【技术实现步骤摘要】
一种运动轨迹记录方法与系统
本专利技术涉及智能穿戴设备
，具体涉及一种运动轨迹记录方法与系统。
技术介绍
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
急需解决的一个技术问题。
技术实现思路
为解决以上技术问题，本专利技术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。为实现以上的本专利技术设计目的，采用以下技术方案实现：1.本专利技术提供一种运动轨迹...
【技术保护点】
1.一种运动轨迹记录系统，其特征在于，包括：/n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；/n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；/n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；/n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；/n所述电源模块S104采用可充电电池，给整个装置系统供电；/n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；/n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；/n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...
【技术特征摘要】
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，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。
2.一种运动轨迹记录方法，其特征在于，
根据权利要求1所述系统，
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；
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：L=，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：
(2)
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。
3.一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、...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄昌正，陈曦，周言明，刘海涛，郭晓霞，
申请(专利权)人：广州幻境科技有限公司，东莞市易联交互信息科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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