劉小安+彭濤+賈杉杉

摘要：隨著Android手機(jī)的普及和研究者對其在日常生活中功能的拓展挖掘，Android手機(jī)的功能已經(jīng)不再是單純用于通話，而漸漸滲透到人們?nèi)粘Ｉ畹母鱾€(gè)方面。該文以運(yùn)動(dòng)監(jiān)測作為切入點(diǎn)，利用Android平臺提供的傳感器接口，設(shè)計(jì)了一款基于Android平臺傳感器技術(shù)的運(yùn)動(dòng)監(jiān)測應(yīng)用，從而實(shí)現(xiàn)計(jì)步，俯臥撐計(jì)數(shù)等運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)記錄功能。

關(guān)鍵詞：Android；傳感器技術(shù)；運(yùn)動(dòng)監(jiān)測

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2017）01-0063-04

1 背景

隨著基于Android平臺的手機(jī)的普及和研究者對其在日常生活中功能的拓展挖掘，以及基于Android平臺的手機(jī)所配備的硬件（如：光線傳感器、壓力傳感器）日益豐富，Android手機(jī)的功能已經(jīng)不再是單純用于通話，而漸漸滲透到人們?nèi)粘Ｉ畹母鱾€(gè)方面，例如：家居控制、運(yùn)動(dòng)監(jiān)測。在運(yùn)動(dòng)監(jiān)測功能中，需要充分利用Android平臺給開發(fā)者提供的接口以及手機(jī)本身所配備的豐富的硬件，獲取用戶的運(yùn)動(dòng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并通過相關(guān)算法進(jìn)行加工和處理，從而實(shí)現(xiàn)通過手機(jī)對用戶運(yùn)動(dòng)進(jìn)行監(jiān)測和數(shù)據(jù)記錄。

本文將簡要介紹Android平臺為開發(fā)者所提供的傳感器接口以及簡單的調(diào)用方法，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)一款運(yùn)動(dòng)監(jiān)測應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)對用戶計(jì)步、俯臥撐計(jì)數(shù)等運(yùn)動(dòng)記錄功能。

2 Android平臺傳感器

在Android2.3 gingerbread系統(tǒng)中，Google公司提供了11種傳感器供應(yīng)用層使用。分別是：

#define SENSOR_TYPE_ACCELEROMETER 1 //加速度傳感器

#define SENSOR_TYPE_MAGNETIC_FIELD 2 //磁力傳感器

#define SENSOR_TYPE_ORIENTATION 3 //方向傳感器

#define SENSOR_TYPE_GYROSCOPE 4 //陀螺儀傳感器

#define SENSOR_TYPE_LIGHT 5 //光線感應(yīng)傳感器

#define SENSOR_TYPE_PRESSURE 6 //壓力傳感器

#define SENSOR_TYPE_TEMPERATURE 7 //溫度傳感器

#define SENSOR_TYPE_PROXIMITY 8 //距離傳感器

#define SENSOR_TYPE_GRAVITY 9 //重力傳感器

#define SENSOR_TYPE_LINEAR_ACCELERATION 10//線性加速度傳感器

#define SENSOR_TYPE_ROTATION_VECTOR 11//旋轉(zhuǎn)矢量傳感器

2.1 傳感器分類

以上11種傳感器可分為3類：

1）位移傳感器，這些傳感器測量沿三個(gè)軸線測量加速度和旋轉(zhuǎn)。（包含加速度、線性加速度、重力、陀螺儀和旋轉(zhuǎn)矢量傳感器）

2）環(huán)境傳感器 ，這些傳感器測量各種環(huán)境參數(shù)，例如周圍的空氣溫度和壓力，光線，和濕度。（包含壓力，光線和溫度傳感器）

3）位置傳感器，這些傳感器測量設(shè)備的物理位置。（包含距離、方向和磁力傳感器）

2.2 傳感器使用

以上11種傳感器使用方法類似，本文僅以加速度傳感器為例。

1）Android所有的傳感器都?xì)w傳感器管理器 SensorManager 管理，首先獲取傳感器管理器

SensorManager SensorManager = （SensorManager）getSystemService（Context，SENSOR_SERVICE）；

