基于人體傳感和Android技術(shù)的運動監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)*

蔡　靖，田入運，劉　磊，周　瑞

（吉林大學(xué) 儀器科學(xué)與電氣工程學(xué)院，吉林 長春 130000）

基于人體傳感和Android技術(shù)的運動監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)*

蔡靖，田入運，劉磊，周瑞

（吉林大學(xué) 儀器科學(xué)與電氣工程學(xué)院，吉林 長春 130000）

為了避免運動過程中和比賽中運動姿態(tài)不正確以及運動過量對身體造成的傷害，提出了基于人體傳感和Android技術(shù)的運動監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計，在運動過程中對人體運動參數(shù)和運動姿態(tài)實時監(jiān)測，通過Android平臺實現(xiàn)卡路里消耗計算和運動姿態(tài)建模評估，以避免出現(xiàn)運動損傷和體能透支現(xiàn)象。監(jiān)測系統(tǒng)以MSP430單片機為控制核心，采用MPU6050三軸加速度傳感器實時測量人體三軸加速度，利用Android平臺計算加速度、速度、里程等運動參數(shù)、運動中消耗的卡路里能量，以及人體運動軌跡跟蹤、定位；并通過人體運動模型識別算法評估人體運動姿態(tài)，實現(xiàn)危險動作預(yù)判。實驗證明系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)實時運動監(jiān)測、運動跟蹤定位，保護運動者的身體健康。

運動監(jiān)測；運動參數(shù)；運動姿態(tài)；Android技術(shù)；卡路里消耗

0　引言

運動競技和健康鍛煉中的運動過量和運動姿態(tài)不正確，會導(dǎo)致人體體能下降，平衡感降低，嚴(yán)重時會導(dǎo)致肌肉萎縮、軟骨損傷等永久性傷害。三軸加速度傳感器可全面有效地反應(yīng)人體運動情況，結(jié)合Android平臺，構(gòu)建運動模型，可有效糾正運動員不標(biāo)準(zhǔn)的運動姿態(tài)，優(yōu)化運動訓(xùn)練、提高效率，防止運動損傷與運動過量。將該系統(tǒng)應(yīng)用于運動鍛煉中，還可有效預(yù)防老年人摔倒受傷，并為慢性病和肥胖癥患者提供評估自身運動量的相關(guān)幫助。

1　運動信息數(shù)學(xué)建模分析

1.1運動過程能量消耗建模

每t1秒的步數(shù)n：第t1秒末人體的速度V1=V0+a1t1(m/s)，t1秒內(nèi)的里程為，設(shè)一個成年人的步長為 a(單位：m)，則該人在 t1秒內(nèi)所走步數(shù)可近似為 n= x1/a。

表1　步長與步頻的關(guān)系

能量消耗W：依據(jù)上述對平均速度的求導(dǎo)辦法，對運動過程中的平均速度與能量消耗進行分析，得到如表2所示數(shù)據(jù)，由表2可推導(dǎo)n秒內(nèi)卡路里消耗總量，其中 w1(單位 kg)為個體體重，由此便完成了對運動過程中能量消耗的建模分析。

表2　平均速度與能耗的關(guān)系

1.2人體運動模型的識別

1.2.1基于三軸加速度校準(zhǔn)的人體姿態(tài)角計算

人體周圍區(qū)域的劃分以人體坐標(biāo)系為基準(zhǔn)，判斷人體姿態(tài)主要利用俯仰角和翻滾角，在人體姿態(tài)角的計算過程中，設(shè) g為重力加速度，GX、GY、GZ為加速度傳感器三個正交測量軸上的測量值，俯仰角為θ，翻滾角為λ，求導(dǎo)辦法如下所示，θ由式(1)求得，γ由式(2)求得。

