高精度可穿戴设备的测速方法、系统、介质及设备技术方案

本发明专利技术涉及一种跑步训练的高精度可穿戴设备的测速方法、系统、介质及设备，将IMU传感器进行灵敏度以及零偏补偿；对补偿后的传感器数据动态融合；对融合后的传感器数据判断是否为脚步静止段；对检测结果为静止段的数据进行四元数姿态解算；基于解算后的数据用积分计算得出速度。本发明专利技术提供实时的训练数据以制定更高效、更科学的训练方式，协助及时调整运动训练强度，避免训练强度过大造成的意外受伤。

【技术实现步骤摘要】
高精度可穿戴设备的测速方法、系统、介质及设备
本专利技术涉及穿戴设备领域，具体涉及一种跑步训练的高精度可穿戴设备的测速方法、系统、介质及设备。
技术介绍
科学的训练计划对于田径运动员以及跑步运动爱好者尤为重要，科学的训练可以使运动员减少受伤风险，更充分的备战各种级别的比赛，也便于跑步爱好者制定合适的强度运动计划，避免意外受伤。利用人体穿戴传感，采集跑步数据及智能化分析训练结果，不仅可以帮助运动员提高训练质量和运动能力还可以推进全民运动，让更多的人积极参与跑步运动提升全民身体素质。这种设备既可以为运动员定制合理强度的训练计划，也可以为运动爱好者提供更专业的实时数据以供参考，提升了的运动的趣味性，从而推动全民运动与健身。训练强度的分配是制定训练计划的关键环节，而功率等同于训练强度。计算跑步速度是衡量跑步过程中功率消耗的重要环节，功率是由力和速度共同决定，跑步过程中外力恒定，除了地球施加的重力并无其他外力，因此速度越快等同于单位时间内做功越多，功率越大。所以高精度的测速设备对于田径运动员以及跑步爱好者尤为重要。现有技术中存在如下技术问题，上世纪90年代,Luinge等和Bachmann等对可穿戴式传感器的人体运动跟踪技术进行了研究。但是可穿戴式传感器应用于实时监测人体速度的极少，Yang开发了一种跑步测速算法且仅利用了单一传感器，实验结果良好，但是这对传感器精度和成本要求都很高；Sabatini设计了一种估计人体行走速度的算法，但是缺少对高速段的实验验证。走和跑是两种不同的人体运动机制，很难兼顾行走和跑步的测速准确性。且由于人的身材差异，跑步习惯，以及跑步姿势的不同加上技术上硬件设备的误差等干扰，致使很难精确测速。针对上述技术问题，本专利技术提供一种跑步训练的高精度可穿戴设备的测速方法、系统、介质及设备本案由此产生。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种跑步训练的高精度可穿戴设备的测速方法，该测速方法包括以下步骤：步骤一、将IMU传感器进行灵敏度以及零偏补偿；步骤二、对补偿后的传感器数据动态融合；步骤三、对补偿后的传感器数据判断是否为脚步静止段；步骤四、对检测结果为静止段的数据进行四元数姿态解算；步骤五、基于解算后的数据用积分计算得出速度。本专利技术的测速方法基于补偿后的传感器数据动态融合来实时进行四元数姿态解算的测速算法，具体包括以下步骤：S1:将同一个轴分别静置于垂直向上的方向以及垂直向下的方向，静止放置一段时间，求出两段数据的均值，用较大的数减去较小的数得出差值，再用2去除以这个差值所得结果为加速度计这个轴的灵敏度。对加速度计的三个轴均做如上的操作，便可得出三个轴各自的灵敏度，灵敏度几乎不随时间或者温度变化而变化，计算公式如下：其中Zsensitivity代表Z轴的灵敏度，和分别代表Z轴垂直向上和垂直向下的输出数据的平均值。X轴和Y轴灵敏度同理可得。S2:将测量角速度的传感器原地分别绕X轴，Y轴，Z轴逆时针稳定旋转N圈，所得结果积分的理想值应为N×360°，将输出数据进行积分，所得结果与N×360°做比，即为角速度计的灵敏度，与加速度计一样，角速度计的灵敏度也几乎不随时间或者温度变化而变化。具体公式如下：其中Zsensitivity代表Z轴的灵敏度，Δt为采样间隔，∑Z为Z轴所有数据的输出之和。同理求得X轴和Y轴灵敏度；S3:将加速度计静止放在水平面一段时间，计算采集数据的平均值,减去理想输出值，即是零偏。假设此时加速度计Z轴垂直向下于水平面，则X轴的零偏为：Y轴的零偏为：Z轴的零偏为:其中分别为X轴，Y轴，Z轴静止放置在水平面上时，输出数据的平均值；S4:将角速度计静止放置在水平桌面上一段时间，计算采集数据的平均值,然后减去理想输出值，即是零偏。则角速度计X轴的零偏为：Y轴的零偏为：Z轴的零偏为:其中分别为X轴，Y轴，Z轴静止放置在水平面上时，输出数据的平均值。S5:本设备的动态传感器的融合算法是基于卡尔曼滤波器主要原理，即通过方差来分配权重，通过求解每一个加速计传感器的方差，计算得出当前时刻的权重。本设备有三个加速度计，三个加速度计权重计算公式分别如下：其中var1，var2，var3分别为三个传感器的方差，W1，W2，W3则分别为计算所得的传感器权重。S6:设定阈值σ，基于角速度大小判断是否为脚步静止段，如Δdn＜σ，则判定此时为静止段，Δdn为此时刻角速度大小。S7:本设备利用了非线性卡尔曼滤波结合四元数计算航向角度，其原理是通过加速度计和磁力计的数据来矫正角速度在动态过程中的误差，然后基于校正后的角速度求得航向角。四元数通常由常量部分和向量部分组成：其中q1代表实部，代表虚部。基于四元数的坐标变化公式如下：其中SE代表传感器在地球坐标系的数值，qE代表传感器的地球坐标系，qE*＝[q1,-q]是qE的共轭，s是传感器的测量值。代表四元数的乘法运算，四元数乘法定义如下：其中p·q代表向量p和q的点乘，p×q代表向量p和q的叉乘。将传感器数值转化成地球坐标系下的数据值后，便可计算地球坐标系下基于四元数的航向角度变化速率，其公式如下：其中ω是角速度，q为前一时刻所得航向角，是航向角变化速率，接着将积分便可得到当前时刻的航向角：S8：卡尔曼滤波由预测模型和观测模型构成，公式(16)可作为卡尔曼滤波的预测模型，观测模型则是基于传感器的测量数据建立。本文采用了QUEST算法，利用加速度计的测量值a和磁力计的测量值m计算最优四元数q，q可以使a和m旋转至其对应的地球坐标系的值。模型观测值为：Z＝X+V(17)其中ω＝[ωx,ωy,ωz]，q＝[q1,q2,q3,q4]，V＝[v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7]。接着初始化观测模型方差On和预测模型方差Qn，便可以用卡尔曼滤波算法估计航向角，利用估计出的航向角计算地球坐标系下的角速度计测量值，最后计算纠偏过后的角速度，公式如下gyrocorrected＝gyroE-e(18)其中gyrocorrected是纠偏过后的角速度，gyroE是角速度计在地球坐标系下的测量值，e是由加速度以及磁力计共同计算得出的误差。S9：本设备计算的方式是基于每一步去求解平均速度，通过瞬时速度积分去求步长，进而求得每一步的平均速度：其中vn为每一步的速度，Sn为每一步的步长，ΔT为每一步用时。本专利技术的另一目的在于提供一种跑步训练的高精度可穿戴设备的测速系统，补偿模块：将IMU传感器进行灵敏度以及零偏补偿；融合模块：对补偿后的传感器数据动态融合；判断模块：对补偿后的传感器数据判断是否为脚步静止段；解算模块：对检测结果为静止段的数据进行四元数姿态解算；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.高精度可穿戴设备的测速方法，其特征在于：该测速方法包括以下步骤：/n步骤一、将IMU传感器进行灵敏度以及零偏补偿；/n步骤二、对补偿后的传感器数据动态融合；/n步骤三、对补偿后的传感器数据判断是否为脚步静止段；/n步骤四、对检测结果为静止段的数据进行四元数姿态解算；/n步骤五、基于解算后的数据用积分计算得出速度。/n

