一種運(yùn)動手表的設(shè)計,運(yùn)動狀態(tài)識別總體方案

摘要：為了彌補(bǔ)市場上現(xiàn)有產(chǎn)品缺少對乒乓球和羽毛球運(yùn)動狀態(tài)識別的現(xiàn)狀，設(shè)計了一個佩戴于持球拍手腕就可以識別這兩種運(yùn)動中多種狀態(tài)的手表。其硬件主要采用STM32F103C8T6單片機(jī)、MPU6050傳感器、藍(lán)牙串口模塊。運(yùn)動狀態(tài)識別實現(xiàn)方法：由3軸加速度和3軸角速度計算出以大地坐標(biāo)為參考系的3軸角度，數(shù)據(jù)經(jīng)過高通濾波、平滑、數(shù)據(jù)分窗的預(yù)處理后進(jìn)行特征值提??；再依據(jù)隨機(jī)森林分類識別算法，識別乒乓球、羽毛球運(yùn)動過程中的多種狀態(tài)。該手表具有硬件成本低、體積小、功耗低等特點，經(jīng)過測試，其識別率可達(dá)90%以上。

0 引言

近年來穿戴式設(shè)備是開發(fā)的熱點項目，各種品牌的運(yùn)動手表、手環(huán)層出不窮，穿戴式運(yùn)動狀態(tài)識別設(shè)備的應(yīng)用前景可觀?，F(xiàn)在市場上的產(chǎn)品對運(yùn)動狀態(tài)識別集中在識別某個時間段進(jìn)行的某種運(yùn)動，如走路、跑步、睡眠，缺少對乒乓球、羽毛球運(yùn)動識別的設(shè)備。而專業(yè)的運(yùn)動識別的設(shè)備集中在視頻圖像的分析和不同部位多傳感器裝置檢測分析]兩種方式，兩種方式設(shè)備體積大、成本高，只適合在實驗室中使用，不適合向普通大眾推廣。目前運(yùn)動狀態(tài)分類識別算法主要有動態(tài)K近鄰、決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

為了滿足乒乓球和羽毛球業(yè)余運(yùn)動愛好者對運(yùn)動過程動作狀態(tài)識別記錄的要求，本文將介紹一種運(yùn)動手表的設(shè)計。它由簡單硬件構(gòu)成，利用在時域上分析的隨機(jī)森林分類算法就可以識別乒乓球和羽毛球運(yùn)動的多種狀態(tài)。本設(shè)計具有體積小、功耗低、成本低的特點，可以嵌入到現(xiàn)在已有的智能手表中，做到功能升級。

1 運(yùn)動狀態(tài)識別總體方案

1.1 運(yùn)動手表硬件設(shè)計

乒乓球/羽毛球運(yùn)動狀態(tài)識別手表的硬件主要由控制處理核心STM32單片機(jī)、MPU6050傳感器模塊、BLE 藍(lán)牙模塊、按鍵模塊、顯示模塊、電源管理模塊6部分組成。手表系統(tǒng)工作原理為: 控制處理核心STM32F103通過IIC接口讀取MPU6050的加速度計和陀螺儀數(shù)據(jù)，利用數(shù)字運(yùn)動處理器（DMP）輸出四元數(shù)后解算得到3軸歐拉角[7]。經(jīng)過數(shù)據(jù)濾波后用相應(yīng)的識別算法對運(yùn)動狀態(tài)進(jìn)行識別，將識別的信息用OLED顯示屏顯示并通過藍(lán)牙模塊發(fā)送到上位機(jī)。各個模塊的功能如下。

(1)控制處理核心：選擇意法半導(dǎo)體STM32F103C8T6，它控制整個系統(tǒng)的各個模塊工作狀態(tài)、傳感器數(shù)據(jù)的處理和識別算法的實現(xiàn)。它運(yùn)算速度快、體積小、功耗低、外設(shè)豐富，滿足腕戴式手表對體積、速度、功耗的要求。

(2)傳感器模塊：傳感器采用MEMS數(shù)字傳感器MPU6050，它由整合了加速度計、陀螺儀的6軸傳感器和一個可擴(kuò)展的DMP組成。相比于多傳感器的方案，它避免了時間軸之差的問題，并減小了體積[8]。傳感器通過IIC接口將數(shù)據(jù)傳輸?shù)絾纹瑱C(jī)中。

(3)BLE藍(lán)牙模塊：選用型號為CC2541的BLE藍(lán)牙串口模塊，BLE技術(shù)具有低成本、低功耗、短距離的特點。該藍(lán)牙模塊最高支持2 Mbit/s的傳輸速率，工作電流小于20 mA，滿足系統(tǒng)UART串口設(shè)計的115 200 bit/s波特率的通信要求。

