Thiết bị đeo đếm bước chân bằng cách nào?

Phần quyết định nằm ở thuật toán xử lý tín hiệu. Một quy trình điển hình sẽ kết hợp dữ liệu ba trục, giảm ảnh hưởng của trọng lực và nhiễu, tìm các đỉnh hoặc biến thiên phù hợp, sau đó kiểm tra khoảng thời gian giữa các dao động, tính liên tục và kiểu hoạt động. Chỉ những sự kiện vượt qua các bước kiểm tra mới được coi là bước hợp lệ. Các thiết bị hoặc thuật toán khác nhau có thể thực hiện quy trình này theo cách khác nhau, vì vậy cùng một chuyển động chưa chắc tạo ra cùng số bước trên mọi wearable.

Gia tốc kế ghi lại dấu vết của bước chân như thế nào?

Gia tốc kế trong wearable thường đo đồng thời ba thành phần ax​, ay​ và az​. Khi cổ tay hoặc cơ thể thay đổi vận tốc và hướng, ba giá trị này cũng thay đổi theo thời gian.

Trong lúc đi bộ đều, mỗi chu kỳ bước thường tạo ra các dao động lặp lại. Tuy nhiên, tín hiệu ở cổ tay phức tạp hơn nhiều so với chuyển động của bàn chân: đánh tay, cầm đồ vật, xoay cổ tay hoặc thay đổi tư thế đều xuất hiện trong cùng dữ liệu.

Để giảm phụ thuộc vào việc thiết bị đang xoay theo hướng nào, một cách xử lý phổ biến là kết hợp ba trục thành độ lớn của vectơ gia tốc. Một thuật toán nghiên cứu được triển khai cho dữ liệu đeo cổ tay, chẳng hạn, lấy chuẩn Euclid của gia tốc ba trục, loại thành phần khoảng 1 g liên quan đến trọng lực, lọc thông thấp rồi mới tìm các đỉnh tín hiệu. Đây là một ví dụ về pipeline thực tế chứ không phải công thức bắt buộc cho mọi hãng.

Điểm quan trọng là một đỉnh gia tốc chưa đồng nghĩa với một bước chân. Đỉnh đó mới chỉ là một ứng viên. Nếu cứ cộng một bước mỗi khi gia tốc tăng mạnh, thao tác vung tay hoặc xóc thiết bị cũng có thể làm bộ đếm tăng liên tục.

Thuật toán biến chuỗi gia tốc thành số bước như thế nào?

Quá trình đếm bước thường có thể hiểu qua ba tầng: làm sạch tín hiệu, phát hiện ứng viên và xác nhận mẫu chuyển động.

Làm sạch tín hiệu và tách phần chuyển động hữu ích

Dữ liệu thô chứa cả trọng lực, rung động nhỏ, nhiễu cảm biến và chuyển động không liên quan đến bước đi. Vì vậy thuật toán có thể sử dụng bộ lọc, chuẩn hóa tín hiệu hoặc các phép biến đổi nhằm giữ lại dải biến thiên phù hợp với vận động của con người.

Việc lọc không chỉ làm tín hiệu “mượt” hơn. Nó quyết định những dao động nào đủ rõ để đi tiếp sang bước phát hiện. Lọc quá mạnh có thể làm mất bước nhẹ hoặc bước chậm; lọc quá ít lại giữ nhiều chuyển động giả.

Phần cứng cũng có thể thực hiện pedometer ở tần số lấy mẫu tương đối thấp để tiết kiệm năng lượng. Chẳng hạn, một số cảm biến quán tính của ST triển khai chức năng pedometer dựa trên accelerometer ở 26 Hz hoặc cao hơn. Đây là cấu hình của một dòng cảm biến cụ thể, không phải tần số chuẩn bắt buộc cho mọi wearable.

Tìm những dao động có khả năng là một bước

Sau khi có tín hiệu phù hợp, thuật toán tìm các đặc điểm như đỉnh gia tốc, lần vượt ngưỡng hoặc thành phần tuần hoàn. Với phương pháp peak detection, mỗi đỉnh phải đáp ứng các điều kiện về độ nổi bật, độ rộng và khoảng thời gian so với đỉnh trước.

Các phương pháp khác có thể kiểm tra tần số dao động, tự tương quan hoặc đặc trưng trong một cửa sổ thời gian. Wearable hiện đại còn có thể dùng mô hình phân loại hoạt động để xác định trước rằng người dùng đang đi hoặc chạy, sau đó chỉ thực hiện đếm bước trong những khoảng đó. Cách tiếp cận hai tầng này giúp loại bớt những dao động tay không liên quan.

Xác nhận cả chuỗi thay vì tin vào từng đỉnh riêng lẻ

Đây là bước làm bộ đếm thực tế khác với một bộ phát hiện đỉnh đơn giản.

Tài liệu kỹ thuật của Bosch mô tả step detector sử dụng tín hiệu gia tốc ba trục, còn step counter bổ sung bước hậu kiểm để chấp nhận hoặc loại ứng viên dựa trên tính đều đặn của sự xuất hiện và đặc tính động của chuyển động. Vì có hậu kiểm, tổng số sự kiện mà step detector phát hiện có thể khác giá trị cuối cùng của step counter.

