CC BY
6
Scientific journal ISSN 2413-158X (online)
PHYSICAL AND MATHEMATICAL EDUCATION ISSN 2413 1571 (Print)
Has been issued since 2013.
Науковий журнал
Ф1ЗИКО-МАТЕМАТИЧНА ОСВ1ТА
Видаеться з 2013.
http://fmo-journal.fizmatsspu.sumy.ua/
Боллий В.О., Лунгол О.М., CyxoeipcbKa Л.П. Дослiдження алгоритму роботи Kp0K0Mipa з використанням iнерцiйних датчитв MEMS. Ф'!зико-математична освта. 2020. Випуск 3(25). Частина 2. С. 15-20.
Bolilyi V., Lunhol O., Sukhovirska L. Investigation of the pedometer operation algorithm using MEMS inertial sensors. Physical and Mathematical Education. 2020. Issue 3(25). Part 2. Р. 15-20.
DOI 10.31110/2413-1571-2020-025-3-019 УДК 004.4
В.О. Болтий
Центральноукранський державний педагогiчний ушверситет iменi
Володимира Винниченка, Украна vasyl.bolilyj@gmail.com ORCID: 0000-0002-1923-1058 О.М. Лунгол
Донецький на^ональний медичний унiверситет, Украна
olyalungol@gmail.com ORCID: 0000-0001-8128-0072 Л.П. CyxoBipcbKa
Донецький на^ональний медичний унiверситет, Украна
suhovirskaya2011@gmail.com ORCID: 0000-0003-0353-9354
ДОСЛ1ДЖЕННЯ АЛГОРИТМУ РОБОТИ КРОКОМ1РА З ВИКОРИСТАННЯМ 1НЕРЦ1ЙНИХ ДАТЧИК1В MEMS
АНОТАЦЯ
Формулювання проблеми. В daHiü po6omi розглядаеться поняття «мобiльний спорт» - обчислення, якi застосовуються для спортивно)'галузi. 1х основы: завдання - це зб'р та анал'в даних, моделювання та симуляця процесв; робота з базами даних та експертними системами. Впровадження сучасних iнформацiйно-комунiкацiйних технолог'ш в спортивну галузь - це об'ективна потреба, що вимагае прояву мобiльносmi, /н/'ц/'ативи i mворчосmi. При розробц моб'шьного додатку для спортивно) галузi необхiдно врахувати р'гзн': техн'нш та медико-бiологiчнi параметри. 1ннова^йний прогрес суспльства вимагае розробки та аналiзу алгоритм'в роботи сучасних кроком'р'ю на основi м'шроелектромехан'нних систем, iнерцiальних датчишв i складного програмного забезпечення.
Матер/'али i методи. У досл'дженш використано 3-осьовi акселерометри типу ADXLxxx (а саме Акселерометр ADXL345), якi виготовляе фiрма Analog Devices, цифровий фiльmр. Лiнiйний регстр зсуву та динам'мний порiг застосовано для визначення здйснення кроку. Для досягнення поставлено)мети були викорисmанi так методи досл 'дження: емтричш (спостереження, пор'юняння), mеореmичнi (анал'з матер'шл'ю, 'деал'вац'я, уявний експеримент) та комп'ютерне моделювання.
Результати. Побудований алгоритм роботи кроком'ра, визначено ос прискорення руху, дан з яких мають використовуватись для базових обчислень. Обфунтовано, охарактеризовано та запропоновано формули для обчислення параметр'в «крок», «в'дстань»; описано виб'1р осей прискорення, наведено приклад вим'рювання прискорень руху людини, описано правила знаходження середнх значень з осей прискорення, проанал'зовано параметр «в'дстань», лiнiйний регстр зсуву та динам'чний порiг зд 'шснення кроку, розглянуто будову л'мильнику крокiв.
Висновки. Результати проведеного досл'дження показали ефективнсть розробленого спортивного моб'шьного додатку на платформi iOS мовою Swift з роботи кроком'ра на базi 3-осьового акселерометру типу ADXL345, як д'ево)'модел'1 для полпшення фimнес навичок користувач'ю, персонал'вацП навантаження та систематизацй' режиму тренувань i активно)' життед'яльностi.
