基于MEMS加速度传感器的计步器设计

基于MEMS加速度传感器的计步器设计

摘要：本项目是设计一个计步器，实现对人体运动时三轴重力加速度的测量、分析、运算，从而达到实时监测用户行走步数，预判人体健康状况等目的。该计步器通过基于MEMS的三轴加速度传感器ADXL345采集人体运动时的加速度信息, 用STM32微控制器对数据分析、带阈值计步算法处理，实现计步功能,并通过HC-05蓝牙模块将步数信息传给与其通信的手机上。

关键词: STM32；MEMS；ADXL345三轴加速度传感器；带阈值计步算法

摘要 1

Abstract 1

1 引言 2

1.1研究背景与意义 2

1.2国内外发展现状 2

1.3研究内容 3

2 系统设计方案 3

2.1 方案论证 3

2.2 系统设计 4

2.3 开发环境 6

3 系统软件模块设计 7

3.1 软件总体设计 7

3.2 三轴加速度传感器软件 8

3.3 蓝牙模块软件 9

4 计步算法 10

4.1 计步算法原理 10

4.2 计步算法方案论证 11

4.3 计步算法介绍 11

5 系统测试 13

5.1 测试步骤 13

5.2测试方法与数据 14

5.3测试结果分析 16

6 总结 17

致谢 17

参考文献 17

1 引言

1.1研究背景与意义

忙碌的生活和丰富的网络生活，使人们忽视了身体健康，缺乏运动，导致身体亚健康的状态。而智能的可穿戴设备不仅佩戴方便，更能实时监测人体健康，故其越来越受欢迎，手环计步器就是一个典型代表。手环以其可贴身佩戴、无负担、佩戴方便、采集数据精确、智能等特点流行并应用于各个领域。

在医疗方面，手环计步器在采集、处理分析使用者身体数据信息的同时，可推断出用户健康状况，提出相应的预防、治疗方案，还可以通过与朋友、家人分享健康数据的同时去激励大家一起保持健康生活状态的习惯。在采矿方面，可穿戴设备还可以对矿井下的工作人员起到跟踪定位、体能监测、通信等作用。在军事、救援抢险、科研等领域，可穿戴设备也将起到至关重要的作用。而手环计步器将是一个比手机更加方便可携带的智能设备[[[] 宋博林.可穿戴设备的现状和未来发展方向概述[J]. 硅谷. 2014(08)]] 。

计步器通过对数据的精密采集和计算，随时监测人体的身体健康状态。实验证明，人体运动时的加速度绝对值对时间的积分越大，耗氧量越大，二者成正比关系，即运动加速度也成为了研究运动能耗及其测量方法的重要参数。本文基于三轴加速度计的计步器式运动监测系统设计，获取运动时加速度信息并进行计算，直观输出人体运动步数及消耗体能。

1.2国内外发展现状

计步器做成手环可佩戴在手腕上，根据ZDC互联网消费中心截止至2016/5/9统计的智能手环品牌占有率，2016年受人们喜爱的智能手环有小米、华为、荣耀、乐心、Fitbit、埃微、三星、Jawbone、苹果、索尼等。小米手机性价比较高，步行运动测试误差在5%左右。华为荣耀zero手环具有计步、监测运动状况与睡眠治疗、信息提醒功能，具备IP68防水标准。华为B2手环通过A+Gsensor超灵敏传感器采集数据，再对数据进行特殊处理，完成用户各种运动状态的准确判断，并加入了蓝牙耳机功能，达到方便通信的功能。Fitbit Flex计步比较准确，可显示数据、防水、应用于双系统。

以上这些手环越来越受欢迎，是以后智能生活的趋势。手环计步器大多依据三轴加速度传感器实时捕捉到的三个维度的加速度数据，通过滤波、峰谷检测和各种逻辑运算、算术运算等处理，最后算得步数、运动距离、消耗的卡路里等数据[[[] 李辰成. 面向移动智能终端的运动量传感信号分析及应用[D].华南理工大学,2012.19-37 ]]。目前计步器尚存在测量误差，但随着越来越多的技术员开发与提高计步算法精度，相信以后的手环计步会越来越精确，也会适用于更多人员，实时监测人体健康状况并激励人们运动。

1.3研究内容

本论文主要分为五章：第一章首先介绍了课题研究背景意义以及国内外发展现状；接下来进行系统方案设计，通过几组预备方案对比选定最终方案；第三章描述了系统硬件平台，简单介绍了处理器及传感器特性；第四章的系统软件设计及算法是本论文的重点内容，详细介绍了算法原理和软件实现；最后通过实测数据验证计步算法的正确性。

参考文献

[1] 宋博林.可穿戴设备的现状和未来发展方向概述[J]. 硅谷. 2014(08)

[2] 李辰成. 面向移动智能终端的运动量传感信号分析及应用[D].华南理工大学,2012.19-37

[3] 齐保振.基于运动传感的个人导航系统及算法研究[D].浙江大学,2013.

[4] 彭雷,孙怡宁,杨先军,马祖长. 一种脚部加速度信息获取系统的设计与实现[J]. 自动化与仪器仪表,2010,03:120-122+125.

[5] 吕晶晶. 基于加速度传感器的震源定位算法研究[D]. 中北大学,2014.

[6] 谢如花.步数检测方法及在手腕式计步器中的应用研究[D]. 兰州交通大学 2013

[7] ALIENTEKATK datasheet,HC05 User's Guide.

[8] 张冬至,胡国清. 微机电系统关键技术及其研究进展[J]. 压电与光,2010,03:513-520.

[9] 孙书鹰,陈志佳,寇超.新一代嵌入式微处理器STM32F103开发与应用[J]. 微计算机应用. 2010(12)

[10] 黄启友. 基于陀螺仪传感器的一种人机交互技术[D]. 湘潭大学,2011.

[11] 徐川龙.基于三维加速度传感器的人体行为识别[D].杭州：浙江工业大学，2013.