一种基于三轴传感器的跑步距离校正方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110595501A(43)申请公布日2019.12.20(21)申请号201910952486.1(22)申请日2019.10.09(71)申请人成都乐动信息技术有限公司地址610041四川省成都市中国（四川）自由贸易试验区成都市高新区世纪城南路599号7栋13层1301-1304号(72)发明人申波万磊艾伦(74)专利代理机构成都九鼎天元知识产权代理有限公司51214代理人胡川(51)Int.Cl.G01C22/00(2006.01)G01S19/19(2010.01)A63B71/06(2006.01)G06F17/18(2006.01)权利要求书1页说明书4页附图1页(54)发明名称一种基于三轴传感器的跑步距离校正方法(57)摘要本发明公开了一种基于三轴传感器的跑步距离校正方法，其包括：S1：在GPS定位异常期间，获取三轴传感器采集到的在用户跑步方向上的x轴加速度数据和z轴加速度数据；S2：将两个轴的加速度数据进行融合，得到合成轴数据；S3：对合成轴数据的波峰和波谷进行检测，得到步态周期；S4：根据每一步态周期内的合成轴数据计算得到第一特征值、第二特征值、第三特征值、第四特征值、第五特征值和第六特征值，组成特征向量；S5：将特征向量输入预先训练好的线性回归模型，得到步长预测值；S6：计算步长预测值与GPS定位异常期间的步态周期数量的乘积得到GPS定位异常期间的跑步距离。本发明能够提高跑步距离计算的准确率以及稳定性。CN110595501ACN110595501A权利要求书1/1页1.一种基于三轴传感器的跑步距离校正方法，其特征在于，所述跑步距离校正方法包括：S1：在GPS定位异常期间，获取所述三轴传感器采集到的在用户跑步方向上的x轴加速度数据和z轴加速度数据；S2：将所述x轴加速度数据和z轴加速度数据进行融合，得到合成轴数据；S3：对所述合成轴数据的波峰和波谷进行检测，得到步态周期；S4：根据每一步态周期内的合成轴数据计算得到第一特征值、第二特征值、第三特征值、第四特征值、第五特征值和第六特征值，组成特征向量，所述第一特征值表示为第二特征值表示为第三特征值表示为第四特征值表示为f4＝(p2-p1)/J，第五特征值表示为f5＝(p3-p1)/J，第六特征值表示为其中，表示z轴加速度数据的最大值与z轴p2处加速度数据的差值，表示x轴加速度数据的最小值，表示z轴加速度数据的最小值，M、K、J表示常数，p1和p3表示一个步态周期内合成轴数据的波谷，p2表示一个步态周期内合成轴数据的波峰；S5：将所述特征向量输入预先训练好的线性回归模型，得到步长预测值，其中，所述线性回归模型由多个跑步者的历史跑步姿态数据训练得到；S6：计算所述步长预测值与GPS定位异常期间的步态周期数量的乘积得到GPS定位异常期间的跑步距离。2.根据权利要求1所述的基于三轴传感器的跑步距离校正方法，其特征在于，所述步骤S1还包括：对所述x轴加速度数据、z轴加速度数据和y轴陀螺仪数据进行平滑滤波。3.根据权利要求2所述的基于三轴传感器的跑步距离校正方法，其特征在于，在对x轴加速度数据进行平滑滤波时，采用的滤波公式为：其中，N为常数，xi表示第i个加速度数据。4.根据权利要求1所述的基于三轴传感器的跑步距离校正方法，其特征在于，所述线性回归模型的表达式为：Dist＝f*w+b其中，w和b均表示线性回归模型的参数。2CN110595501A说明书1/4页一种基于三轴传感器的跑步距离校正方法技术领域[0001]本发明涉及运动检测技术领域，特别是涉及一种基于三轴传感器的跑步距离校正方法。背景技术[0002]随着人们对科学运动的追求越来越高，运动穿戴设备成为广大跑步爱好者必不可少的装备，比如运动手表、佩戴在脚上的检测设备等。运动穿戴设备可以检测跑步数据，其中，跑步距离是一项很基础且很重要的数据，因此保证跑步距离的准确性是运动穿戴设备的重要指标。[0003]当前，运动穿戴设备主要是依靠GPS来计算跑步距离，GPS可以在全球范围内实现全天候、连续、实时的三维导航定位和测速，运动穿戴设备接收到实时的GPS定位点数据后，会根据相应的算法将相邻两个GPS定位点之间的距离计算出来，最终将所有的距离累加起来得到跑步距离。[0004]通过GPS计算跑步距离在GPS信号比较好的情况下准确度是比较高的。然而，GPS定位受环境影响大的缺点影响了跑步距离的精确度，当GPS定位异常，例如GPS信号出现丢失、中断或漂移，就会对跑步距离的计算带来很大的误差。发明内容[0005]本发明主要解决的技术问题是提供一种基于三轴传感器的跑步距离校正方法，能够提高跑步距离计算的准确率以及稳定性。[0006]为解决上述技术问题，本发明采用