面向滑雪运动多参量数据监测系统设计

李春成，陈 亮，杨 云,2，石树正,3，何 剑，丑修建

(1. 中北大学 仪器科学与动态测试教育部重点实验室，山西 太原 030051；2. 吕梁学院 矿业工程系，山西 吕梁 033000；3. 河北建筑工程学院 机械工程学院，河北 张家口 075000)

0 引 言

在越野滑雪运动中，运动员的体能分配，心率、 速度变化是教练重点关注的内容，准确分析这些数据有助于提高滑雪者的成绩[1-4]. 传统监测设备重量大、 体积大、 缺乏便携性且操作繁琐，对滑雪者的表现有影响，而且在摔倒时存在安全隐患[5]. 加拿大Zihajehzadeh等人提出一种全球定位系统(Global Positioning System, GPS)与基于微机电系统的惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)组合的级联卡尔曼滤波器，改进了GPS中断时的轨迹跟踪[6]，但其设备装满整个背包，同样体积较大. 瑞士Fasel等人综合IMU、 全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)实现了人体质心轨迹的测量，并在几十米的雪道上布置6台定点摄像机对该系统进行了验证[7]，但其同样存在系统体积大的问题. 奥地利Martínez等人利用IMU和新算法，实现了在滑雪模拟器上自动检测转向[8]的功能，但该系统功能较为单一，实际滑雪时性的能也有待进一步验证. 目前，监测系统大多采用离线存储数据，或者使用蓝牙进行短距离数据传输. 根据以上问题，本文设计了一种多参量数据监测系统，可以将运动员滑行轨迹、 速度、 心率以及姿态等参数通过手机传输到服务器中，实现对越野滑雪运动员大范围远程监测. 通过监测运动员训练数据以及数据可视化处理后，可以方便教练指导运动员训练.

1 总体设计方案

多参数滑雪运动监测系统工作流程如图1 所示，数据采集单元将数据发送到核心控制单元，核心控制单元对数据进行解析处理后通过蓝牙将数据发送给手机端，同时将数据存储到MicroSD卡中. 数据采集单元包括IMU、 气压计、 心率传感器，GNSS定位模块； 核心控制单元包括核心处理器和嵌入式操作系统，负责硬件初始化、 硬件控制、 数据处理等工作； 通讯单元负责将数据传输到手机； 考虑到无线传输数据丢失的问题，存储单元将数据存储在MicroSD卡中进行数据冗余备份. 考虑到体积和功耗两方面的要求，使用手机作为中继节点，将采集到的数据通过TCP/IP协议发送到服务器中，教练员可以通过PC端查看运动员训练的情况，同时，运动员也可以通过手机查看运动数据.

图1 系统工作流程图

2 硬件设计

多参量监测系统采用STM32 L1系列的低功耗微处理器，微控制单元是一个超低功耗平台，在1.65 V～3.6 V电压下均可正常使用，为各种应用提供了多样的灵活性平台[9]. 设置芯片工作频率为32 MHz，使用多种通信接口(I2C，SPI，UART，SDIO)与传感器进行通信. 动态运行模式的电流低至177 μA/MHz，最低可在零下40 ℃的环境下工作，可满足系统的设计要求. 硬件系统框图如图2 所示.

图2 系统硬件框架图

2.1 惯性测量单元

惯性测量单元使用的芯片是MPU9250, 电路图如图3 所示，IMU可以测量运动员姿态，同时，系统也可以根据惯性测量单元判断系统是否需要处于休眠状态. MPU9250是一款九轴运动跟踪器件，通过IIC协议与MCU进行数据交互[10]. 根据运动员测量的需要，配置陀螺仪的角速度范围是±2 000 (°/s)，加速度计的测量范围为±8 g(g为重力加速度)，磁力计的磁感应强度测量范围为±4 800 μT，其中磁力计用于辅助测量偏航角. MPU9250自带数字运动处理器硬件加速引擎，配合运动处理库，能够直接实现姿态解算.

