Bicycle Riding-State Recognition Using 3-Axis Accelerometer

3축 가속도센서를 이용한 자전거의 주행 상황 인식 기술 개발

  • Choi, Jung-Hwan (Department of Healthcare Engineering, Chonbuk National University) ;
  • Yang, Yoon-Seok (Division of Biomedical Engineering, Chonbuk National University) ;
  • Ru, Mun-Ho (Division of Biomedical Engineering, Chonbuk National University)
  • 최정환 (전북대학교 헬스케어공학과) ;
  • 양윤석 (전북대학교 바이오메디컬공학부) ;
  • 유문호 (전북대학교 바이오메디컬공학부)
  • Received : 2011.09.06
  • Published : 2011.11.25

Abstract

A bicycle is different from vehicles in the structure that a rider is fully exposed to the surrounding environment. Therefore, it needs to make use of prior information about local weather, air quality, trail road condition. Moreover, since it depends on human power for moving, it should acquire route property such as hill slope, winding, and road surface to improve its efficiency in everyday use. Recent mobile applications which are to be used during bicycle riding let us aware of the necessity of development of intelligent bicycles. This study aims to develop a riding state (up-hill, down-hill, accelerating, braking) recognition algorithm using a low-power wrist watch type embedded system which has 3-axis accelerometer and wireless communication capability. The developed algorithm was applied to 19 experimental riding data and showed more than 95% of correct recognition over 83.3% of the total dataset. The altitude and temperature sensor also in the embedded system mounted on the bicycle is being used to improve the accuracy of the algorithm. The developed riding state recognition algorithm is expected to be a platform technology for intelligent bicycle interface system.

자전거는 자동차와 달리 사용자인 탑승자가 외부 환경에 그대로 노출되므로, 주변 날씨, 대기, 주행 경로 등에 관한 정보를 자동차 보다 오히려 폭넓게 활용할 필요가 있다. 더욱이 자전거는 인간의 힘을 동력으로 사용하므로 도로의 경사, 굴곡, 노면 상태와 같은 주행 경로의 특성을 미리 파악할 수 있다면 최적 경로 추정 등을 통해 이동 효율을 획기적으로 높이는 데에 도움이 될 것이다. 최근의 모바일 정보 서비스와 함께 개발되는 각종 자전거용 애플리케이션들은 이러한 지능형 자전거를 위한 체계적인 연구 개발의 필요성을 일깨우고 있다. 본 연구에서는 무선 통신이 가능한 저전력 손목 시계형 임베디드 장치를 자전거에 간단히 장착하고, 여기에 내장된 가속도 센서를 이용하여 자전거의 주행 상황 (오르막, 내리막, 정지, 가 감속) 을 자동으로 인식할 수 있는 알고리듬을 개발하는 것을 목표로 하였다. 개발된 알고리듬의 신뢰성을 검사하기 위해 총 19 개의 실험 주행 데이터에 적용한 결과, 전체 실험 데이터의 83.3% 에서 95% 이상의 구간 인식 정확도를 얻을 수 있었다. 향후 임베디드 장치에 내장된 고도 센서, 온도 센서를 추가로 활용하여 탑승자의 신체 상태 및 운동 추정이 가능한 지능형 자전거를 개발할 계획이다. 개발된 주행 상황 인식 기술은 주행 중의 안전을 고려한 지능형 인터페이스 기술의 기반이 될 수 있을 것으로 기대한다.

Keywords

References

  1. Yan Bu, Zhongxia Niang, Tian Huang, "A multi-body model for the simulation of rider and mountain bike coupled system," 2008 7th World Congress on Intelligent Control and Automation, pp. 16-22, Chongqing, China, June, 2008.
  2. Y. chanpoux, S. Richard, J. M Drouet. "Bicycle structural dynamics," Sound and Vibration, pp. 16-22, July 2007.
  3. Morris Levy and Gerald A. Smith "Effectineness of viration damping with bicycle suspension systems," Sports Engineering, Vol. 8, no. 2, pp. 99-106, December 2005. https://doi.org/10.1007/BF02844008
  4. Melissa A. Napolitano, Kelley E. Borradaile, Beth A. Lewis, Jessica A. Whiteley, Jaime L. Longval, Alfred F. Parisi, Anna E. Albrecht, Christopher N. Sciamanna, Jonh M. Jakicic, George D. Papandonatos, Bess H. Marcus, "Accelerometer use in a physical activity intervention trial" Contemporary Clinical Trials, Vol. 31, no. 6, pp. 514-523, November 2010. https://doi.org/10.1016/j.cct.2010.08.004
  5. Michael Hanlom and Ross Anderson, "Real-time gait event detection using wearable sensors," Gait & Poature, Vol. 30, no. 4, pp. 523-527, November 2009. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2009.07.128
  6. S. L. Whitney, J .L. Roche, G. F. Marchetti, C. C. Lin, D. P. Steed, G. R. Furman, "A comparison of accelerometry and center of pressure measures during computerized dynamic posturography : A measure of balance," Gait & Posture. Vol. 33, no. 4, pp. 594-599, April 2011. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2011.01.015
  7. Kazuhiro Yoshyuchi, Shuji Inada, Rika Nakahara, Akira Ahabayashi, Hyuntae Park, Sungjin Park, Roy j. Shephard, Yukitoshi Aoyagi, "Stress life events and habitual physical activity in older adults : 1-year accelerometer data from the Nakanojo Study," Mental Health and Phaysical Activity, Vol. 3, no. 1, pp. 23-25, June 2010. https://doi.org/10.1016/j.mhpa.2010.02.001
  8. 김윤경, 노형석, 조위덕, "가속도 센서를 이용한 보 행 횟수 검출 알고리즘과 활동량 모니터링 시스템," 전자공학회논문지, 제48권 CI편, 제2호, 127-137쪽, 2011년 3월.05.
  9. 김주한, 이전, 이희영, 김영호, 이경중, "비고정식 가속도계를 이용한 운동 중 에너지소비 추정," 전자공학회논문지, 제48권 SC편, 제4호, 63-70쪽, 2011년 7월.
  10. Jorge M. Zuniga, Terry J. Housh, Clayton L. Camic, C. Russell Hendrix, Michelle Mielke, Richard J. Schmidt, Glen O. Johnson, "The effects of accelerometer placement on mechanomyographic amplitude and mean power frequency during cycle ergometry," Journal of Electromyography and kinesiology, Vol. 20, no. 4, pp. 719-725, Augest 2010. https://doi.org/10.1016/j.jelekin.2010.01.001
  11. Justin J. Kavanagh and Hylton B. Menz, "Accelerometry: Atechnique for quantifying mevement patterns during walking," Gait & Poature, Vol. 28, no. 1, pp. 1-15, July 2008. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2007.10.010
  12. 박은수, 김학일, "MEMS 3축 가속도 센서의 Calibration에 관한 실험적 연구," 대한전자 공학회 2007년도 하계종합 학술대회 논문집 II, 949-950쪽, 부산파라다이스호텔, 대한민국, 2007년 7월
  13. 김세진, 정완영, 정도운 "3축 가속도 센서를 이용 한 상황 인지 알고리즘 개발," 대한전자공학회 2007년도 하계종합 학술대회 논문집 II, 1031-1032 쪽, 부산파라다이스호텔, 대한민국, 2007년 7월