КЛЮЧОВ1 СЛОВА: iнерцiальний датчик, акселерометр, кроком':р, крок, рух.
ВСТУП
Постановка проблеми. Сучасний спорт займае важливе мкце як у фiзичнiй, так i в духовнш KynbTypi сусптьства (Tudor-Locke, 2004). Спорт як сусптьне явище виконуе рiзноманiтнi со^альш функцп, а заняття спортом розглядаеться не ттьки як споаб змщнення та збереження здоров'я, але i як превентивний захд спрямований на запоб^ання алкоголiзацií, наркотизацп та шших антисо^альних проявiв поведшки, особливо у молодiжному середовиш^ (Bravata, 2007).
Як результат активного впровадження сучасних шформацмно-комунтацмних технологш в ус сфери нашого життя, в спортивна галyзi почали активно використовувати мобтьы додатки. Спортивнi мобтьы додатки досить попyлярнi серед бажаючих вести здоровий спосiб життя i займатися спортом, осктьки допомагають систематизувати режим тренувань i активноÏ жип^яльносп.
На сьогоднi не iснye однозначного визначення поняття «мобтьний спорт». У науковому середовиш^ пiд поняттям «мобтьний спорт» розyмiють обчислення, якi застосовуються для спортивноÏ галyзi (Tudor-Locke, 2004). Ця шформатика для спорту являе собою мiждисциплiнарнy галузь, яка ткно пов'язана з дисциплiнами, як-от: фiзика, математика, фiзiологiя, бiохiмiя, психологiя, теорiя навчання, спортивна медицина та Ышл (Bravata, 2007). IÏ основнi завдання - це збiр та аналiз даних, моделювання та симyляцiя процеав; робота з базами даних та експертними системами.
Спорт - це не ттьки основа здорового майбутнього кожноÏ наци, але й галузь, яка суттево впливае та формуе валовий внутршый продукт (ВВП) крайни. Показник ВВП УкраÏни, що стосуеться спорту за 2019 рiк на 1 млрд. грн. перевищив запланован цифри (бiльше 15 %). Це свщчить про зростання ринку та хороши перспективи IТ-галyзi «Мобiльний спорт». Серед уах девайсiв, якi були використан для розробки «спортивних додатюв», частка смартфонiв складае 35 %. Це пов'язано з тим, що в сучасних смартфонах поеднан телефон, mp3 плеер, акселерометр та шшл важливi функцп. Саме через це смартфони стали орieнтиром для розробки «спортивних додатюв».
Аналiз актуальних дослщжень. Iнтенсивнiсть життя сyчасноÏ людини, перенасичення iнформацieю е настiльки високим, що, на думку В. Ашанша, Л. Фтенко, Г.Полторацько!^ потребуе залучення додаткових енергетичних ресурав органiзмy. Цi ресурси слщ систематично поповнювати та вщновлювати для пiдтримки здоров'я. На думку Piercy K.L., Troiano R.P., Ballard R.M., Carlson S.A., Fulton J.E., Galuska D.A. та шших авторiв iнформацiйнi технологи дозволяють оптимiзyвати взаемод^ мiж тренером або спортивним лтарем та спортсменом (Tudor-Locke, 2004). У дослщженнях Zhou M., Fukuoka Y., Mintz Y., Goldberg K., Kaminsky P., Flowers E. вказуеться, що тренер завдяки комп'ютерним програмам володie рiзноманiтною iнформацieю про стан людини, вся Ыформа^я, що оперативно надаеться пщ час тренування, дозволяе планувати шдивщуально для кожноÏ людини фiзичне навантаження, пiдiбрати комплекси вправ, комбшацп технiчних елементiв тощо (Bravata, 2007).