图3 MPU9250电路图

2.2 位置信息监测单元

全球导航卫星系统GNSS不仅可以测量运动员的轨迹和速度信息，还可以评估环境特征，如坡度和地面属性. 定位系统中的绝对时间源还可以作为设备与运动员运动视频内容同步数据的依据. AT6558芯片支持BDS/GPS/GLONASS卫星导航系统定位，可实现联合定位、 导航与授时[11]. 该芯片具有出色的定位导航功能，定位精度为2.5 m，在3.3 V供电的条件下，连续运行电流小于25 mA. 在越野滑雪中，高度变化与运动员的体能分配以及技术动作密切相关. 气压计可以准确地测量相对高度的变化，MS5611-01BA气压传感器把测得的气压通过ADC转化为24位数字量输出[12]，分辨率可达到10 cm，能够满足滑雪运动对高度的精度要求.

2.3 心率传感器

通过对运动员心率的测量，可了解其生理状态以及心率分布特征. 心率传感器使用的是MAX30102芯片，通过监测血管搏动时透光率的变化来计算脉搏. MAX30102可以消除环境光的干扰，具有数字滤波功能以及AD转换功能[13]. MAX30102模块运行的功耗非常低，在3.3 V的工作电压下，运行电流仅需要600 μA. MAX30102采用光电容积法测量心率，当血压波通过光传感器测量部位时，传感器会产生更高的电压. 每分钟的节拍数(BPM)可以通过超过某个信号阈值的峰值计数很容易地计算出来. 模块通过IIC通信接口可将采集到的数据传输给单片机. 在系统不需要测量心率的时候可以通过程序使模块进入休眠状态，电流几乎为零，极大地降低了系统的功耗，延长了系统的使用时间.

2.4 蓝牙传输模块

CC2541是一款针对低功耗的蓝牙解决方案，适用于小型电子产品的无线传输[14]，蓝牙在系统中的电路如图4 所示. CC2541电压范围宽泛，在2 V～3.6 V的电压下均可以工作，处于TX工作模式的工作电流为18.2 mA. 在不需要传输数据时系统可以处于休眠模式，待机电流仅为 1 μA. 芯片可以运行在多种不同的工作模式下，不同的模式转换时间非常短，可以进一步降低系统的功耗.

图4 蓝牙传输模块

2.5 低功耗设计

为了延长监测系统的使用时间，系统整体工作电路采取低功耗设计. 首先系统使用的器件选择低功耗的稳压器件和GPS器件. 稳压器选用具有低功耗特性的TPS7333，其负责将电池的电压稳定到3.3 V. 锂电池的供电电压为3.6 V～4.2 V，系统所需电压为3.3 V，电压差只有0.3 V. 普通的LDO芯片压差在0.8V以上，当输出电流为100 mA时，TPS7333电压差仅需要35 mA电流. AMS1117-3.3的静态电流为5 mA，TPS7333的静态电流仅为0.340 mA. 传统的GPS的功耗为221 mW，工作电流为67.2 mA. 本系统采用的低功耗GPS的功耗为82.5 mW，工作电流为25 mA，功耗不到传统GPS的一半. 其次在程序上进行优化，当运动员处于静止状态时，系统可以自动进入休眠状态. 其中，传感器(如通讯、 定位模块)和控制芯片均进入休眠模式，极大地降低了系统的功耗.

3 软件设计

3.1 嵌入式软件设计

多参量监测系统程序设计基于μC/OS-II系统. 前后台系统不能在中断服务中进行复杂的数据处理，否则就会使中断时间过长，影响系统性能. μC/OS-II系统可以将中断时间限制在一定的范围内，增强系统的实时性. 相较于其它系统，μC/OS-II拥有非常精简的内核，并且实时性能好，支持裁剪，官方提供开发源码，使用C语言编写，方便开发人员在各种平台上移植. μC/OS-II的设计主要包括：任务创建，任务删除，任务恢复，任务调度等[15]. 系统的软件框架如图5 所示.

图5 嵌入式系统软件框架

因为电池技术的掣肘，无法把电池做到体积既小容量又大. 为了减少充电次数，延长系统的使用时间，系统设计了静止状态监测程序. 当监测到运动员处于静止状态时，系统自动切换成低功耗模式； 当检测到运动员运动时，系统进入运动监测模式. 低功耗模块软件流程如图6 所示.

