Accelerometer wearable theo dõi chuyển động như thế nào?

Một accelerometer ba trục cung cấp gia tốc theo ba hướng vuông góc. Apple mô tả cảm biến trên Apple Watch theo cách này và cho biết dữ liệu accelerometer được dùng cho các tính năng dựa trên chuyển động như đếm bước. Trong hệ sinh thái Android, cảm biến Step Detector cũng dựa trên biến thiên gia tốc xảy ra khi bước chân được thực hiện.

Accelerometer wearable thực sự đo đại lượng nào?

Accelerometer đo gia tốc, tức mức thay đổi vận tốc theo thời gian. Với cảm biến ba trục, thiết bị đồng thời ghi nhận thành phần gia tốc theo ba hướng X, Y và Z. Gia tốc có thể mang giá trị dương hoặc âm tùy hướng chuyển động; gia tốc trọng trường cũng xuất hiện trong tín hiệu mà cảm biến thu được.

Điểm quan trọng là một mẫu gia tốc đơn lẻ không nói cho thiết bị biết đó là một bước chân. Thông tin hữu ích nằm trong chuỗi mẫu liên tiếp:

Gia tốc theo X/Y/Z → lọc tín hiệu → phát hiện mẫu → phân loại chuyển động → ước tính hoạt động

Trong thực tế, dữ liệu thô thường cần được lọc và làm mượt để giảm nhiễu, đồng thời xử lý ảnh hưởng của trọng lực trước khi thuật toán phân tích xu hướng chuyển động. Tài liệu Android cũng lưu ý rằng dữ liệu cảm biến chuyển động thô có thể cần loại bỏ ảnh hưởng môi trường như trọng lực và áp dụng thuật toán smoothing.

Từ tín hiệu gia tốc đến số bước chân

Khi người dùng đi bộ, cơ thể tạo ra chuyển động có tính chu kỳ. Nếu wearable nằm trên cổ tay, cánh tay cũng dao động theo nhịp bước. Thuật toán có thể khai thác sự lặp lại này để nhận diện các sự kiện tương ứng với bước.

Một quy trình điển hình gồm:

1.    Thu nhận tín hiệu: Accelerometer lấy mẫu gia tốc trên ba trục

2.    Tiền xử lý: Lọc nhiễu, làm mượt và xử lý thành phần trọng lực hoặc thay đổi hướng của thiết bị

3.    Kết hợp tín hiệu: Các trục có thể được kết hợp thành một đặc trưng chuyển động tổng hợp

4.    Phát hiện mẫu: Thuật toán tìm các đỉnh, chu kỳ hoặc đặc trưng thống kê phù hợp với bước chân

5.    Kiểm tra điều kiện: Các mẫu phải có đặc điểm phù hợp về biên độ, thời gian và tính lặp lại để tránh đếm nhầm

6.    Tính kết quả: Những sự kiện được xác định là bước được cộng thành tổng số bước

Nghiên cứu trên một hệ thống đồng hồ dùng accelerometer ba trục 50 Hz cho thấy dữ liệu được lọc và xử lý theo thời gian thực trước khi thuật toán phát hiện bước. Một nghiên cứu khác về accelerometer đeo ở cổ tay đã đánh giá các phương pháp như phát hiện đỉnh theo cửa sổ và autocorrelation để ước tính số bước.

Điều này giải thích vì sao không phải mọi dao động của cổ tay đều được tính là một bước. Thuật toán phải phân biệt chuyển động có cấu trúc giống bước với các động tác tay khác.

Vì sao accelerometer còn nhận biết được đi bộ, chạy và hoạt động khác?

Ngoài số bước, chuỗi gia tốc còn chứa những đặc trưng giúp mô tả loại chuyển động. Đi bộ chẳng hạn có tính chu kỳ, cường độ và khoảng thời gian tương đối đặc trưng. Chạy tạo ra mẫu gia tốc khác về cường độ và nhịp. Các hoạt động không phải đi bộ lại có cấu trúc tín hiệu khác.

Do đó, thuật toán có thể xem xét nhiều đặc trưng cùng lúc như:

·         Cường độ: Chuyển động mạnh hay nhẹ

·         Tính chu kỳ: Mẫu chuyển động có lặp lại đều hay không

·         Thời lượng: Mẫu đó kéo dài bao lâu

·         Đặc trưng theo tần số: Năng lượng tín hiệu phân bố như thế nào theo các thành phần dao động

·         Quan hệ giữa các trục: Thiết bị chuyển động theo hướng nào và mức độ ra sao

Một nghiên cứu về nhận diện hoạt động từ accelerometer ba trục sử dụng cả đặc trưng thống kê, phổ tần, góc nghiêng và signal magnitude area để phân loại hoạt động. Một nghiên cứu rộng hơn trên dữ liệu từ nhiều vị trí cơ thể cho thấy nhận diện đi bộ có thể dựa trên ba đặc tính chính là cường độ, tính chu kỳ và thời lượng.

Vì vậy, accelerometer wearable không chỉ trả lời câu hỏi “có chuyển động hay không”, mà có thể cung cấp dữ liệu để thuật toán suy luận “đang chuyển động theo kiểu nào”.

Đeo ở cổ tay có làm sai số bước chân không?