Nói cách khác, thiết bị có thể nhận thấy một cú chuyển động “trông giống bước”, nhưng chưa cộng ngay. Khi các sự kiện kế tiếp tạo thành một chuỗi hợp lý về nhịp và chuyển động, xác suất đó thực sự là đi bộ hoặc chạy mới cao hơn.

Vì sao lắc tay không nhất thiết được tính thành bước?

Lắc tay có thể tạo biên độ gia tốc khá lớn, thậm chí lớn hơn một bước đi nhẹ. Biên độ vì thế không đủ để phân biệt.

Một chuỗi bước chân còn mang thông tin về thời gian và cấu trúc chuyển động: các dao động xuất hiện lặp lại, khoảng cách giữa chúng nằm trong một phạm vi hợp lý và tính liên tục được duy trì trong một khoảng thời gian. Một cú vung tay đơn lẻ có thể vượt ngưỡng gia tốc nhưng không tạo được toàn bộ mẫu này.

Đây cũng là lý do một số thuật toán chỉ đếm sau khi đã nhận diện một đoạn vận động là walking/running. Android định nghĩa step detector là cảm biến tạo một sự kiện cho mỗi bước, trong khi step counter có thể báo chậm hơn để đổi lấy khả năng tổng hợp và xác nhận tốt hơn. Theo yêu cầu của Android Sensor HAL, step detector được kỳ vọng có độ trễ dưới 2 giây, còn step counter có thể trễ đến 10 giây; yêu cầu về độ chính xác cả ngày của loại step counter này là nằm trong khoảng 10% so với số bước thực. Các con số đó là yêu cầu của nền tảng Android đối với cảm biến triển khai theo đặc tả này, không phải cam kết chung cho tất cả đồng hồ hay vòng đeo trên thị trường.

Sự đánh đổi vì vậy khá rõ: phản hồi ngay sau từng chuyển động giúp giảm độ trễ, còn chờ thêm dữ liệu cho phép thuật toán đánh giá cả chuỗi và loại nhiều sự kiện giả hơn.

Vì sao hai thiết bị có thể đếm khác nhau dù được đeo cùng lúc?

Khác biệt không nhất thiết có nghĩa một thiết bị bị hỏng. Kết quả cuối cùng phụ thuộc đồng thời vào cảm biến, vị trí đeo và thuật toán.

Ở cổ tay, chuyển động của cánh tay có thể không đồng bộ hoàn toàn với chân. Khi đẩy xe, cầm vật cố định hoặc đi với biên độ đánh tay rất nhỏ, người dùng vẫn bước nhưng tín hiệu ở cổ tay có thể yếu. Ngược lại, một số hoạt động tay có thể tạo dao động gần giống nhịp đi bộ. Nghiên cứu so sánh vị trí đeo cho thấy pedometer ở cổ tay có sai số lớn hơn thiết bị đặt ở đế giày trong các bài kiểm tra đi bộ, chạy và leo cầu thang, cho thấy vị trí cảm biến thực sự ảnh hưởng đến khả năng suy ra bước từ gia tốc.

Thuật toán cũng tạo chênh lệch đáng kể. Trong bộ dữ liệu OxWalk có đối chiếu bằng video, một mô hình kết hợp phân loại thời gian đi bộ với peak detection đạt MAPE khoảng 12,5% và tương quan r=0,98 với ground truth; một phương pháp dựa chủ yếu vào ngưỡng gia tốc được thử trên cùng dữ liệu có sai số lớn hơn nhiều. Kết quả này không có nghĩa một thuật toán cụ thể luôn tốt nhất, mà cho thấy việc xác định mẫu vận động quan trọng không kém bản thân dữ liệu cảm biến.

Các thử nghiệm khác cũng cho thấy thứ hạng thuật toán có thể thay đổi giữa đi bộ có cấu trúc và sinh hoạt tự do: phương pháp đơn giản có thể hoạt động tốt khi nhịp đi đều, trong khi phân tích tần số hoặc bộ phân loại vận động có lợi hơn khi chuyển động đời thường phức tạp.

Vì vậy, con số bước trên wearable nên được hiểu là kết quả ước lượng từ chuỗi tín hiệu chuyển động, không phải số lần cảm biến trực tiếp quan sát bàn chân chạm đất.

Thiết bị đeo đếm bước chân bằng cách biến gia tốc ba trục thành một chuỗi tín hiệu có thể phân tích, tìm những biến thiên có đặc điểm giống bước rồi kiểm tra chúng trong bối cảnh của cả mẫu chuyển động. Chính các bước lọc nhiễu, xác định nhịp, kiểm tra tính liên tục và loại chuyển động giả giúp bộ đếm phân biệt tương đối giữa đi bộ thật và những cú lắc tay thông thường. Do tín hiệu ở cổ tay và thuật toán xử lý đều có giới hạn, số bước là một phép ước lượng có sai số, và độ chính xác thay đổi theo cách đeo, kiểu vận động cũng như phương pháp nhận dạng được sử dụng.