一种将人体实际运动变换到虚拟场景中运动的方法

摘要

本发明涉及一种将人体实际运动变换到虚拟场景中运动的方法，属于人体能量消耗测量技术领域。本发明对人体实际运动消耗的能量进行测量,以运动消耗的能量为媒介,将测量得到的人体实际运动消耗的能量映射为虚拟运动所消耗的能量,得到该虚拟运动在虚拟场景的运动路径的距离，进而得到该虚拟运动的运动终点。本发明通过可将人体运动转化到虚拟场景中的地图上两点间所做的运动，因此可通过判断虚拟场景中两点间的距离判断人体运动所消耗能量的大小。

说明书

技术领域

本发明涉及一种通过能量消耗将人体运动映射到虚拟场景中运动的方法，属于人体能量消耗测量技术领域。

背景技术

随着社会经济的不断发展，生活水平的不断提高，人们越来越关注自己的健康，为自己制定各种运动方案来健身，因此出现了各种健身器材以及用于监视运动方案的装置。

现有的监视运动方案的装置能够实时检测出该运动方案能量的消耗，同时检测出该运动方案的运动距离，但是，对于不同的运动方案，其运动距离是不同的，因此不能通过运动距离来判断运动方案之间到底谁的耗能大。

另外，现有技术只能在现实环境下监测实时的运动能量消耗以及运动的距离，而不能监测在其他地理环境的路径下，消耗同等体力所能达到的运动距离。

发明内容

本发明针对上述问题的不足，提出一种将人体实际运动变换到虚拟场景中运动的方法，该方法能够通过虚拟场景中终点的位置，判断不同运动或者同种运动之间的能量消耗。

本发明为解决上述技术问题提出的技术方案是：一种将人体实际运动变换到虚拟场景中运动的方法，对人体实际运动消耗的能量进行测量,以运动消耗的能量为媒介,将测量得到的人体实际运动消耗的能量映射为虚拟运动所消耗的能量,得到该虚拟运动在虚拟场景的运动路径的距离，进而得到该虚拟运动的运动终点。

包括以下步骤：

步骤一、将运动分为不同的运动模式，通过人体佩戴的三轴加速度传感器获得运动时产生相应的加速度信息；

步骤二、采样：针对不同的运动模式，对其运动产生的检验加速度信息进行采样，确定出其相应运动模式的运动模式检验区间，同时得到各运动模式下的虚拟运动速度；

步骤三、建立模型：根据人体身高、体重、年龄、性别、以及采样的加速度信息、运动模式，建立各运动模式相应的能耗模型；

步骤四、人体实际运动时，通过三轴加速度传感器获得此时运动产生相应的加速度信息，并将该加速度信息与步骤二中确定的运动模式检验区间进行比较检验，从而确定出其运动模式；

步骤五，根据步骤四中判断的运动模式，选择步骤三中相应的能耗模型，将步骤四中人体实际运动测得的加速度信息代入到该能耗模型中进行求解，从而得出其实际运动消耗的能量；

步骤六，在虚拟场景中规划虚拟运动的运动路径，令A、B为该路径上的两点，A为起始点，B为运动终点，记A点到B点的距离为d_AB以及A点到B点的高为h_AB，建立距离d_AB、高h_AB分别关于A、B位置信息的模型，其中，A点位置信息已知；

步骤七，在步骤六中规划的虚拟运动路径上选择一种运动模式，建立关于运动模式、人体身高、体重、年龄、性别、以及加速度信息、虚拟运动时间、风速、海拔高度，雨的降水量，降雪量以及温度的虚拟能量消耗模型；

步骤八、根据步骤五得到的实际运动消耗的能量以及步骤七得到的虚拟能量消耗模型，由实际运动消耗的能量等于虚拟能量消耗，得到该虚拟运动在虚拟运动路径上的虚拟运动时间；

步骤九、建立虚拟运动关于虚拟运动速度、虚拟运动时间、距离d_AB的关系式，根据步骤二得到的虚拟运动速度和步骤八得到的虚拟运动时间得出距离d_AB，由步骤六中得出的距离d_AB、高h_AB分别关于A、B位置信息的模型，进而得出B点的位置信息，从而确定出B点的位置。

