基于加速度傳感器的計(jì)步器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

計(jì)步器是一種日常鍛煉進(jìn)度監(jiān)控器，可以計(jì)算人們行走的步數(shù)，估計(jì)行走距離、消耗的卡路里，方便人們隨時(shí)監(jiān)控自己的健身強(qiáng)度、運(yùn)動(dòng)水平和新陳代謝。早期的機(jī)械式計(jì)步器利用人走動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)觸發(fā)機(jī)械開(kāi)關(guān)檢測(cè)步伐，雖然成本低，但是準(zhǔn)確度和靈敏度都很低，體積較大，且不利于系統(tǒng)集成。

隨著MEMS 技術(shù)的發(fā)展，基于MEMS 技術(shù)的慣性傳感器得到迅速發(fā)展，其具有價(jià)格低、體積小、功耗低、精度高的特點(diǎn)，利用MEMS 加速度傳感器設(shè)計(jì)的電子計(jì)步器，通過(guò)測(cè)量人體行走時(shí)的加速度信息，經(jīng)過(guò)軟件算法計(jì)算步伐，可以克服機(jī)械式計(jì)步器準(zhǔn)確度和靈敏度低的缺點(diǎn)，可準(zhǔn)確地檢測(cè)步伐，同時(shí)還可以輸出運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析。

1 人體運(yùn)動(dòng)模型

通過(guò)步態(tài)加速度信號(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。行走運(yùn)動(dòng)包括3 個(gè)分量，分別是前向、側(cè)向以及垂直向，如圖1 所示。LIS3DH 是一種三軸( X，Y，Z 軸) 的數(shù)字輸出加速度器，可以與運(yùn)動(dòng)的3 個(gè)方向相對(duì)應(yīng)。

行走運(yùn)動(dòng)分量在一個(gè)步伐，即一個(gè)邁步周期中加速度變化規(guī)律如圖2 所示，腳蹬地離開(kāi)地面是一步的開(kāi)始，此時(shí)，由于地面的反作用力垂直加速度開(kāi)始增大，身體重心上移，當(dāng)腳達(dá)到最高位置時(shí)，垂直加速度達(dá)到最大，然后腳向下運(yùn)動(dòng)，垂直加速度開(kāi)始減小，直至腳著地，加速度減至最小值，接著下一次邁步發(fā)生。前向加速度由腳與地面的摩擦力產(chǎn)生的，因此，雙腳觸地時(shí)增大，在一腳離地時(shí)減小。

圖3 為一次步行實(shí)驗(yàn)中，LIS3DH 檢測(cè)到的X，Y，Z 軸的加速度變化情況?？梢钥闯觯?Z 軸加速度數(shù)據(jù)( 人行走的豎直方向) 具有明顯的周期性，加速度值最小處對(duì)應(yīng)的是腳離開(kāi)地面( 一步的開(kāi)始或結(jié)束) ，最大值對(duì)應(yīng)腳抬到最高點(diǎn)。

在具體使用時(shí)，手持設(shè)備的放置情況是隨意的，加速度計(jì)的3 個(gè)軸有可能不與人體模型定義的3 個(gè)軸向重合，文中提到利用加速度的峰—峰值來(lái)判斷加速輸出最大的一軸作為有效軸。但這種方法易丟失計(jì)數(shù)點(diǎn)，使計(jì)數(shù)不夠準(zhǔn)確。為了充分利用加速度傳感器輸出的三軸信號(hào)，本文將加速度信號(hào)進(jìn)行取模求和后用來(lái)計(jì)步。

2 算法設(shè)計(jì)

由圖3 可知，Z 向加速度計(jì)原始輸出雖然具有一定的周期性，但由于噪聲導(dǎo)致變化復(fù)雜，不易于直接進(jìn)行計(jì)步，需對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波，盡可能消除噪聲影響。通常情況下，人的步頻最快不會(huì)超過(guò)5 steps /s，最慢為0.5 steps /s。因此，可以認(rèn)為原始信號(hào)中頻率為0. 5 ～ 5 Hz 的信號(hào)為有用信號(hào)，其他信號(hào)均為噪聲?？梢杂? FFT) 濾波實(shí)現(xiàn)保留部分頻率信息的要求，提取有用信息。但正常行走的任一段時(shí)間內(nèi)，步頻的變化都會(huì)集中在峰值頻率附近的一個(gè)小范圍內(nèi)，而不是0. 5～ 5 Hz 這么大，所以，本文經(jīng)過(guò)分析大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的頻譜，建立了一個(gè)比0. 5 ～ 5 Hz 小的自適應(yīng)頻率范圍( f1，f2) ( 如圖4 所示) ，通過(guò)FFT 保留該頻率范圍內(nèi)的有用信號(hào)，去除范圍外的無(wú)用信息。

