Android计步器算法实现

最近在研究惯性导航和其他导航算法的融合，顺手把计步、步长等一堆算法写成类了，舒服~

这篇文章我不会具体的讲解实现原理，有兴趣研究的朋友直接看我写的计步算法实现和步长计算。

Android系统有自带的计步器，那么为什么要自己实现一套记步算法呢？

一.可以做步长估计

二.鉴于国产手机碎片化比较严重，不同系统都会有一套自己的记步算法，导致系统算法在实际运用中表现不同：

1.算法的灵敏度不同，具体表现在非步态信号的滤除不同，有的算法滤波更严格，也更精确。

2.算法的缓冲带长度不同，具体表现在走了多少步以后算法认为人开始走路，此时算法才开始返回走路的步数，中间会有一段时间不返回任何数据。

三、自己实现记步算法可以保证算法的稳定性，以及一开始走路就可以立刻开始记步（当然这是不严谨的）

使用样例：

    StepDetector Step;//回调接口 StepDetector.StepDetectorCallback callback=new StepDetector.StepDetectorCallback() {@Overridepublic void catchStep(int step) {//获取行走步数，行走步长、行走距离和行走状态Step.getStep();Step.getDistance();Step.getLength();Step.getState();}};//初始化Step=new StepDetector(callback);//传入加速度数据，为三轴加速度的标量和Step.refreshAcceleration(acc);

类型及算法实现代码：

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*by jjwwwww
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import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;public class StepDetector {//回调接口public interface StepDetectorCallback{void catchStep(int step);}//行走状态，WALK行走；STAY静止public enum WalkState{WALK,STAY}//步数private int Step=0;//步长private float Length=0;//行走距离private float distance=0;//定时器相关private Timer timer;private TimerTask task;//最新加速度值private float Acc;//保存之前的加速度个数private int Acc_num=100;//加速度保存的数组private float[] Accs;private int Acc_count=0;//人行状态计算保存数组private float[] Accs_state;//行走状态private WalkState State;//回调函数private StepDetector.StepDetectorCallback mycallback;//需要传入回调函数，或者为nullpublic StepDetector(StepDetector.StepDetectorCallback callback){mycallback=callback;//开启定时器，每20ms一次task=new TimerTask() {@Overridepublic void run() {Detect(Acc);}};timer=new Timer();timer.schedule(task,100,20);Accs=new float[Acc_num];Accs_state=new float[20];}//得到计步数public int getStep(){return this.Step;}//得到步长public float getLength(){return this.Length;}//得到行走距离public float getDistance(){return this.distance;}//得到当前状态public WalkState getState(){return this.State;}//传入加速度，为三轴加速度的标量和public void refreshAcceleration(float acc){this.Acc=acc;}//检测是否走了一步private void Detect(float acc){if(Acc_num>0){Accs[Acc_count]=acc;Accs_state[Acc_count%20]=acc;//状态更新if (Acc_count%20==0){UpdateState();}//检测是否走一步float[] data1=new float[Acc_num];float[] data2=new float[Acc_num];float[] data3=new float[Acc_num];float[] data4=new float[Acc_num];for(int i=0,j=Acc_count;i<Acc_num;i++,j--){if(j<0){j+= Acc_num;}data1[i]=(Accs[j]);}data2[0]=(data1[0]+data1[1])/2;data2[Acc_num-1]=(data1[Acc_num-1]+data1[Acc_num-2])/2;for(int i=1;i<Acc_num-1;i++){data2[i]=data1[i-1]+data1[i]+data1[i+1];data2[i]/=3;}float ave=0f;float ave_offset=0.8f;for(int i=0;i<Acc_num;i++){ave+=data2[i];}ave/=Acc_num;for (int i=1;i<Acc_num-1;i++){data3[i]=(data2[i]-data2[i+1])/20;}for(int i=1;i<Acc_num;i++){if(data3[i-1]*data3[i]<0){if(data3[i]>0&&data2[i]>(ave+ave_offset)){data4[i]=1;}else if(data3[i]<0&&data2[i]<(ave-ave_offset)){data4[i]=-1;}}else if(data3[i]==0&&i<(Acc_num-1)){if(data3[i-1]*data3[i+1]<0){if(data2[i]>(ave+ave_offset)){data4[i]=1;}else if(data2[i]<(ave-ave_offset)){data4[i]=-1;}}}}for(int i=0,j=0,sign=0;i<Acc_num;i++){if(data4[i]!=0){if (sign==1&&data4[i]==1){if(data2[i]>data2[j]){data4[j]=0;j=i;} else{data4[i]=0;}}else if(sign==-1&&data4[i]==-1){if(data2[i]<data2[j]){data4[j]=0;j=i;} else{data4[i]=0;}}else{sign=(int)data4[i];j=i;}}}int index=Acc_num/5;if(data4[index]<0){int up=index;int down=index;for(int i=index+1;i<Acc_num;i++){if(data4[i]>0){up=i;break;}}for(int i=up+1;i<Acc_num;i++){if(data4[i]<0){down=i;break;}}if(down-index>Acc_num/7&&down-index<Acc_num/1.5&&(2*data2[up]-data2[index]-data2[down])>6){int sum=0;for(int i=index+1;i<down;i++){if(data2[i]>ave){sum++;}}//确定走步if(sum>(down-index)/4.5) {Step++;//回调if (mycallback!=null) {mycallback.catchStep(Step);}//步长计算DetectStepLength((down-index)*20,(2*data2[up]-data2[index]-data2[down])/2);}}}if(++Acc_count==Acc_num){Acc_count=0;}}}//步长计算,该公式利用最小二乘法推导出,有一定可信性private void DetectStepLength(int time,float f){float steplength=0.35f-0.000155f*time+0.1638f*(float) Math.sqrt(f);this.Length=(this.Length+steplength)/2;distance+=steplength;}//行走状态更新,利用加速度方差方差private void UpdateState(){float ave=0;float var=0;for(int i=0;i<Accs_state.length;i++){ave+=Accs_state[i];}ave/=Accs_state.length;for(int i=0;i<Accs_state.length;i++){var+=(Accs_state[i]-ave)*(Accs_state[i]-ave);}var/=Accs_state.length;//0.2~0.5为佳if (var<0.4){State=WalkState.STAY;}else{State=WalkState.WALK;}}
}

有不足之处，欢迎指点~~~

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