1.2.2基于三軸加速度傳感器的運動模式的識別

人體運動模型可以看作是由轉(zhuǎn)身、步行、原地跳躍、下蹲等幾個基本的運動元素有機組合而成。人體運動模式識別是以人體姿態(tài)作為主要提取特征，以人體坐標(biāo)系為基準(zhǔn)，進而對人體周圍空間分別進行水平和垂直劃分的，劃分方法如圖1所示。

人體周圍空間在XY平面上被平均分成四個區(qū)域，A、B、C、D區(qū)域分別為人體正面、左面、后面、右面空間。站立/蹲下/站立，站立/坐下/站立，以及前傾跑步等多種運動方式發(fā)生在A區(qū)域。仰臥、仰坐等動作發(fā)生在C區(qū)域。側(cè)臥或跌倒等動作發(fā)生在B、D區(qū)域。垂直軸到水平面共90°的空間被劃分為 3個區(qū)域，α為偏離垂直軸的角度。判定方法見表3。垂直方向上的劃分更加強調(diào)人體在某一方向運動的強烈程度。

綜合水平、垂直兩種劃分方案，對人體周圍空間重新進行分區(qū)。原I區(qū)的編號為1，原II區(qū)按水平方向的分區(qū)順序被分為4個分區(qū)，編號依次是2、3、4、5。原III區(qū)各分區(qū)編號依次是6、7、8、9。設(shè)某時刻人體仰俯角為θ，翻滾角為γ，航向角為Ψ，此時人體軀干與垂直軸之間夾角可用公式α＝arccos(cosθcosγ)求得。人體軀干在水平方向上的位置判斷為，當(dāng)|sinγ|＜|－sinθcosγ|且－sinθcosγ＞0時位于 A區(qū)；當(dāng)|sinγ|＞|－sinθcosγ|且 sinγ＜0時，位于 B區(qū)；當(dāng)|sinγ|＜|－sinθcosγ|且－sinθcosγ＜0時，位于 C區(qū)；當(dāng)|sinγ|＞|－sinθcosγ|且sinγ＞0時，位于D區(qū)。使用三維向量[X1，X2，X3]代表初始狀態(tài)、中間狀態(tài)和最終狀態(tài)，獲取了人體的姿態(tài)序列，從而進一步確定運動中軀干部分姿態(tài)變化的過程。

圖1　水平、垂直劃分方法

表3　垂直空間判定表

2　系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計

系統(tǒng)通過測量三軸加速度(GX、GY、GZ)，完成卡路里消耗計算，利用運動模式識別算法實現(xiàn)對人體姿態(tài)判斷以及跌倒警報預(yù)判，利用GPS定位技術(shù)實現(xiàn)人體運動軌跡跟蹤。綜合計算，以滿足人體運動狀態(tài)的監(jiān)測。

系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)流程圖如圖2所示。

2.1硬件系統(tǒng)的設(shè)計

硬件系統(tǒng)由監(jiān)測人體運動的三軸加速度傳感器MPU6050、Micro SD卡、溫度傳感器 DS18B20、有機發(fā)光二極管OLED顯示屏、處理數(shù)據(jù)的微處理器MSP430、以及藍牙模塊HC05等組成。系統(tǒng)框架和信息流向如圖3所示。

由圖3可知，微處理器通過溫度傳感器獲取人體體溫參數(shù)，通過三軸加速度傳感器獲取人體在不同運動狀態(tài)時的三軸加速度以及人體所處的環(huán)境溫度。微處理器一方面將這些數(shù)據(jù)通過顯示屏顯示出來，另一方面又將這些數(shù)據(jù)存儲到SD卡中，以便對所獲取的數(shù)據(jù)進行離線分析；同時還可將這些數(shù)據(jù)通過藍牙模塊傳送到手機安卓平臺，通過算法分析和安卓手機編程將三軸加速度進行整合計算出人體在不同運動狀態(tài)下的速度，里程、卡路里消耗以及運動姿態(tài)情況，并在手機上顯示出來。