(4)按鍵模塊：主要完成模式選擇以及手表的開關(guān)機(jī)。

(5)顯示模塊：選用0.96英寸OLED顯示屏，顯示單元能夠自發(fā)光。全屏點亮?xí)r功耗為0.08 W，正常全屏顯示漢字僅需0.06 W，很符合手表低功耗的要求。

(6)電源管理模塊：選用 TD8208升壓芯片將3.7 V鋰電池升壓到5 V，再經(jīng)過AP2125K-3.3芯片降壓到3.3 V。兩款電源芯片均有輸出使能端，可通過控制使能端實現(xiàn)對其他模塊的電源管理。

手表硬件連接圖如圖1所示。

1.2 運(yùn)動手表系統(tǒng)狀態(tài)設(shè)計

系統(tǒng)設(shè)計主要有關(guān)機(jī)狀態(tài)、時間顯示狀態(tài)、模式選擇狀態(tài)、乒乓球模式、羽毛球模式、自識別模式6個狀態(tài)，各個狀態(tài)通過按鍵選擇進(jìn)行切換，狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖如圖2所示。

由圖2可知，系統(tǒng)初始狀態(tài)為關(guān)機(jī)狀態(tài)，通過長按開關(guān)機(jī)鍵使系統(tǒng)開機(jī)并進(jìn)入時間顯示狀態(tài)。如果不進(jìn)行按鍵選擇，系統(tǒng)將保持在時間顯示狀態(tài)。如果按動選擇按鍵，系統(tǒng)將跳轉(zhuǎn)到模式選擇狀態(tài)，再通過按動模式選擇按鍵進(jìn)入對應(yīng)的工作模式。如果進(jìn)入乒乓球模式或羽毛球模式，就對運(yùn)動中揮臂、揮拍、正反手等動作進(jìn)行識別。如果選擇自識別模式，系統(tǒng)先識別當(dāng)前運(yùn)動是乒乓球運(yùn)動還是羽毛球運(yùn)動，識別成功后再自動跳轉(zhuǎn)到對應(yīng)的模式下進(jìn)行運(yùn)動狀態(tài)識別。如果需要重新選擇運(yùn)動模式，通過返回按鍵使系統(tǒng)返回到時間顯示狀態(tài)，重復(fù)上述選擇方法進(jìn)行模式選擇。

2 運(yùn)動狀態(tài)識別算法設(shè)計

運(yùn)動狀態(tài)識別主要由數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、分類識別4部分組成。識別流程及結(jié)構(gòu)如圖3所示。

2.1 數(shù)據(jù)采集

STM32F103C8T6單片機(jī)通過IIC接口讀取MPU6050的加速度、角速度、角度數(shù)據(jù)，將采集的數(shù)據(jù)緩沖到各自對應(yīng)的數(shù)組中，完成基本的數(shù)據(jù)采集。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理分3步完成，依次為重力加速度分離、過濾平滑、數(shù)據(jù)分窗[4]。

(1)重力加速度分離：加速度傳感器輸出的原始數(shù)據(jù)中包含重力加速度分量，而X、Y、Z軸是固定的，運(yùn)動手表發(fā)生普通旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn)時，重力加速度則對3個軸產(chǎn)生加速度分量。為了避免重力加速度分量引進(jìn)的干擾，本設(shè)計對傳感器采集的3軸加速度進(jìn)行重力加速度分離。重力加速度分離采用高通濾波的方法[5]，求解公式如下：

式中G代表各軸重力加速度分量，A代表加速度傳感器原始測量數(shù)值。提取出重力加速度分量后，用加速度傳感器原始數(shù)值減去重力加速度分量得到實際運(yùn)動產(chǎn)生的加速度值。

(2)過濾平滑：數(shù)據(jù)的平滑與過濾是為了過濾噪聲和異常數(shù)據(jù)，本設(shè)計采用連續(xù)滑動20點均值做平滑濾波，即設(shè)置一個容量為20個數(shù)據(jù)點的FIFO，把FIFO內(nèi)的20個數(shù)據(jù)點的均值作為一個新的采樣點，且濾波后使得提取的特征具有更明顯的區(qū)分度。數(shù)據(jù)平滑處理前后波形圖如圖4所示。

(3)數(shù)據(jù)分窗：本設(shè)計采用動態(tài)窗口的方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分窗處理，窗口大小的設(shè)置是一個不定的參數(shù)，通過實驗事先設(shè)置好3軸加速度的閾值，當(dāng)X、Y、Z任一個軸加速度值大于對應(yīng)的閾值時，觸發(fā)開啟窗口，當(dāng)觸發(fā)開啟窗口的那個軸的加速度值小于對應(yīng)的閾值時就關(guān)閉窗口。即系統(tǒng)窗口只顯示加速度大于閾值的這段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。因為只有運(yùn)動時才會產(chǎn)生相對較大的加速度，而系統(tǒng)主要識別運(yùn)動過程中的不同狀態(tài)，所以這樣就無需對非運(yùn)動狀態(tài)下進(jìn)行識別，減少識別誤差。加速度動態(tài)分窗示例圖如圖5所示。

