传感器融合解析：如何构建高精度健身重复计数器
发布: (2026年1月17日 GMT+8 09:40)
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原文: Dev.to
Source: Dev.to
单传感器跟踪的问题
健身应用经常计数错误，尤其是对复杂动作。手机中的加速度计噪声大，陀螺仪随时间漂移，导致出现“幻影”重复或漏计组数。
为什么单一传感器不够
加速度计
- 测量真实加速度（包括重力）
- 长时间保持稳定
- 对振动和突发抖动极其敏感
陀螺仪
- 测量旋转速度
- 短期精度极佳
- 随时间漂移，导致方向误差
使用互补滤波的传感器融合
将加速度计的长期稳定性与陀螺仪的短期精度相结合，可得到可靠的姿态信号。
公式
FusedAngle = α * (GyroAngle) + (1 - α) * (AccelAngle)- 常用 α（alpha）= 0.98 → 98 % 时间信任陀螺仪，用加速度计来校正漂移。
传感器与融合的对比
| 特性 | 加速度计 | 陀螺仪 | 融合结果 |
|---|---|---|---|
| 短期精度 | 低（噪声大） | 高 | 高 |
| 长期稳定性 | 高 | 低（漂移） | 高 |
| 抗振动性 | 低 | 高 | 均衡 |
使用状态机计数
与其对每个信号峰值计数，不如使用有限状态机跟踪练习的各个阶段（例如二头肌弯举）：
| 状态 | 描述 |
|---|---|
| IDLE | 用户处于静止状态。 |
| GOING_UP | 角度越过进入阈值（例如 30°）。 |
| GOING_DOWN | 用户到达峰值并开始返回运动。 |
| REPETITION | 返回完成 → 计数加一并重置为 IDLE。 |
这种方法可以过滤抖动和中途暂停，防止误计数。
将框架适配到其他练习
- 壶铃摆动 – 跟踪躯干俯仰角。
- 深蹲 – 使用垂直位移和大腿方向。
相同的融合和状态机逻辑可以针对不同动作进行调校。
结论
实时、准确的健康反馈依赖可靠的传感器数据。掌握传感器融合技术，使开发者能够打造用户可信赖的日常进度健身工具。
欲获取完整的 Python 实现及逐步指南，请参阅 WellAlly 的综合重复计数教程。