所述步骤二中相应运动模式的运动模式检验区间的确定方法，包括以下步骤：

步骤二一，采样，首先在采样时长内给定一种运动模式，获取三轴加速度传感器在采样时长内的加速度信息；

步骤二二，确定检验区间；根据三轴加速度传感器的加速度信息，并计算三轴加速度传感器的加速度信息平均功率，同时确定加速度信息波动区间，进而确定三轴加速度传感器的加速度信息检验区间；

步骤二三，换另一种运动模式，重复步骤二一、二二，得到该运动模式的三轴加速度传感器的加速度信息检验区间，该加速度信息检验区间即为运动模式检验区间。

所述步骤二中各运动模式下的虚拟运动速度的确定方法，包括以下步骤：

步骤二四，采样，首先在采样时长内给定一种运动模式，获取三轴加速度传感器在采样时长内的加速度信息；

步骤二五，根据三轴加速度传感器的加速度信息，确定该运动模式的运动速度；并对该采样时长内得到的运动速度求平均值，将该平均值作为该运动模式的虚拟运动速度；

步骤二六，换另一种运动模式，重复步骤二四、二五，得到该运动模式的虚拟运动速度。

所述运动消耗的能量包括基础能量消耗和各运动模式相应的能耗的总和；所述步骤一中运动模式包括步行、跑步、以及骑自行车三种运动模式；所述步骤三中的各运动模式相应的能耗模型包括步行、跑步、以及骑自行能耗模型；

基础能量消耗模型：

男：

女：

其中,分别为男女基础能量消耗，H,W,N,T分别为身高，体重，年龄以及运动时间；为修正系数，，

运动模式为步行模式时，其运动能量消耗模型为：

男性：

女性：

其中，分别为男女步行能量消耗值，H,W,V₂,T₂分别为身高，体重，步行速度以及步行时间；为修正系数，

运动模式为跑步时，其运动能量消耗模型为：

男性：

女性：

其中：分别为男女跑步能量消耗值，H,W,V₃,T₃分别为身高，体重，跑步速度以及跑步时间；为修正系数，

运动模式为骑自行车模式时，其运动能量消耗模型为：

男性：

女性：

其中：分别为男女骑自行车能量消耗值，H,W,V₄,T₄分别为身高，体重，转速以及骑行时间；为修正系数，

所述步骤五中实际运动消耗的能量包括实际中基础能量消耗以及各运动模式相应的能耗的总和；所述实际运动消耗的能量所述E₁，E₂，E₃，E₄分别为实际运动消耗的能量，实际基础能量消耗，实际步行运动能量消耗，实际跑步运动能量消耗以及骑自行车运动能量消耗；所述各运动模式的运动时间为各运动模式的加速度信息在加速度信息检验区间的时间；所述步行速度、跑步速度由三轴加速度传感器测得的人体步行的步频与步幅计算得到；所述转速由三轴加速度传感器测得的人体蹬踏步频参数计算得到，将上述得到的实际参数带入到所述步骤三中的各模型，即可得到实际基础能量消耗，实际步行运动能量消耗，实际跑步运动能量消耗以及骑自行车运动能量消耗。

所述步骤七中的虚拟能量消耗其中，为虚拟能量消耗，E₅为虚拟基础能量消耗，E₆为选定的虚拟运动模式的能量消耗，E₇为重力做功消耗，E₈为风能量消耗，E₉为其他环境因素能量消耗。

所述重力做功消耗模型：E₇＝β₇Wh_AB；

其中，E₇为重力做功消耗，W,h_AB分别为体重和A、B之间的高度；β₇为修正系数，β₇(2.5,5.3)；

所述风消耗模型：$>E_8=({\mathrm{\rho pv}}_2^2+c)d_{\mathrm{AB}}\cos \theta ;$>

其中，ρ为风阻，p为空气质量密度，v₂为风速，c为常量，θ为A点运动到B点的方向与风向之间的夹角；

其他环境因素消耗模型：

其中，E₉为环境耗能，i,j,k,m,α₉,β₉为修正系数，O,R,Z,Q分别为海拔高度，雨的降水量，降雪量以及温度，H,W,t分别为身高、体重以及虚拟运动时间，为常量，i∈(0.003,0.004)，j∈(0.38,0.42)，k∈(0.49,0.51)，m∈(0.50,0.55)，