Có. Vị trí cảm biến là một trong những yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến cách tín hiệu gia tốc biểu hiện.

Với thiết bị đeo cổ tay, cảm biến không nằm trực tiếp trên chân. Nó quan sát chuyển động của cổ tay, trong khi bước chân được tạo ra ở chân và truyền thành chuyển động qua toàn cơ thể. Vì thế, những động tác tay không đi kèm bước chân có thể tạo tín hiệu giống chuyển động đi bộ và gây đếm thừa. Ngược lại, một số kiểu đi bộ hoặc tư thế cầm tay có thể làm tín hiệu bước khó nhận diện hơn.

Nghiên cứu xác thực thuật toán trên accelerometer cổ tay ghi nhận sai số thay đổi theo loại chuyển động; các động tác tay không đi bộ có thể dẫn tới đếm thừa, trong khi đi bộ, chạy hoặc lên cầu thang có thể cho kết quả khác nhau tùy thuật toán.

Một nghiên cứu khác cũng cho thấy hiệu quả của step detection thay đổi theo vị trí đeo và tốc độ dáng đi. Điều đó có nghĩa là độ chính xác của accelerometer wearable không phải một con số cố định cho mọi người và mọi tình huống.

Độ chính xác của accelerometer wearable phụ thuộc vào những gì?

Có thể xem kết quả theo dõi hoạt động là sản phẩm của cả cảm biến vị trí đeo thuật toán điều kiện chuyển động, chứ không chỉ riêng accelerometer.

Một số yếu tố quan trọng gồm:

·         Tần số lấy mẫu: Thiết bị phải thu đủ dữ liệu để mô tả biến thiên của chuyển động

·         Chất lượng tín hiệu: Nhiễu và rung động ngoài ý muốn có thể làm khó phát hiện mẫu

·         Vị trí đeo: Cổ tay, hông, thân hoặc chân tạo ra các mẫu gia tốc khác nhau

·         Cách đeo: Độ lỏng và hướng của thiết bị làm thay đổi tín hiệu

·         Tốc độ di chuyển: Đi rất chậm, đi nhanh, chạy hoặc lên cầu thang có thể tạo những mẫu khác nhau

·         Loại hoạt động: Động tác tay không đi bộ là một trường hợp dễ gây nhầm đối với thiết bị đeo cổ tay

·         Thuật toán: Các phương pháp phát hiện đỉnh, autocorrelation hoặc mô hình phân loại có thể cho kết quả khác nhau

Ví dụ, các thiết bị nghiên cứu khác nhau đã sử dụng tần số lấy mẫu 25 Hz, 50 Hz hoặc 100 Hz tùy thiết kế và mục đích đo; đây là thông số của từng thiết bị hoặc nghiên cứu, không phải một chuẩn chung cho mọi wearable.

Trong một nghiên cứu trên accelerometer cổ tay, hai thuật toán step-counting đạt sai số tuyệt đối trung bình theo tỷ lệ gần hoặc dưới 10% ở một số nhóm chuyển động như đi bộ, chạy, cầu thang và Nordic walking trong điều kiện kiểm soát. Kết quả này cho thấy thuật toán có thể đạt độ chính xác tốt, nhưng không nên hiểu thành mọi accelerometer wearable đều có sai số dưới 10% trong mọi hoàn cảnh.

Accelerometer wearable biến chuyển động thành dữ liệu hoạt động như thế nào?

Có thể hình dung toàn bộ cơ chế theo một chuỗi đơn giản:

Chuyển động cơ thể → Gia tốc trên X/Y/Z → Xử lý tín hiệu → Nhận diện mẫu → Ước tính bước và hoạt động

Giá trị của accelerometer nằm ở chỗ nó biến một chuyển động vật lý liên tục thành chuỗi dữ liệu có thể phân tích. Từ đó, thuật toán có thể ước tính số bước, xác định các khoảng thời gian đi bộ hoặc chạy và xây dựng các chỉ số hoạt động theo thời gian.

Một số nền tảng còn cung cấp cảm biến bước ở cấp hệ thống. Android chẳng hạn tách Step Detector — phát sự kiện cho từng bước — khỏi Step Counter — cung cấp tổng số bước kể từ lần khởi động lại gần nhất khi cảm biến được kích hoạt.

Vì vậy, khi một wearable hiển thị “8.000 bước”, con số đó nên được hiểu là ước tính được tạo từ tín hiệu chuyển động và thuật toán nhận diện, thay vì số bước được accelerometer đo trực tiếp như một bộ đếm cơ học.

Accelerometer wearable theo dõi hoạt động bằng cách đo gia tốc theo các trục không gian, xử lý chuỗi tín hiệu để loại nhiễu và nhận diện những mẫu chuyển động có ý nghĩa. Các mẫu có tính chu kỳ có thể được dùng để ước tính bước chân, còn cường độ, tần suất, thời lượng và đặc trưng đa trục giúp phân biệt đi bộ, chạy hoặc những hoạt động khác. Độ chính xác phụ thuộc đáng kể vào vị trí đeo, cách đeo, loại chuyển động và thuật toán xử lý, nên kết quả trên thiết bị đeo là ước tính dựa trên cảm biến và mô hình nhận diện, không phải phép đo trực tiếp tuyệt đối.