基于加速度計(jì)和陀螺儀的計(jì)步算法研究

柴曉榮,雷雪梅

(內(nèi)蒙古大學(xué),內(nèi)蒙古 呼和浩特 010000)

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基于加速度計(jì)和陀螺儀的計(jì)步算法研究

柴曉榮,雷雪梅

(內(nèi)蒙古大學(xué),內(nèi)蒙古 呼和浩特 010000)

摘要：本文主要應(yīng)用加速度和陀螺儀對(duì)人體行走時(shí)手腕的加速度和角速度進(jìn)行分析、處理實(shí)現(xiàn)計(jì)步，并利用MATLAB對(duì)實(shí)際步行中加速度和角速度測(cè)量值進(jìn)行算法仿真，得到了很好的效果。本文中介紹的計(jì)步算法結(jié)合加速度和角速度共同檢測(cè)步數(shù)。

關(guān)鍵詞：計(jì)步算法;加速度;角速度;MATLAB

引言

隨著可穿戴設(shè)備的發(fā)展，智能手表、智能手環(huán)的紛紛推出，通過(guò)手腕式穿戴設(shè)備進(jìn)行計(jì)步也是一個(gè)重要的研究課題。一般的計(jì)步算法主要是根據(jù)加速度信號(hào)的變化來(lái)反應(yīng)人體的步行。加速度和角速度是反映人體運(yùn)動(dòng)最直接的信息，這些信息與人體運(yùn)動(dòng)密切相關(guān)。本文對(duì)計(jì)步的研究主要是對(duì)人體行走時(shí)手臂的加速度和角速度進(jìn)行檢測(cè)，通過(guò)采集處理這些信號(hào)實(shí)現(xiàn)計(jì)步，并用MATLAB軟件對(duì)實(shí)際步行時(shí)手臂加速度、角速度信號(hào)進(jìn)行處理，并對(duì)計(jì)步算法其進(jìn)行了分析、仿真。

1人體步行模型

人體歩行是通過(guò)雙腳的交互動(dòng)作移行機(jī)體的活動(dòng)。在一個(gè)歩態(tài)周期內(nèi)，身體的加速度和角速度隨時(shí)間不斷變化。行走時(shí)，手臂和腿部的擺動(dòng)近似于鐘擺運(yùn)動(dòng)，有正負(fù)加速度交替變化的過(guò)程，另外人體行走時(shí)手臂和腿部不會(huì)作定軸的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)。通過(guò)對(duì)步態(tài)加速度和角速度信號(hào)提取人步行的特征參數(shù)是一種簡(jiǎn)便、可行的步態(tài)分析方法。

人行走一步，腿出現(xiàn)蹬地、擺動(dòng)、觸地的運(yùn)動(dòng)過(guò)程，而手臂出現(xiàn)最高點(diǎn)、最低點(diǎn)、最高點(diǎn)的擺動(dòng)過(guò)程，整個(gè)過(guò)程中手臂不會(huì)有旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生。在這個(gè)變化過(guò)程中，速度和加速度都將隨時(shí)間變化，而手臂的角速度卻始終保持在一定范圍。行走時(shí)，每步開(kāi)始會(huì)產(chǎn)生一個(gè)比較大的加速度，在下肢初始接地、緩沖以及蹬地發(fā)力等吋刻,歩態(tài)加速度信號(hào)會(huì)出現(xiàn)極大值和極小值的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

2加速度和角速度信號(hào)的處理

人體運(yùn)動(dòng)時(shí)身體的振動(dòng)頻率范圍在0～20Hz之間，為了準(zhǔn)確捕捉人體步行的細(xì)節(jié)信息，設(shè)置采樣頻率為50Hz，采樣出來(lái)的加速度和角速度數(shù)據(jù)能夠反映人體的步行情況。本次數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)采用MPU6050傳感器測(cè)量人體行走時(shí)的三軸加速度和三軸角速度，利用單片機(jī)讀取傳感器的測(cè)量數(shù)值并存儲(chǔ)，進(jìn)而導(dǎo)入MATLAB進(jìn)行分析。

在步行中，加速度傳感器檢測(cè)到X、Y、Z軸的加速度變化情況多樣，無(wú)法識(shí)別出那個(gè)軸有明顯周期性變化，所以采用三軸融合的方法來(lái)解決此問(wèn)題，經(jīng)三軸融合后的和加速度信號(hào)也具有明顯的周期性。角速度傳感器檢測(cè)手臂在X、Y、Z軸的旋轉(zhuǎn)角速度，在人體行走過(guò)程中，三軸融合的角速度會(huì)保持在一定值并作波動(dòng)。三軸融合算法采用公式1所示。

|ACCsum|=|ACCX|+|ACCY|+|ACCZ|(公式1)