Особливо актуальним для пiдготовки сучасних спортсмеыв, на думку В.Пасько, А. Ровного, Chang Y.K., Etnier J.L., Wiemeyer J. та Ыших вчених, е застосування мобтьних додаткiв для оперативного керування тренуванням. У дослщженнях В. Голохи, В. Романенко, Л. Подр^айло, С. Ермакова, Jennifer L.Etnier, Yu-Kai Chang, Ho C.L., Fu Y.C., Lin M.C., Chan S.C., Hwang B., Jan S.L. та ш. авторiв приводяться розробки мобтьних щоденниюв тренера та спортсменiв, програми для отримання шдивщуальних показникiв спортсмеыв та аналiзy резyльтатiв тренування (Tudor-Locke, 2004; Bravata, 2007). Автори надають розгорнуте обфунтування доцiльностi застосування сучасних Ыформацшних технологiй у тренувальному процеа та доводять 1х безпосереднiй вплив на функцюнальы можливостi органiзмy спортсмешв.
Мета статп. Дослiдити використання Ыерцмних датчиюв MEMS у крокомiрах на прикладi 3-осьового акселерометру типу ADXLxxx, побудувати алгоритм роботи крокомiра, визначити оа прискорення руху, данi з яких будуть використовуватись для базових обчислень.
МЕТОДИ ДОСЛ1ДЖЕННЯ
Для досягнення поставленоÏ мети були використанi такi методи дослiдження:
- теоретичнi - аналiз наyковоÏ лiтератyри з проблеми шформатизацп спортивноÏ галyзi та розробки й використання мобтьних додатюв для оперативного керування фiзичного навантаження; аналiз лiтератyри iз спортивноÏ медицини, анатомп та фiзiологiÏ спорту для визначення доцтьносп застосування сучасних iнформацiйних технологш у тренувальному процеа. Проведення уявного експерименту iз aнaлiзом резyльтатiв дослщження;
- емпiричнi - порiвняння спортивних мобтьних програм для отримання шдивщуальних показниюв спортсменiв та aнaлiзy результат тренування;
- комп'ютерне моделювання - моделювання фiзичноÏ активност людини в процеа ходьби iз обчисленням пaрaметрiв «крок» та «вiдстaнь».
РЕЗУЛЬТАТИ ДОСЛ1ДЖЕННЯ
Сyчaснi крокомiри розробляються на основi мiкроелектромехaнiчних систем (MEMS), iнерцiaльних дaтчикiв i складного програмного забезпечення для виявлення кроюв (Pedometers, 2G2G). Саме Ыерщальы датчики MEMS дозволяють значно точнше iдентифiкyвaти кроки та значно зменшувати кiлькiсть помилок в розрахунках (Schipperijn, 2014). Через низьку варткть, мiнiмaльнi потреби щодо простору й енергп iнерцiйнi датчики MEMS використовуються у крокомiрaх, якi iнтегрyються в портативн електроннi пристрок мyзичнi плеери, мобтьы телефони та iн. Для них щеально пiдходять мaленькi, тоню, малопотужы, 3-осьовi акселерометри типу ADXLxxx, як виготовляе фiрмa Analog Devices [Schipperijn, 2014; Lehman, 2014).
Для aнaлiзy б^у або ходьби вибираемо параметр «прискорення». Акселерометр ADXL345 здатен визначати прискорення в процеа руху людини вздовж осей х, у та z, зокрема: вздовж вертикально( оа, вздовж оа руху вперед та вздовж бiчноÏ оа (Naqvi, 2012).
Приклад вимiрювaння прискорень людини в процеа б^у вздовж вертикaльноÏ осi (осi x), вздовж оа руху вперед (осi y) та вздовж бiчноÏ осi (осi z) демонструеться на рис. 1. Незалежно вщ того, як носиться крокомiр, принайми одна вiсь не матиме вщносно великих перiодичних змiн прискорення. Тому для виявлення циклу ходьби або б^у потрiбен динaмiчний алгоритм для виявлення прискорення по вам трьом осям (Capela, 2015).
приклад
Рис. 1. Прискорення на осях х, у та z у процесi бiгу
Для згладжування сигналiв потрiбен цифровий фтьтр (Naqvi, 2012). З цieю метою можна використати чотири регiстри та пщсумовуючий блок (рис. 2).