图6 低功耗软件流程图

系统在上电复位之后开始工作，如果持续30 s 检测到系统的加速度与重力加速度的差值小于0.03g，系统会进入静止状态模式. 此时，MPU9250进入低功耗工作模式，STM32进入停机模式. 当检测到剧烈运动时，MPU9250通过外部引脚中断唤醒单片机并进入高速工作模式，系统开始监测运动员的运动状态.

3.2 数据解析协议

芯片与上位机的通信协议如表1 所示，数据协议共有26个字节. 前4个字节为帧头，其中，0x5A，0x5A是帧头标志，数据标志字节分别代表俯仰角、 偏航角、 横滚角、 心率、 高度、 速度、 经度和纬度，当传感器获取到相应的数据时，相应位置置1. 第4个字节byte3表示数据量，欧拉角共占用6个字节，心率使用1个字节，高度使用2个字节，速度使用2个字节，经度和纬度各使用4个字节. 第5位到第24位为数据位，存放传感器采集到的数据，高位在前，低位在后. GPS使用NMEA-0183标准协议解析$GPRMC语句，语句中经纬度的格式为ddmm.mmmm，将数据放大104倍输出，经纬度各需要4个字节. 最后一位是数据校验位，用于检验数据是否正确.

表1 数据通信协议

3.3 上位机软件设计

上位机处理数据流程如图7 所示，由于硬件使用DMA发送数据，每次可以发送一帧数据，上位机接收到数据先进行缓存，然后进行帧头识别和数据校验，如果校验失败则舍弃本次数据，重新接收数据，校验成功则根据数据协议进行解析，解析完成之后在软件界面进行显示，接着进行下一次的数据接收.

手机接收到蓝牙传输的数据，将得到的数据传输到自己搭建的阿里云服务器中，教练可以通过PC端从服务器下载数据，同时，手机也可以将运动数据存储起来，方便运动员自己查看.

图7 上位机处理数据流程图

4 运动监测系统性能测试

多参数监测系统集成了心率传感器、 GNSS定位模块、 气压计、 九轴惯性测量单元等传感器，如图8 所示. 经过试验证明，运动监测系统可以有效地从已搭载的传感器中采集到轨迹、 速度、 高度、 心率等信息，通过蓝牙实时传输到手机，并且将数据在手机端展示，如图9 所示. 同时，手机可以将采集到的信息上传到服务器. 从MySQL数据库中下载运动员训练数据，可以对运动员数据进行分析处理.

图8 运动监测系统实物图

图9 手机端界面显示

4.1 运动轨迹对比

差分GPS的精度可以达到2 cm, 可认为差分GPS测试的数据为准确数据. 使用商用厘米级GNSS RTK终端作为标准，测量了越野滑雪人员在张家口崇礼滑雪场滑行时的轨迹路线，如图10 所示.

图10 差分GPS设备测量轨迹图

图11 为运动监测系统测量的轨迹与差分GPS轨迹的对比图，由图可以发现，运动监测系统的GPS模组数据可以满足教练员对运动员轨迹的需求.

图11 穿戴传感器GPS轨迹图

4.2 运动数据分析

通过全球导航卫星系统可以获得运动员的运动轨迹信息以及速度信息. 图12 为越野滑雪运动员自由滑行时某一圈内的高度和速度的变化曲线. 运动员的最高速度为40 km/h，滑雪场地的高度落差最大为39 m.

图12 速度-高度-时间变化曲线图

图13 心率-高度-时间变化曲线图

心率传感器的输出心率信号的变化曲线如图13 所示. 在越野滑雪中，运动员的体能分配对运动员至关重要. 在上坡阶段属于最耗费体力的阶段，需要掌握好滑行的节奏和呼吸频率，根据坡度角度调整身体重心保持最佳滑行体态. 下坡时运动员做动作调整，为上坡的冲刺提前做好加速准备，在下坡时调整姿态，使风的阻力最小，利用下坡的重力加速度让雪板滑行更长的距离.

5 结 论

本文介绍了针对运动员状态监测系统的软硬件设计方案，从电路设计，低功耗设计，系统软件设计等方面对系统进行了设计优化，并且对设备系统进行了实地测试. 实验结果表明，系统可以有效的监测运动员的心率，轨迹等信息，为运动员的状态监测提供参考并为教练员指导运动员提供量化的数据支持.