三軸加速度感測器的計步測演算法

現如今，很多現代人都非常注重自己的日常鍛鍊，計步作為一種有效記錄監控鍛鍊的監控手段，被廣泛應用在移動終端的應用中。

目前，大部分的計步都是通過gps訊號來測算運動距離，再反推行走步數實現的。這種方法很是有效，但在室內或沒有gps訊號的裝置上無法工作。同時，gps精度對結果的干擾也比較大。

為避免上述問題的出現，我們可以考慮一種新的測步方法，即：通過裝置上的加速度感測器來計算步數，在不支援gps的裝置上也可正常工作。還可以與gps互相配合測步，這樣可令使用場景變得多樣。

1.先要摸清模型的特徵

目前，大部分裝置都提供了可以檢測各個方向的加速度感測器。以ios裝置為例，我們利用了其三軸加速度感測器（x，y，z軸代表方向如圖）的特性來分析。分別用以檢測人步行中三個方向的加速度變化。

ios裝置的三軸加速度感測器示意圖

使用者在水平步行運動中，垂直和前進兩個加速度會呈現週期性變化，如圖所示。在步行收腳的動作中，由於重心向上單隻腳觸地，垂直方向加速度是呈正向增加的趨勢，之後繼續向前，重心下移兩腳觸底，加速度相反。水平加速度在收腳時減小，在邁步時增加。

反映到圖表中，可以看到，在步行運動中，垂直和前進產生的加速度與時間大致為乙個正弦曲線，而且在某點有乙個峰值。其中，垂直方向的加速度變化最大，通過對軌跡的峰值進行檢測計算和加速度閥值決策，即可實時計算使用者運動的步數，還可依此進一步估算使用者步行距離。

2.計步的合理演算法

因為使用者在運動中可能用手平持裝置，或者將裝置置於口袋中。所以，裝置的放置方向不定。為此，通過計算三個加速度的向量長度，我們可以獲得一條步行運動的正弦曲線軌跡。

第二步是峰值檢測，我們記錄了上次向量長度和運動方向，通過向量長度的變化，可以判斷目前加速度的方向，並和上一次儲存的加速度方向進行比較。如果是相反的，即是剛過峰值狀態，則進入計步邏輯進行計步，否則捨棄。通過對峰值的次數累加，可得到使用者步行的步伐。

最後，就是去干擾。手持裝置會有一些低幅度和快速的抽動狀態，或是我們俗稱的手抖，或者某個惡作劇使用者想通過短時快速反覆搖動裝置來模擬人走路，這些干擾資料如果不剔除，會影響記步的準確值，對於這種干擾，我們可以通過給檢測加上閥值和步頻判斷來過濾。

人體最快的跑步頻率為5hz，也就是說相鄰兩步的時間間隔的至少大於0.2秒，如圖所示，我們設定了timespan在記步過程中我們過濾了高頻雜訊，即步頻過快的情況。同時我們通過和上次加速度大小進行比較，設定設立一定的閥值threshold來判斷運動是否屬於有效，有效運動才可進行記步。

3.關於計步器的擴充套件

以上是乙個依靠加速度測算的計步器實現原理，已知步行和跑步的步伐經驗值，那麼稍微改進下即可變成乙個測距測速計。

通過三軸加速度感測器，我們可以知道使用者的運動狀態。除了計步，還可以通過加速器的變化曲線判斷使用者摔倒狀態，做成乙個老人和兒童摔倒檢測自動報警器。