摘 要

随着互联网技术的发展，手机APP与可穿戴设备的结合使用极大地增强了人机交互，改善了用户的操作体验。本文设计了一个人体运动检测系统，该系统硬件设计成可穿戴设备，通过陀螺仪检测人体运动，设计基于ARM处理器的数据采集系统，并通过蓝牙接口将采集的数据上传至手机。Android软件APP进行处理数据，主要实现上下左右四种挥手手势以及步行的识别并对手势识别做相应的手机控制。

关键字：运动检测、Android、可穿戴设备

Abstract

With the development of Internet technology, the combination of mobile phone APP and wearable devices greatly enhances the human-computer interaction and improves the users’ experience. This paper designs a human motion detection system whose hardware is designed into wearable devices to detect human movement with the gyroscope. Design the data acquisition system based on ARM processor and upload the data to mobile phone via Bluetooth interface. Android APP will process the data to identify the up and down or so four waved gestures and walking. And to do some mobile control according to the gesture recognition.

Key words: motion detection、Android、wearable devices

目录

第1章 绪论 1

1.1课题的目的及意义 1

1.2国内外研究现状 1

1.3环境及社会效应分析 2

1.4相关政策支持 2

1.5本文内容及结构 2

第2章 方案总体设计 4

2.1系统架构和方案设计 4

2.2软硬件组成及其功能 5

2.3经济性分析 6

2.4方案合理性论证 6

第3章 硬件系统设计 8

3.1硬件系统总体构成 8

3.2陀螺仪模块 9

3.2.1 MEMS陀螺仪工作原理 9

3.2.2模块选型 9

3.2.3模块设置 10

3.3ARM处理器系统 11

3.3.1 ARM处理器芯片选型 11

3.3.2最小系统设计 11

3.3.3 串口通讯 13

3.4蓝牙通信 14

3.4.1蓝牙通信介绍 14

3.4.2蓝牙模块的选取 14

3.4.3蓝牙模块设置 15

第4章 软件系统设计 17

4.1 软件整体架构 17

4.2主控模块设计 18

4.2.1主控界面设计 18

4.2.2主控功能实现 18

4.3计步模块设计 19

4.3.1计步界面设计 19

4.3.2计步功能实现 20

4.4菜单模块设计 22

4.4.1菜单界面设计 22

4.4.2菜单功能实现 23

4.5数据处理 24

4.5.1运动数据处理 24

4.5.2本地数据处理 24

4.6蓝牙通信 25

第5章 系统调试 26

5.1 ARM处理系统调试 26

5.2运动数据采集调试 26

5.3硬件蓝牙通信调试 27

5.4软硬件蓝牙通信调试 28

5.5Android手机控制调试 28

5.6整体系统调试 29

第6章 总结 32

6.1全文总结 32

6.2不足与展望 32

参考文献 33

附录 34

致 谢 36

第1章 绪论

1.1课题的目的及意义

人体运动检测是指对被观察人的动作类型、行为模式进行剖析和识别，并使用自然语言等方法对其加以描述。相关研究人员根据行为的复杂程度，将人体行为分为四个层次：姿态、个体行为、交互行为、群体行为。目前大部分的研究仍主要集中于前两个层次，而针对后两个层次的研究报道相对较少^[1]。

当前的人体识别主要是基于视觉的人体运动检测和基于传感器网络的人体运动检测^[2]。基于视觉的人体运动识别需要配备摄像机，提取图像，并且需要高效可靠地图像处理算法作为支撑，目前基本处于在实验室使用阶段，距离市场化还有段路程，而且使用领域一般是在视频监控和汽车驾驶。基于传感器网络的人体运动检测则大多是将一个或者多个传感器固定于身体的某些部位来采集人体运动的数据，再对数据进行分析。这种方式首先是传感器的佩戴繁琐，其次是传感器佩戴后位置发生变化可能导致检测不准确。

近年来，随着智能手机技术的快速发展和传感器技术的成熟，几乎所有的智能手机内部都集成了很多传感器:加速度、陀螺仪、磁力、光线和近距离等传感器^[3]. 其中加速度传感器可以轻松的捕捉到使用者的运动信号，这也使基于手机平台的人体运动识别提供了获取数据的渠道与保障^[4]。所以基于智能手机的动作识别的研究成为了下一个研究热点^[5]。本次设计的人体运动感知系统，就是基于Android手机的平台并配备可选的穿戴式硬件检测模块，借用当前智能手机硬件配置的优秀性能，以及蓝牙通信的便利，通过穿戴式设备里面的高精度陀螺仪检测出人体运动数据，通过蓝牙模块发送数据与手机APP通信来达到自己想要的人体运动感知并利用的效果。本次的人体运动感知系统设计实用方便，使用人群广，市场前景广阔。

1.2国内外研究现状

人体运动检测识别的现代研究起源于国外，目前国外有许多的科研机构及相关企业已经纷纷开展了大量的相关研究，大力推动了人体运动识别技术的快速发展。法国的Norbert Noury研究出一套基于穿戴式加速度传感器的实时的人体姿态监测系统，通过特定的算法来判断被监测者是否发生了跌倒，并且在发生跌倒时可以进行报警来获取救助^[6]。国外的很多企业也跟随着市场潮流研发出有关人体运动检测的相关产品，特别是运动健康类，典型的代表就是各种智能运动健康手环：Nike FuelBand SE 。该产品能够追踪用户的各种活动，也可以追踪用户的睡眠，记录食物等。购买相应的配件，可以将它的佩戴方法适合自己的喜好：用别扣夹将它夹在包包或口袋上，换上运动腕带佩戴在手腕，还可以选择真皮腕带当成是日常手表佩戴，或者利用真皮绳把它做成项链佩戴。微软公司出品的GPS智能手环甚至内置10种传感器来获取身体健康和环境数据，可以记录心率、计步、压力、GFS距离、紫外线灯等数据，也可以进行电话、短信和社交 网络消息提醒。同类的国外产品还有防水的Polar Loop、Striiv Play、夹戴式两用设计的Pulse等。

国外的人体运动研究也带动着国内相关领域的研究。近年来国家每年资助了多项与人体行为有关的863计划项目、国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年基金项目，主要涵盖了以下研究内容：各种活动场景和各种摄像条件下基于计算机视觉的单人/多人/群体行为分析、异常的检测、运动技术诊断等，基于计算机视觉的行为识别被列为主要研究内容之一^[7]。除了国家项目，国内市场上也有许多由企业研发的穿戴式运动检测设备。例如：中国巨头华为公司的华为手环TalkBandB2，其配置了6轴传感器和陀螺仪可以自动识别和记录用户的多种运动路线和频率，包括走路、跑步、爬山以及骑车等，除此之外，该手环还能准备识别出用户深睡和浅眠的时间，并给予健康休息的建议。同类产品还有小米手环、乐心手环。