將加速度信號(hào)和角速度信號(hào)經(jīng)過(guò)三軸融合后的數(shù)據(jù)會(huì)夾雜許多噪聲并且X、Y、Z軸的加速度和角速度信號(hào)相位不同步，疊加后造成波形不平滑，不利于檢測(cè)。所以需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑濾波處理，本次算法中采用滑動(dòng)均值濾波方法來(lái)處理三軸融合的原始數(shù)據(jù)。滑動(dòng)均值濾波的基本算法是對(duì)滑動(dòng)窗口的數(shù)據(jù)求平均值，其算法的主要因素是滑動(dòng)窗口的大小。

3計(jì)步檢測(cè)算法

對(duì)行走時(shí)加速度變化曲線進(jìn)行分析，可以看出在一定時(shí)問(wèn)間隔內(nèi)會(huì)有一個(gè)加速度波峰和波谷。此外，計(jì)步因步行之外的原因而迅速或緩慢振動(dòng)時(shí)，也會(huì)被計(jì)數(shù)器誤認(rèn)為是步伐。在步行時(shí)，速度慢時(shí)一個(gè)步伐所占的時(shí)間隔長(zhǎng)，走的快時(shí)時(shí)間間隔短，但都應(yīng)在動(dòng)態(tài)頻率范圍確定時(shí)間窗口內(nèi)，所以利用這個(gè)時(shí)間窗口就可以有效地減小無(wú)效振動(dòng)對(duì)步伐判斷造成的影響。步行中人體的手臂不會(huì)做出旋轉(zhuǎn)動(dòng)作，所以其三軸的角速度應(yīng)保持在一定的范圍內(nèi)。根據(jù)以上分析，可以確定邁步周期中加速度變化情況具備以下特點(diǎn)：(1)一個(gè)邁步周期中僅出現(xiàn)一次加速度極大值、極小值，有一個(gè)上升區(qū)間和下降區(qū)間。(2)相鄰步之間的時(shí)間間隔為0.2s-2s之間。(3)行走時(shí)，加速度極大值與極小值是交替出現(xiàn)的，且其差的絕對(duì)值在預(yù)設(shè)的閾值范圍之內(nèi)。(4)行走中手臂角速度會(huì)保持在一定數(shù)值，并且在某一數(shù)值上下作微小波動(dòng)。

通過(guò)認(rèn)識(shí)人行走時(shí)的步態(tài)特征，我們可以設(shè)置時(shí)間窗口、極大值值與極小值的最值之差以及判斷極值點(diǎn)的查找窗口，來(lái)找出極值點(diǎn)，并判斷極值點(diǎn)之差是否在預(yù)設(shè)的閾值范圍之內(nèi)。如果最值之差不在閾值范圍內(nèi)，則舍去極值點(diǎn)，繼續(xù)進(jìn)行檢測(cè)。如果最值之差在閾值范圍內(nèi)，則進(jìn)入計(jì)步狀態(tài)，進(jìn)而進(jìn)行下一次的計(jì)步檢測(cè)，等到下一次檢測(cè)到滿足閾值的點(diǎn)后，再與第一次檢測(cè)到的點(diǎn)進(jìn)行時(shí)間間隔的判斷，如果時(shí)間間隔在步態(tài)周期內(nèi)(0.2s-2s),則計(jì)步有效。如果不在則繼續(xù)進(jìn)行檢查。在計(jì)步的整個(gè)過(guò)程中都判斷角速度的值是否在一定范圍內(nèi)波動(dòng)。如果是則計(jì)步有效，否則計(jì)步無(wú)效。計(jì)步算法的程序流程圖如圖3.1所示。

圖3.1　計(jì)步算法程序流程圖

圖3.2　利用MATLAB仿真計(jì)步算法結(jié)果圖

利用MATLAB軟件對(duì)一次步行的局部加速度和角速度信號(hào)進(jìn)行處理分析。通過(guò)MATLAB程序，將上述算法進(jìn)行仿真測(cè)試。在MATLAB程序中，查找算法設(shè)計(jì)的查找窗口設(shè)置為7。經(jīng)過(guò)程序查找的極大值和極小值如圖3.2所示，從圖中我們可以看出該程序可以較好的查找到極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)。此局部數(shù)據(jù)中查找計(jì)步為4步，而實(shí)際為5步，所以此算法存在一定的誤差，但滿足要求。

4總結(jié)

此計(jì)步算法通過(guò)對(duì)人行走時(shí)的加速度和角速度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理可以很好地達(dá)到計(jì)步效果，誤差控制在5%左右。此計(jì)步算法可以用于可穿戴設(shè)備中計(jì)步功能的實(shí)現(xiàn)。

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中圖分類號(hào):TP212

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1671-1602(2016)06-0273-02

作者簡(jiǎn)介：柴曉榮，男，漢，山西原平，內(nèi)蒙古大學(xué)，在讀碩士，電子與通信工程。