2）從傳感器管理器中獲取需要的傳感器

Sensor Speed = SensorManager.getDefaultSensor（Sensor.TYPE_ACCELEROMETER）；

3）實(shí)現(xiàn)傳感器監(jiān)聽方法

private SensorEventListener speedListener = new SensorEventListener（）{

@Override

public void onAccuracyChanged（Sensor arg0， int arg1） {}

@Override

public void onSensorChanged（SensorEvent event） {

float x = event.values[SensorManager.DATA_X]；

float y = event.values[SensorManager.DATA_Y]；

float z = event.values[SensorManager.DATA_Z]；

}；

4）注冊傳感器

SensorManager.registerListener（speedListener，Speed，SensorManager.SENSOR_DELAY_NORMAL）；

5）注銷傳感器監(jiān)聽

SensorManager.unregisterListener（speedListener）；

3 運(yùn)動(dòng)監(jiān)測應(yīng)用設(shè)計(jì)

應(yīng)用的整體架構(gòu)如圖1所示：

3.1 客戶端

采用Fragment+Viewpager作為基本UI框架，通過異步任務(wù)和多線程技術(shù)來實(shí)現(xiàn)訪問服務(wù)器；通過Handler、BroadcastReceiver動(dòng)態(tài)更新UI；通過Content Provider來實(shí)現(xiàn)不同Activity以及線程中數(shù)據(jù)的共享；通過Service來定時(shí)更新用戶的位置信息。在運(yùn)動(dòng)監(jiān)測的過程中，根據(jù)不同運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn)，運(yùn)用不同的傳感器接口來實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)監(jiān)測。

3.2 服務(wù)端

采用Servlet+MySQL的基本框架，使用阿里云服務(wù)器作為應(yīng)用的服務(wù)器，來實(shí)現(xiàn)與客戶端的交互、數(shù)據(jù)訪問以及操作處理。數(shù)據(jù)存儲采用MySQL開源數(shù)據(jù)庫，通過JDBC來實(shí)現(xiàn)Servlet與MySQL數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)傳輸。

服務(wù)端和客戶端的數(shù)據(jù)交互通過JSON來進(jìn)行封裝，從而便于解析處理。

3.3 運(yùn)動(dòng)檢測算法設(shè)計(jì)

1）計(jì)步監(jiān)測

考慮到用戶在運(yùn)動(dòng)過程中運(yùn)動(dòng)速度相對規(guī)律，本文采用加速度傳感器來實(shí)現(xiàn)計(jì)步功能。首先通過Android加速度傳感器接口獲取到運(yùn)動(dòng)過程中所產(chǎn)生的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；然后對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行其可視化，繪制x-y-z加速度與時(shí)間的圖像，如圖2、圖3所示：

由于篇幅限制，上兩張圖展示的是運(yùn)動(dòng)過程中較為典型的兩張圖像，其中圖2和圖3的最大差別在于圖2中X軸的曲線特征較為清晰的表現(xiàn)出了跑步的特征，而在圖3中y軸的特征較為清晰的表現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)的特征。而造成這一差別的原因在于用戶在跑步過程中，手機(jī)所放置的位置。

經(jīng)過一系列不同速度、不同手機(jī)放置位置的測試和圖像對比后，發(fā)現(xiàn)不管用戶的手機(jī)如何放置，在運(yùn)動(dòng)過程中，X＼Y＼Z軸的圖像總有至少一個(gè)是表現(xiàn)為近似周期性震蕩曲線，并且曲線的峰值基本和用戶跑步的步數(shù)是一致的。但是在用戶以不同速度跑步時(shí)，這個(gè)峰值的大小是有區(qū)別的。