□¡дфтьтроваш
Рис. 2. Цифровий фiльтр
Система оновлюе максимальнi та мiнiмальнi значення з осей прискорення через кожн 50 вимiрювань. Середне значення - називають динамiчним пороговим рiвнем. Якщо змiни було впроваджено, то пор^ - динамiчний. Для подальшо|' фшьтрацм KpiM динам1чного порогу використовуеться динам1чна точнпсть (рис. 3).
Рис. 3. Динамнний nopir та динамiчна TOHHÎCTb
Лiнiйний репстр зсуву та динамiчний порiг використовуються для визначення здмснення кроку. Лiнiйний репстр зсуву складаеться з двох регiстрiв: sample_new та sample_old. Данi, якi в них мктяться, вiдповiдно називаються sample_new i sample_old. Коли надходить новий зразок даних, sample_new зсуваеться в репстр sample_old. Однак перемiщення sample_result у sample_new залежить вiд стану, зокрема: якщо змшна «прискорення» перевищуе змЫну «точысть», то sample_result перемiщуеться в sample_new; iнакше sample_new - незмшна. Таким чином, група регiстр зсуву здатна усувати високочастотний шум i уточнювати результат.
ОБГОВОРЕННЯ
BiKHO часу дозволяе не брати до уваги помилковi Bi6pau,iï. Припускаемо, що людина у CTaHi спокою робить в середньому один крок кожн двi секунди. Це дозволяе встановлювати iнтервал мiж двома кроками у bîkhî часу, який, як правило, повинен коливатись вщ 0,2 до 2,0 секунд. Вiбраuiï з штервалами, якi виходять за межi втна часу не повиннi братись до уваги.
Лiчильник крокiв рахуе кроки з осей х, у та z залежно вщ того, прискорення яко'|' осi е найбiльшим. Якщо змiни прискорення занадто малi, то лiчильник ïx не враховуе.
Лiчильник крокiв мае два робочих стани: пошук регулювання i уточнення регулювання. Вiн починае працювати в режимi пошуку регулювання, який тривае чотири неперервно здмснених крокiв, пiсля яких результат оновлюеться та вiдображаеться, а лiчильник переходить в режим уточнення виявленого регулювання. В цьому режимi кiлькiсть крокiв оновлюеться пiсля кожного зробленого кроку. Однак, якщо буде виявлений хоча б один крок, який не вщповщае умов^ то лiчильник повернеться в режим пошуку регулювання та чотирьох неперервно здшснених кро^в. Алгоритм функцюнування для параметра «крок» (рис. 4).
Лнильник = о
Розрахування значень DC та РЕАК_ТО_РЕАК для кожноТ acl
Встановлення флагу хибного кроку = 0
Встановлення динамнно! T04HQCTÎ (користувачем)
I н 1 ц5а л i за MIN та МАХ значень для поршняннь
Збереження остан1х значень 3 осей до зсувного репстру
Знаходження МАХ та MIN значень 3 осей
г NEW FIXED ->NEW FIXED
NEW FIXED -> OLD FIXED J
RESULT->NEW_FIXED NEW_FIXED ->OLD FIXED
Знаходження oci, эмша прскорення я к □ i найб1льша
ВиклиДПМЕ WINDOW!)
OLD_FIXED>DC>NEW_FIX ED? & BAD FLAG В 0?
Збережен ня дан их
Рис. 4. Алгоритм для параметра «крок»
Пiсля обчислення параметра «крок», щоб отримати параметр «вщстань» використовуемо рiвняння:
в'дстань = кЛьксть KpoKie * довжина кроку Довжина кроку залежить вщ швидкост руху та зросту користувача. Довжина кроку зростае iз збiльшенням зросту та зростанням швидкост руху користувача. Як правило, параметр «вщстань», «швидюсть» та «калорм» оновлюються кожнi двi секунди. Таким чином, щоб визначити довжину кроку потрiбно рахувати кроки кожнi двi секунди.