2.3 特征提取

特征提取集中在窗口開啟的這段時間內(nèi)，主要提取各軸加速度、角速度、角度的最大及最小值和角度的積分面積等主要特征[9]。

以乒乓球橫板握法正反手的一組數(shù)據(jù)為例，如圖6所示，X軸角速度的最小值在正反手揮拍中有明顯差別，所以將X軸角速度的最小值作為識別正反手的一個重要特征。

本設(shè)計只使用了最大值、最小值、積分面積3個統(tǒng)計量作為特征，并沒有使用復(fù)雜的時頻特征和頻域特征，主要有兩個原因：

(1)經(jīng)過試驗發(fā)現(xiàn)，最大值、最小值、積分面積這3個特征在運(yùn)動狀態(tài)的識別中區(qū)分度較大，已經(jīng)能夠達(dá)到一個較好的識別效果；

(2)本手表是基于STM32單片機(jī)平臺設(shè)計的，其浮點計算能力有限，不適合提取計算量較大的時頻特征和頻域特征[4]。

所以本設(shè)計中沒有使用時頻特征和頻域特征，而把前期的數(shù)據(jù)處理作為識別的重要前提，并通過基于時間跨度的動態(tài)分窗方式，結(jié)合隨機(jī)森林算法，對不同的運(yùn)動狀態(tài)進(jìn)行分類識別。

2.4 分類識別

基于本設(shè)計自身硬件屬性，對比并試驗了當(dāng)前普遍使用的識別分類算法，結(jié)果發(fā)現(xiàn)隨機(jī)森林分類算法在本系統(tǒng)上有著計算效率和識別準(zhǔn)確率較高的特點，因此選擇隨機(jī)森林作為本系統(tǒng)的分類算法。隨機(jī)森林算法實現(xiàn)原理圖如圖7所示。

通過大量的測試實驗最終確定本設(shè)計選取X軸角速度最大值和最小值、X軸角度最小值和積分面積、Y軸角速度最小值、Y軸角度最大值和最小值、Z軸角速度最大值8個有著明顯區(qū)分度的特征值。每次在動態(tài)窗口中提取上述8個特征，將提取的特征依次和每個運(yùn)動狀態(tài)的特征樹進(jìn)行擬合，擬合特征最多的那棵樹就識別為本次運(yùn)動的狀態(tài)。

特征區(qū)間的設(shè)定上，本設(shè)計以專業(yè)運(yùn)動員的訓(xùn)練數(shù)據(jù)為參考，如圖6所示的數(shù)據(jù)，橫板握法的正反手各自特征樹上X軸角速度特征區(qū)間分別為[-150 -80]，[-70 0]。其他特征區(qū)間的參數(shù)整定方法同上，這里不再贅述。

3 手表測試

本次測試方法為隨機(jī)選取乒乓球和羽毛球業(yè)余運(yùn)動員各一位，使用本手表在相應(yīng)的運(yùn)動中進(jìn)行測試，主要記錄人工識別計數(shù)和設(shè)備識別計數(shù)，并做比對，分析誤差。具體測試數(shù)據(jù)如表1、表2所示。

從實驗結(jié)果可以看出，設(shè)備識別計數(shù)準(zhǔn)確率在90%以上。運(yùn)動中對正手揮拍識別比實際揮拍數(shù)多，而反手揮拍識別計數(shù)要實際揮拍數(shù)少，分析原因發(fā)現(xiàn)，因為系統(tǒng)動態(tài)窗口開啟的閾值是預(yù)先設(shè)定值，反手揮拍中動作幅度比較小時加速度值沒有達(dá)到開啟閾值，所以計數(shù)要小于實際數(shù)。可以通過減小開啟閾值來提升反手揮拍的識別率，但同樣不能使開啟閾值太小，否則手腕部一些非運(yùn)動狀態(tài)也會觸發(fā)開啟窗口引起識別誤差，使正手揮拍識別數(shù)遠(yuǎn)大于實際數(shù)。因此窗口開啟閾值的設(shè)定也是設(shè)計的關(guān)鍵。本系統(tǒng)乒乓球模式下閾值為1 m/s2，羽毛球模式下閾值為1.2 m/s2。

4 結(jié)論

本文設(shè)計的手表采用STM32F103+MPU6050方案，成本低、功耗低、體積小，且對乒乓球和羽毛球運(yùn)動過程中主要運(yùn)動特征識別較為準(zhǔn)確，效果較好，識別率均在90%以上。該手表滿足普通大眾的應(yīng)用，可進(jìn)一步推廣。