經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證利用該動(dòng)態(tài)頻率范圍能更好地去除噪聲對(duì)步數(shù)判斷的影響，如圖5( a) 和( b) 所示。圖5 ( a) 是利用FFT 濾波和動(dòng)態(tài)頻率范圍對(duì)原始加速度信號(hào)濾波后的加速度變化曲線，圖5( b) 是直接利用FFT 濾波與0. 5 ～ 5 Hz 的頻率范圍對(duì)原始加速度濾波后的加速度變化曲線。

由圖5 可以看出： 圖5( a) 中部分噪聲還不能消除，存在多峰值的情況，而計(jì)步圖5( b) 中加速度曲線較平滑，加速度的周期性化趨勢(shì)已非常明顯，變換規(guī)律也比較簡(jiǎn)單，可利用軟件算法實(shí)現(xiàn)計(jì)步，停止時(shí)加速度雖仍有一定的輸出，但其峰值明顯小于行走時(shí)加速度峰值，因此，可通過(guò)限定加速度的大小去除影響。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)間間隔內(nèi)會(huì)有一個(gè)加速度波谷( 圖中的1 ～ 4 點(diǎn)) 和加速度最小的時(shí)刻( 對(duì)應(yīng)腳落下或者抬起) ，當(dāng)腳抬起來(lái)的時(shí)候( “起點(diǎn)”) ，身體重心上移，加速度也變大，加速度曲線中波峰對(duì)應(yīng)的是人腳抬至最高處，再到下一個(gè)波谷，這就是一個(gè)完整的步伐。此外，計(jì)步器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)，速度快時(shí)一個(gè)步伐所占的時(shí)間間隔長(zhǎng)，走的慢時(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)步頻判斷造成的影響。基于以上分析，可以確定邁步周期中加速度變化情況應(yīng)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)一個(gè)單調(diào)區(qū)間對(duì)應(yīng)邁步周期的50 %，因而，時(shí)間間隔應(yīng)該在1 /2 個(gè)時(shí)間窗口之間; (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)值不小于預(yù)設(shè)的閾值1。根據(jù)以上三點(diǎn)對(duì)加速度變化區(qū)間進(jìn)行約束，認(rèn)為同時(shí)滿足以上三點(diǎn)變化區(qū)間對(duì)應(yīng)半個(gè)步伐。具體流程圖如圖6所示。

3 硬件實(shí)現(xiàn)

圖7 所示為系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)框圖。本文中選用的加速度傳感器LIS3DH 輸出數(shù)字信號(hào)，所以，采樣得到的數(shù)據(jù)不必再專門選用芯片來(lái)做模數(shù)轉(zhuǎn)換。傳感器和控制模塊接口為SPI 總線或者I2C 總線。加速度傳感器LIS3DH，有X，Y，Z 三個(gè)自由度的加速度數(shù)字輸出，可以全方位感知人體行走運(yùn)動(dòng)信息; 控制模塊由LCD12864[5]顯示模塊、微控制器MC9S12XS128[6]、鍵盤和電源組成，用來(lái)讀取加速度信息，并將算法處理得到計(jì)步數(shù)值顯示在液晶顯示屏上。

為了檢驗(yàn)計(jì)步器的精度和適應(yīng)能力，在加速度計(jì)Z 軸朝上的情況下從較慢步頻、正常步頻、較快步頻3 個(gè)方面進(jìn)行測(cè)試，分別進(jìn)行2 組實(shí)驗(yàn)，每次實(shí)驗(yàn)行走100 步。計(jì)步器測(cè)試結(jié)果見(jiàn)表1。

4 結(jié)論

加速度傳感器LIS3DH 采用3mm mes; 3mm mes; 1mm 的小尺寸封裝，大大減小了整個(gè)系統(tǒng)的尺寸，可以很方便地移植到如手機(jī)、遙控器以及游戲機(jī)這些有運(yùn)動(dòng)感應(yīng)功能，而空間和功耗有嚴(yán)格限制的設(shè)計(jì)中; 由于具有三軸數(shù)字輸出功能，用戶可以將計(jì)步器戴在身上任何部位。該計(jì)步系統(tǒng)可以較好地適應(yīng)不同步頻情況，計(jì)步精度高，穩(wěn)定性好。