所述虚拟基础能量消耗E₅是与虚拟运动时间有关系的基础能量消耗，选定的虚拟运动模式的能量消耗E₆是与虚拟运动时间有关系的运动模式的消耗。

本发明的一种将人体实际运动变换到虚拟场景中运动的方法，相比现有技术，具有以下有益效果：

1.由于本发明通过对人体运动消耗的能量进行测量,以运动消耗的能量为媒介,将人体运动转化为人在虚拟场景中从一点到另一点虚拟运动所对应的消耗的能量的位移，从而确定另一点在虚拟场景中的位置，因此可将人体运动转化到虚拟场景中的地图上两点间所做的运动，因此可通过判断两点间的距离判断人体运动所消耗能量的大小。而对于相同的始点，可通过判断是终点位置，判断人体运动所消耗能量的大小。

2.本发明由于通过运动消耗的能量将人体实际运动转化为不同地理环境下的虚拟运动，因此能够通过人体实际运动推测在其他地理环境的路径下人体运动的消耗，从而能更好的指导人们科学的规划未来的行程，防止因为体力不足，在该环境下运动时发生意外。

具体实施方式

为了更好的说明本发明的技术方案，以下将详细地说明本发明的技术方案。实施例

一种将人体实际运动变换到虚拟场景中运动的方法，对人体实际运动消耗的能量进行测量,以运动消耗的能量为媒介,将测量得到的人体实际运动消耗的能量映射为虚拟运动所消耗的能量,得到该虚拟运动在虚拟场景的运动路径的距离，进而得到该虚拟运动的运动终点。

包括以下步骤：

步骤一、将运动分为不同的运动模式，通过人体佩戴的三轴加速度传感器获得运动时产生相应的加速度信息；

步骤二、采样：针对不同的运动模式，对其运动产生的检验加速度信息进行采样，确定出其相应运动模式的运动模式检验区间，同时得到各运动模式下的虚拟运动速度；

步骤三、建立模型：根据人体身高、体重、年龄、性别、以及采样的加速度信息、运动模式，建立各运动模式相应的能耗模型；

步骤四、人体实际运动时，通过三轴加速度传感器获得此时运动产生相应的加速度信息，并将该加速度信息与步骤二中确定的运动模式检验区间进行比较检验，从而确定出其运动模式；

步骤五，根据步骤四中判断的运动模式，选择步骤三中相应的能耗模型，将步骤四中人体实际运动测得的加速度信息代入到该能耗模型中进行求解，从而得出其实际运动消耗的能量；

步骤六，在虚拟场景中规划虚拟运动的运动路径，令A、B为该路径上的两点，A为起始点，B为运动终点，记A点到B点的距离为d_AB以及A点到B点的高为h_AB，建立距离d_AB、高h_AB分别关于A、B位置信息的模型，其中，A点位置信息已知；

步骤七，在步骤六中规划的虚拟运动路径上选择一种运动模式，建立关于运动模式、人体身高、体重、年龄、性别、以及加速度信息、虚拟运动时间、风速、海拔高度，雨的降水量，降雪量以及温度的虚拟能量消耗模型；

步骤八、根据步骤五得到的实际运动消耗的能量以及步骤七得到的虚拟能量消耗模型，由实际运动消耗的能量等于虚拟能量消耗，得到该虚拟运动在虚拟运动路径上的虚拟运动时间；

步骤九、建立虚拟运动关于虚拟运动速度、虚拟运动时间、距离d_AB的关系式，根据步骤二得到的虚拟运动速度和步骤八得到的虚拟运动时间得出距离d_AB，由步骤六中得出的距离d_AB、高h_AB分别关于A、B位置信息的模型，进而得出B点的位置信息，从而确定出B点的位置。

所述步骤二中相应运动模式的运动模式检验区间的确定方法，包括以下步骤：

步骤二一，采样，首先在采样时长内给定一种运动模式，获取三轴加速度传感器在采样时长内的加速度信息；

步骤二二，确定检验区间；根据三轴加速度传感器的加速度信息，并计算三轴加速度传感器的加速度信息平均功率，同时确定加速度信息波动区间，进而确定三轴加速度传感器的加速度信息检验区间；