圖2　系統(tǒng)總體流程圖

圖3　系統(tǒng)框架和信息流向

2.2軟件系統(tǒng)的設(shè)計

系統(tǒng)軟件流程圖如圖4所示。

圖4　系統(tǒng)軟件流程圖

2.2.1Android平臺的創(chuàng)建

Android平臺的服務(wù)端采用 Struts2+Hibernate框架架構(gòu)，數(shù)據(jù)存儲采用MySQL數(shù)據(jù)庫。服務(wù)器端架構(gòu)圖如圖5所示。

圖5　服務(wù)器端架構(gòu)圖

整個服務(wù)端采用多層次的架構(gòu)，從上到下依次是控制器層、模型層、持久化層和數(shù)據(jù)庫層。Struts2充當(dāng)控制層和模型層，Hibernate充當(dāng)持久層。Struts2框架中的 FiltrDispatcher作為控制器，它作為 Selvert過濾器，接收用戶請求，過濾并轉(zhuǎn)發(fā)。Action作為 Struts2中的模型層，用來調(diào)用業(yè)務(wù)邏輯處理請求，還可以進行數(shù)據(jù)的傳遞。

2.2.2GPS定位技術(shù)

GPS全球定位系統(tǒng)是通過分析 GPS接收機終端和基站之間所傳播信號的特征參數(shù)來實現(xiàn)位置獲取功能的。當(dāng)前Android手機大都配備了完備的GPS接收系統(tǒng)，該定位技術(shù)利用空間距離后方交會的方法，把GPS定位衛(wèi)星的瞬間位置當(dāng)作已知數(shù)據(jù)，進而確定GPS接收機的所處位置。在此基礎(chǔ)上本系統(tǒng)通過對百度Map API技術(shù)的調(diào)用，構(gòu)建相應(yīng)的配套服務(wù)體系，通過百度 Map API便可將設(shè)備所處的地理位置信息實時顯示在app界面，同時還能夠?qū)崿F(xiàn)地圖的加載、縮放及瀏覽功能，滿足用戶在使用該系統(tǒng)過程中的定位需求。

3　實驗結(jié)果與分析

基于人體傳感和 Android技術(shù)的運動監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計實驗樣本為10名身體健康、身高在160cm～180cm，體重在50 kg～60 kg的志愿者，實驗距離為50 m，實驗方法為直立行走、慢跑、跌倒三種運動狀態(tài)，采集到的瞬時加速度實驗數(shù)據(jù)（忽略方向）如表4所示。將此過程中的能量消耗作為實驗變量，以此同標(biāo)準(zhǔn)跑步機所測得的能量消耗數(shù)據(jù)進行對比，進而便可分析系統(tǒng)測試結(jié)果的準(zhǔn)確程度。

表4　實驗數(shù)據(jù)

3.1實驗準(zhǔn)確性分析

實驗中，志愿者佩戴運動監(jiān)測系統(tǒng)與兄弟牌跑步機WL－195運動進行對比測試，測試結(jié)果數(shù)據(jù)如表5、表6、表7所示。

3.2實驗數(shù)據(jù)分析

X、Y、Z軸的加速度為10名測試者在相同運動狀態(tài)下的平均值，而合成的加速度為三軸加速度的矢量合成，由矢量合成公式：得到。同時由式(1)和式(2)可得，當(dāng)人體正常行走時，α的平均值為13.32°，處于直立態(tài)，并且|sinγ|＜|－sinθcosγ|且－sinθcosγ＞0，位于A區(qū)，符合人體正常走步時的運動姿態(tài)；當(dāng)人體慢跑時，α的平均值為 37.64°，處于過渡態(tài)，并且，|sinγ|＜|－sinθcosγ|且－sinθcosγ＞0，位于 A區(qū)，符合人體慢跑時的運動姿態(tài)；當(dāng)人體跌倒時，α的平均值為67.39°，處于水平態(tài)，同時滿足| sinγ|＞|－sinθcosγ|且 sinγ＞0，位于D區(qū)，符合人體跌倒時的運動姿態(tài)。實驗測得三分鐘內(nèi)人體運動時的實時三軸加速度，由此合成得到人體正常行走、慢跑、正常行走時突然跌倒等階段的加速度曲線圖如分別圖6、圖7、圖8所示。