Швидкiсть передачi даних становить 50 Hz, FIFO чту ADXL345 робить непотрiбним для процесора читання даних кожн 20 мс. Це дозволяе зменшувати навантаження на головний процесор до мiнiмуму. Буфер мае чотири режими: обхщний, FIFO, потт, i тригер.
В режимi FIFO данi, що отриман з осей x, y, z, зберiгаються в FIFO. Коли кшьмсть 3pa3KiB у FIFO досягне ктькосп, заданих у зразках бтв pericTpy FIFO_CTL, вiдбуваeться переривання водяних знаюв. Процесор необхiдний ттьки для отримання даних з ADXL345 кожн 0,2 с; вiн починае роботу пiсля переривання водяного знаку.
ВИСНОВКИ ТА ПЕРСПЕКТИВИ ПОДАЛЬШОГО ДОСЛ1ДЖЕННЯ
Впровадження сучасних iнформацiйно-комунiкацiйних технологiй в спортивну галузь - це об'ективна потреба, що вимагае прояву мобшьносл, iнiцiативи i творчостi. При розробц мобiльного додатку для спортивно! галузi ми врахували рiзнi технiчнi та медико-бюлопчы параметри. Важливим критерiем вибору мобтьного додатку для будь-якого користувача е точнiсть вимiрювань в залежност вiд виду активностi, компактнiсть та зручысть. Як результат, проаналiзований алгоритм роботи крокомiра для пiдрахунку кроюв зроблених користувачем з урахуванням параметрiв: крок, вiдстань, швидкiсть. Розроблена, для девайав, складова спортивного мобiльного додатку на платформi iOS мовою Swift з роботи крокомiра на базi 3-осьового акселерометру типу ADXL345 пройшла апробацiю студентами Донецького нацiонального медичного уыверситету пiд час лабораторного практикуму з медично! iнформатики. Отриманi та опрацьован статистичнi данi пiдтвердили ефективысть використання спортивних мобiльних додаткiв i е дiевою моделлю для полтшення фiтнес навичок користувачiв, персоналiзацií навантаження та систематизацп режиму тренувань i активно! життедiяльностi.
Перспективи подальших розробок вбачаються у створеннi мобiльного додатку для контролювання фiзичноí активностi людини в процесi ходьби; розрахунку щеально! кiлькостi калорiй iндивiдуально до вимог та фiзичних даних користувача; додання спожитих/витрачених калорш; додання спожитих рщин; додання активностi та представлення результат проведених дослщжень щодо його впровадження.
Список використаних джерел
1. Capela N.A, Lemaire E. D., Baddour N. Novel algorithm for a smartphone-based 6-minute walk test application: algorithm, application development, and evaluation. 2015. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4343050/ (Дата звернення 20.02. 2020).
2. Lehman D. Low power pedometers using MSP430 MCU. 2014. URL:http://www.ti.com/lit/an/slaa599/slaa599.pdf (Дата звернення 15.05.2020).
3. Naqvi N. Z. et al. Step Counting Using Smartphone-Based Accelerometer. International Journal on Computer Science and Engineering (IJCSE). Vol. 4 No. 05. 2012. Р. 675 - 681. URL: http://www.engaournals.com/ijcse/doc/IJCSE12-04-05-266.pdf (Дата звернення 09.07.2020).
4. Pedometer. URL: https://www.ee.iitb.ac.in/uma/~wel/wel45/public_html/edl08a/edl08a_d09.pdf (Дата звернення 15.05.2020).
5. Pedometers. Woodford Ch. URL: http://www.explainthatstuff.com/how-pedometers-work.html (Дата звернення 12.02.2020).
6. Schipperijn J., Kerr J., Duncan S., Madsen Th., Demant Klinker Ch., Troelsen J. Dynamic Accuracy of GPS Receivers for Use in Health Research: A Novel Method to Assess GPS Accuracy in Real-World Settings. Front Public Health. 2014. V. 2: 21. DOI: 10.3389/fpubh.2014.00021. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3948045/ (Дата звернення 10.03. 2020).