步骤二三，换另一种运动模式，重复步骤二一、二二，得到该运动模式的三轴加速度传感器的加速度信息检验区间，该加速度信息检验区间即为运动模式检验区间。

所述步骤二中各运动模式下的虚拟运动速度的确定方法，包括以下步骤：

步骤二四，采样，首先在采样时长内给定一种运动模式，获取三轴加速度传感器在采样时长内的加速度信息；

步骤二五，根据三轴加速度传感器的加速度信息，确定该运动模式的运动速度；并对该采样时长内得到的运动速度求平均值，将该平均值作为该运动模式的虚拟运动速度；

步骤二六，换另一种运动模式，重复步骤二四、二五，得到该运动模式的虚拟运动速度。

所述运动消耗的能量包括基础能量消耗和各运动模式相应的能耗的总和；所述步骤一中运动模式包括步行、跑步、以及骑自行车三种运动模式；所述步骤三中的各运动模式相应的能耗模型包括步行、跑步、以及骑自行能耗模型；

基础能量消耗模型：

男：

女：

其中,分别为男女基础能量消耗，H,W,N,T分别为身高，体重，年龄以及运动时间；为修正系数，，

运动模式为步行模式时，其运动能量消耗模型为：

男性：

女性：

其中，分别为男女步行能量消耗值，H,W,V₂,T₂分别为身高，体重，步行速度以及步行时间；为修正系数，

运动模式为跑步时，其运动能量消耗模型为：

男性：

女性：

其中：分别为男女跑步能量消耗值，H,W,V₃,T₃分别为身高，体重，跑步速度以及跑步时间；为修正系数，

运动模式为骑自行车模式时，其运动能量消耗模型为：

男性：

女性：

其中：分别为男女骑自行车能量消耗值，H,W,V₄,T₄分别为身高，体重，转速以及骑行时间；为修正系数，

所述步骤五中实际运动消耗的能量包括实际中基础能量消耗以及各运动模式相应的能耗的总和；所述实际运动消耗的能量所述E₁,E₂,E₃,E₄分别为实际运动消耗的能量，实际基础能量消耗，实际步行运动能量消耗，实际跑步运动能量消耗以及骑自行车运动能量消耗；所述各运动模式的运动时间为各运动模式的加速度信息在加速度信息检验区间的时间；所述步行速度、跑步速度由三轴加速度传感器测得的人体步行的步频与步幅计算得到；所述转速由三轴加速度传感器测得的人体蹬踏步频参数计算得到，将上述得到的实际参数带入到所述步骤三中的各模型，即可得到实际基础能量消耗，实际步行运动能量消耗，实际跑步运动能量消耗以及骑自行车运动能量消耗。

所述步骤七中的虚拟能量消耗其中，为虚拟能量消耗，E₅为虚拟基础能量消耗，E₆为选定的虚拟运动模式的能量消耗，E₇为重力做功消耗，E₈为风能量消耗，E₉为其他环境因素能量消耗。

所述重力做功消耗模型：E₇＝β₇Wh_AB；

其中，E₇为重力做功消耗，W,h_AB分别为体重和A、B之间的高度；β₇为修正系数，β₇(2.5,5.3)；

所述风消耗模型：$>E_8=(\rho {\mathrm{pv}}_2^2+c)d_{\mathrm{AB}}\cos \theta ;$>

其中，ρ为风阻，p为空气质量密度，v₂为风速，c为常量，θ为A点运动到B点的方向与风向之间的夹角；

其他环境因素消耗模型：

其中，E₉为环境耗能，i,j,k,m,α₉,β₉为修正系数，O,R,Z,Q分别为海拔高度，雨的降水量，降雪量以及温度，H,W,t分别为身高、体重以及虚拟运动时间，为常量，i∈(0.003,0.004)，j∈(0.38,0.42)，k∈(0.49,0.51)，m∈(0.50,0.55)，

所述虚拟基础能量消耗E₅是与虚拟运动时间有关系的基础能量消耗，选定的虚拟运动模式的能量消耗E₆是与虚拟运动时间有关系的运动模式的消耗。

为了更好的说明本发明，先给出其一个实例进行说明：

对人体实际运动消耗的能量进行测量,以运动消耗的能量为媒介,将测量得到的人体实际运动消耗的能量映射为虚拟运动所消耗的能量,得到该虚拟运动在虚拟场景的运动路径的距离，进而得到该虚拟运动的运动终点。也就是将人体实际运动消耗的能量作为虚拟运动所消耗的能量，根据这个虚拟运动所消耗的能量计算出其在虚拟场景中的运动时间，然后求出其在虚拟场景中的运动距离，进而求出其在虚拟场景中的运动终点。

