九轴运动检测模块S102进行辅助记录运动轨迹(b1)、(b2)、(b3)…(bn)，完成了整个运动过程的运动轨迹记录如下，
{(x` 10,y` 10,T` 10)、(x` 11,y` 11,T` 11)…(x` 1n,y` 1n,T` 1n)}、
{(P` 10,Y` 10,R` 10,S` 1)，(P` 11,Y` 11,R` 11,S` 1)…(P` 1n,Y` 1n,R` 1n,S` 1)}、
{(x` 20,y` 20,T` 20)、(x` 21,y` 21,T` 21)…(x` 2n,y` 2n,T` 2n)}、
{(P` 20,Y` 20,R` 10,S` 2)，(P` 21,Y` 21,R` 21,S` 2)…(P` 2n,Y` 2n,R` 2n,S` 2)}、
{(x` 30,y` 30,T` 30)、(x` 31,y` 31,T` 31)…(x` 3n,y` 3n,T` 3n)}
{(P` 30,Y` 30,R` 30,S` 3)，(P` 31,Y` 31,R` 31,S` 3)…(P` 3n,Y` 3n,R` 3n,S` 3)}
…
{(x` n0,y` n0,T` n0)、(x` n1,y` n1,T` 1n1)…(x` nn,y` nn,T` nn)}、
{(P` n0,Y` n0,R` n0,S` n)，(P` n1,Y` n1,R` n1,S` n)…(P` nn,Y` nn,R` nn,S` n)}。
3.根据权利要求1所述方法，其特征还在于
在运动轨迹记录过程中，当所述双模卫星定位模块S103处于工作状态时，使用从卫星定位系统获取的定位数据信息，对所述九轴运动检测模块S102辅助记录的运动轨迹进行校准和修正，使得所述九轴运动检测模块S102辅助记录运动轨迹的末端与所述双模卫星定位模块S103下一段工作期间记录运动轨迹的起始端能连接匹配，解决惯性传感器长时间辅助定位算法带来的累积漂移误差问题。
4.根据权利要求1所述方法，其特征还在于，
在运动轨迹记录过程中，蓝牙SOC处理器S101通过双模卫星定位模块S103获取的卫星定位运动轨迹数据和通过九轴运动检测模块S102运动数据计算出来的辅助定位轨迹数据，均被保存到存储模块S105中。
5.根据权利要求1所述方法，其特征还在于，
存储模块S105中保存的运动轨迹数据可通过蓝牙SOC处理器S101的无线蓝牙通信发送给外部配套的运动轨迹显示设备。
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