7. Tudor-Locke C., Williams J. E., Reis J. P., Pluto D. Utility of pedometers for assessing physical activity. Sports Medicine, 2004. V. 34(5), p. 281-291.
8. Using pedometers to increase physical activity and improve health: a systematic review: article / Bravata D. M. et al. Jama, 2007. V. 298(19), p. 2296-2304.
References
1. Capela, N.A, Lemaire, E. D., & Baddour, N. (2015). Novel algorithm for a smartphone-based 6-minute walk test application: algorithm, application development, and evaluation Retrieved from https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4343050/ [in English].
2. Lehman, D. (2014). Low power pedometers using MSP430 MCU Retrieved from http://www.ti.com/lit/an/slaa599/slaa599.pdf [in English].
3. Naqvi, N. Z. et al. (2012). Step Counting Using Smartphone-Based Accelerometer Retrieved from http://www.engaournals.com/ijcse/doc/IJCSE12-04-05-266.pdf [in English].
4. Pedometer. Retrieved from https://www.ee.iitb.ac.in/uma/~wel/wel45/public_html/edl08a/edl08a_d09.pdf [in English].
5. Pedometers. Woodford Ch. Retrieved from http://www.explainthatstuff.com/how-pedometers-work.html [in English].
6. Schipperijn, J., Kerr, J., Duncan, S., Madsen, Th., Demant Klinker, Ch., & Troelsen, J. (2014) Dynamic Accuracy of GPS Receivers for Use in Health Research: A Novel Method to Assess GPS Accuracy in Real-World Settings Retrieved from https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3948045/ (10.03.2020) [in English].
7. Tudor-Locke, C., Williams, J. E., Reis, J. P., & Pluto, D. (2004). Utility of pedometers for assessing physical activity. Sports Medicine, 34(5), 281-291 [in English].
8. Using pedometers to increase physical activity and improve health: a systematic review: article / Bravata, D. M., Smith-Spangler, C., Sundaram, V., Gienger, A. L., Lin, N., Lewis, R., ... & Sirard, J. R. (2007). Jama, 298(19), 2296-2304 [in English].
INVESTIGATION OF THE PEDOMETER OPERATION ALGORITHM USING MEMS INERTIAL SENSORS
Vasyl Bolilyi
Volodymyr Vynnychenko Central Ukrainian State Pedagogical University, Ukraine Olha Lunhol, Liudmyla Sukhovirska
Donetsk National Medical University, Ukraine
Abstract.
Formulation of the problem. This paper considers the concept of "mobile sport" - calculations that are used for the sports industry. Their main tasks are data collection and analysis, process modeling, and simulation; work with databases and expert systems. The introduction of modern information and communication technologies in the sports industry is an objective need that requires mobility, initiative, and creativity. When developing a mobile application for the sports industry, it is necessary to take into account various technical and medical-biological parameters. The innovative progress of society requires the development and analysis of algorithms for modern pedometers based on micro-electromechanical systems, inertial sensors sophisticated software.
Materials and methods. The study used 3-axis accelerometers type ADXLxxx (namely Accelerometer ADXL345), manufactured by Analog Devices, and a digital filter. The linear shift register and the dynamic threshold are used to determine the implementation of the step. The following research methods were used to achieve the goal of the article: empirical (observation, comparison), theoretical (analysis of materials, idealization, imaginary experiment), and computer modeling.
Results. The algorithm of pedometer operation is constructed, the axes of motion acceleration are determined, the data from which should be used for basic calculations. Formulas for calculating the parameters "step", "distance" is substantiated, characterized, and proposed; the choice of acceleration axes is described, an example of measuring human motion accelerations is given, the rules of finding average values from acceleration axes are described, the parameter "distance", linear shift register and dynamic step threshold are analyzed, the structure of step counter is considered.
Conclusions. The results of the study showed the effectiveness of the developed mobile application on the iOS platform in Swift language with the pedometer-based on a 3-axis accelerometer type ADXL345, as an effective model to improve user fitness skills, personalize workload and systematize training and active life.
Keywords: inertial sensor, accelerometer, pedometer, step, motion.