表5　同一個體在不同速度下正常行走時所測得數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度

表6　同一個體在不同速度下跑步時所測得數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度

表7　不同個體在相同速度下行走時所測得數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度

圖6　正常行走時加速度曲線圖

圖7　跑步時加速度曲線圖

圖8　跌倒時加速度曲線圖

圖6～圖8三個曲線圖直觀地顯示了正常行走、跑步狀態(tài)以及跌倒?fàn)顟B(tài)下的加速度變化情況。此外，由于人體運動過程中的合加速度是由X、Y、Z三軸加速度進行矢量合成求得的，當(dāng)人體正常行走和跑步時，X軸加速度明顯大于Y軸和Z軸的加速度，且人體跑步過程中的三軸加速度分量都要明顯高于人體正常正常行走過程中的三軸加速度分量。人體在跌倒時處于失重狀態(tài)，由于受到重力加速度影響，此時Z軸加速度出現(xiàn)明顯變化。人體跌倒時有不同姿態(tài)，因此人體跌倒時的三軸加速度不盡相同，由圖8可知跌倒時的加速度與正常行走和跑步時的合速度出現(xiàn)明顯區(qū)別。

4　結(jié)論

本文提出一種便攜式運動監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計方案，通過MSP430微控制器結(jié)合Android手機平臺實現(xiàn)人體運動的三軸加速度、速度、里程等參數(shù)測量，并通過運動模式識別算法判斷人體運動姿態(tài)，并發(fā)出跌倒警報，并且利用GPS定位技術(shù)對運動路線進行實時跟蹤。系統(tǒng)對運動參數(shù)分析處理可得到運動消耗的卡路里，評估人體運動量，以防止運動過度和運動損傷對健康造成威脅。

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Design and implementation of a movement monitoring system based on the human body sensor and Android technology

Cai Jing，Tian Ruyun，Liu Lei，Zhou Rui
（College of Instrumentation&Electrical Engineering，Jilin University，Changchun 130000，China）

In order to avoid the damages to the body that owing to the incorrect postures and excess exercises in the process of movement and race,the article proposes the design of a movement monitoring system based on the human body sensor and Android technology to monitor the real-time parameters and postures of the human body in the process of movement.Using the Android platform to calculate calories consume and evaluate modeling of the movement posture in order to avoid sports injury and physical overdraft.Adoption MSP430 microprocessor as controller of the monitoring system,three axis acceleration of the human body can be measured by using MPU6050 three-axis acceleration sensor.Moreover,motion parameters of acceleration,speed,mileage and consumption of calories in the movement can be detected.The trajectory of the human body can be tracked and positioned.Through the identification algorithm of human body posture,it can evaluate human body motion and prejudge dangerous action.Experimental results show,system can realize real-time motion monitoring and tracking,protect of health of exercisers.

motion monitoring；motion parameter；motion posture；the Android technology；burn of calories

TP212.9

A

10.16157/j.issn.0258-7998.2015.09.017

國家大學(xué)生創(chuàng)新項目[2014C65234]

2015－01－30)

蔡靖(1979－)，男，博士，講師，主要研究方向：穿戴式醫(yī)療儀器。

田入運(1992－)，男，本科，主要研究方向：穿戴式醫(yī)療儀器。

劉磊(1994－)，男，本科，主要研究方向：穿戴式醫(yī)療儀器。

中文引用格式：蔡靖，田入運，劉磊，等.基于人體傳感和Android技術(shù)的運動監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn) [J].電子技術(shù)應(yīng)用，2015，41(9)：63-66.

英文引用格式：Cai Jing，Tian Ruyun，Liu Lei，et al.Design and implementation of a movement monitoring system based on the human body sensor and Android technology[J].Application of Electronic Technique，2015，41(9)：63-66.