【技术特征摘要】
1.高精度可穿戴设备的测速方法，其特征在于：该测速方法包括以下步骤：
步骤一、将IMU传感器进行灵敏度以及零偏补偿；
步骤二、对补偿后的传感器数据动态融合；
步骤三、对补偿后的传感器数据判断是否为脚步静止段；
步骤四、对检测结果为静止段的数据进行四元数姿态解算；
步骤五、基于解算后的数据用积分计算得出速度。


2.根据权利要求1所述的高精度可穿戴设备的测速方法，其特征在于：步骤一中将IMU传感器进行灵敏度以及零偏补偿的方法为：
S1、将同一个轴分别静置于垂直向上的方向以及垂直向下的方向，静止放置一段时间，求出两段数据的均值，用较大的数减去较小的数得出差值，再用2去除以这个差值所得结果为加速度计这个轴的灵敏度；灵敏度的计算公式如下：



其中Zsensitivity代表Z轴的灵敏度，和分别代表Z轴垂直向上和垂直向下的输出数据的平均值；X轴和Y轴灵敏度同理可得；
S2、将测量角速度的传感器原地分别绕X轴，Y轴，Z轴逆时针稳定旋转N圈，所得结果积分的理想值应为N×360°，将输出数据进行积分，所得结果与N×360°做比，即为角速度计的灵敏度；公式如下：



其中Zsensitivity代表Z轴的灵敏度，Δt为采样间隔，∑Z为Z轴所有数据的输出之和；同理求得X轴和Y轴灵敏度；
S3、加速度计静止放在水平面一段时间，计算采集数据的平均值，减去理想输出值，即是零偏；加速度计Z轴垂直向下于水平面，则X轴的零偏为：



Y轴的零偏为：



Z轴的零偏为:



其中分别为X轴，Y轴，Z轴静止放置在水平面上时，输出数据的平均值；
S4、角速度计静止放置在水平桌面上一段时间，计算采集数据的平均值,然后减去理想输出值，即是零偏；角速度计X轴的零偏为：



Y轴的零偏为：



Z轴的零偏为:



其中分别为X轴，Y轴，Z轴静止放置在水平面上时，输出数据的平均值。


3.根据权利要求1所述的可穿戴设备的测速方法，其特征在于：步骤二对补偿后的传感器数据动态融合的方法为：通过方差来分配权重，通过求解每一个加速计传感器的方差，计算得出当前时刻的权重；其中有三个加速度计，三个加速度计权重计算公式分别如下：









其中var1，var2，var3分别为三个传感器的方差，W1，W2，W3则分别为计算所得的传感器权重。


4.根据权利要求3所述的可穿戴设备的测速方法，其特征在于：步骤三对补偿后的传感器数据判断是否为脚步静止段的方法为：设定阈值σ，基于角速度大小判断是否为脚步静止段，如Δdn＜σ，则判定此时为静止段，Δdn为此时刻角速度大小。


5.根据权利要求1所述的高精度可穿戴设备的测速方法，其特征在于：步骤四对检测结果为静止段的数据进行四元数姿态解算的...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹武涛，施阳，张辉，宋英健，
申请(专利权)人：无锡博智芯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32