因此，為了實(shí)現(xiàn)計(jì)步監(jiān)測功能，筆者需要找到一個(gè)閾值，用于過濾出反應(yīng)運(yùn)動(dòng)步數(shù)特征的有效值。為此筆者進(jìn)行了一些測試，選取了展現(xiàn)相對靜止時(shí)x-y-z加速度與時(shí)間的典型圖像，如圖4、圖5所示：

通過對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，筆者最終選定閥值如表1所示：

算法實(shí)現(xiàn)：

float x = event.values[SensorManager.DATA_X]；

float y = event.values[SensorManager.DATA_Y]；

float z = event.values[SensorManager.DATA_Z]；

if（Math.abs（x）>14.3||Math.abs（x）>14.2

||Math.abs（x）>14.5）

stepCount++；

//一段計(jì)錄結(jié)束后

stepCount = stepCount/2；

2）俯臥撐監(jiān)測

通過對俯臥撐運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)的分析，筆者發(fā)現(xiàn)，在做俯臥撐的過程中，胸部位置所對應(yīng)的地面位置光線強(qiáng)度變化明顯，因此選擇采用光線傳感器來實(shí)現(xiàn)俯臥撐計(jì)數(shù)。示意圖如圖6、7所示：

確定放置位置之后，筆者采集了做俯臥撐過程中光線傳感器的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)值，并繪制了光線強(qiáng)度與時(shí)間的圖像，如圖8所示：

通過光線強(qiáng)度與時(shí)間的圖像可以看出，俯臥撐運(yùn)動(dòng)過程中，光線傳感器的變化是非常規(guī)律的并且能夠很清晰的反應(yīng)光線俯臥撐的個(gè)數(shù)，即在停止過程中光線強(qiáng)度不變；在俯臥撐下降過程中，光線強(qiáng)度逐漸減小到特定值；在俯臥撐上升過程中逐漸增加到特定值。這種清晰的曲線特點(diǎn)使得俯臥撐計(jì)數(shù)變得相對簡單。

通過對圖像的分析，發(fā)現(xiàn)和計(jì)步監(jiān)測類似的，也需要從數(shù)據(jù)中找到一個(gè)閥值，用于區(qū)分是否觸發(fā)記錄一個(gè)俯臥撐。經(jīng)過一系列的實(shí)驗(yàn)，綜合考慮了外界光照環(huán)境及人體區(qū)別，本文最終選定閥值為5。

算法實(shí)現(xiàn)：

//整型處理

light= （int） event.values[0]；

if（light<5）{

pushUpCount++；

}

//記錄結(jié)束后，Count除2

pushUpCount = pushUpCount/2；

3.4 界面設(shè)計(jì)

為了給用戶以更好的體驗(yàn)，本運(yùn)動(dòng)監(jiān)測應(yīng)用采用簡潔清晰的界面設(shè)計(jì)風(fēng)格，突出主體，簡單易用。圖9、圖10為應(yīng)用部分效果圖。

4 安裝及測試

本運(yùn)動(dòng)監(jiān)測應(yīng)用是基于Android 2.1及以上版本平臺的手機(jī)應(yīng)用軟件。本文將該應(yīng)用安裝在了Nexus5、三星s5等型號的手機(jī)上，并進(jìn)行了測試。經(jīng)過測試，俯臥撐數(shù)量監(jiān)測誤差在正負(fù)兩個(gè)以內(nèi)；步數(shù)監(jiān)測效果穩(wěn)定性一般，在慢跑狀態(tài)下誤差較小，在步行條件下誤差不穩(wěn)定。

5 結(jié)束語

本應(yīng)用基于Android平臺所提供的傳感器API以及Android手機(jī)上常用的加速度傳感器和光線傳感器，通過對傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)了記步監(jiān)測以及俯臥撐監(jiān)測。隨著手機(jī)傳感器的日益豐富，可以用于監(jiān)測用戶行為的傳感器將日益增加，因此傳感器選擇以及算法都可以進(jìn)一步改進(jìn)，使得監(jiān)測結(jié)果更加準(zhǔn)確。

參考文獻(xiàn)：

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