将本发明分为采样和模型建立阶段、各运动模式消耗测量阶段以及虚拟场景终点计算阶段。

采样和模型建立阶段：

步骤一、将运动分为不同的运动模式，具体分为步行、跑步、以及骑自行三种模式，在人体的四肢关节点、腰部以及头部佩戴三轴加速度传感器，通过人体佩戴的三轴加速度传感器获得运动时产生相应的加速度信息；

步骤二、采样：针对不同的运动模式，对其运动产生的检验加速度信息进行采样，确定出其相应运动模式的运动模式检验区间，同时得到各运动模式下的虚拟运动速度。

所述步骤二中相应运动模式的运动模式检验区间的确定方法，包括以下步骤：

步骤二一，采样，首先在采样时长内给定一种运动模式，获取三轴加速度传感器在采样时长内的加速度信息；步骤二二，确定检验区间；根据三轴加速度传感器的加速度信息，并计算三轴加速度传感器的加速度信息平均功率，同时确定加速度信息波动区间，进而确定三轴加速度传感器的加速度信息检验区间；

步骤二三，换另一种运动模式，重复步骤二一、二二，得到该运动模式的三轴加速度传感器的加速度信息检验区间，该加速度信息检验区间即为运动模式检验区间。

所述步骤二中各运动模式下的虚拟运动速度的确定方法，包括以下步骤：

步骤二四，采样，首先在采样时长内给定一种运动模式，获取三轴加速度传感器在采样时长内的加速度信息；

步骤二五，根据三轴加速度传感器的加速度信息，确定该运动模式的运动速度；并对该采样时长内得到的运动速度求平均值，将该平均值作为该运动模式的虚拟运动速度；

步骤二六，换另一种运动模式，重复步骤二四、二五，得到该运动模式的虚拟运动速度。

如给定步行模式，人以正常的步行速度进行步行，然后以一定的采集频率采集一次三轴加速度传感器的加速度信息，根据该加速度信息计算出这次采集所对应的步行速度，采集频率一般取0.5秒采集一次。然后通过这样的方法持续地在采样时长内的进行采样，得出每次采集的加速度信息所对应的步行速度，对该步行速度通过算术平均值公式求取平均步行速度，将此平均步行速度作为虚拟运动步行速度。一般的采样时长为30-45分钟。用同样的方法，即可得到虚拟跑步速度和虚拟骑自行车速度。

步骤三、建立模型：根据人体身高、体重、年龄、性别、以及采样的加速度信息、运动模式，建立各运动模式相应的能耗模型；

所述运动消耗的能量包括基础能量消耗和各运动模式相应的能耗的总和；各运动模式相应的能耗模型包括步行、跑步、以及骑自行能耗模型；

基础能量消耗模型：

男：$>E_1^1=(0.2085H+0.5731W-0.2815N+2.7697)T;$>

女：$>E_1^2=(0.1771H+0.3985W-0.1948N+27.2956)T;$>

其中,分别为男女基础能量消耗，H,W,N,T分别为身高，体重，年龄以及运动时间；

运动模式为步行模式时，其运动能量消耗模型为：

男性：$>E_2^1=(0.2145H+0.3724W+11.257){\left(V_2\right)}^2{T}_2;$>

女性：$>E_2^2=(0.2683H+0.3225W+14.749){\left(V_2\right)}^2{T}_2;$>

其中，分别为男女步行能量消耗值，H,W,V₂,T₂分别为身高，体重，步行速度以及步行时间。

运动模式为跑步时，其运动能量消耗模型为：

男性：$>E_3^1=(0.2351H+0.6662W+7.932)V_3{T}_3;$>

女性：$>E_3^2=(0.1855H+0.5523W+16.327)V_3{T}_3;$>

其中：分别为男女跑步能量消耗值，H,W,V₃,T₃分别为身高，体重，跑步速度以及跑步时间。

运动模式为骑自行车模式时，其运动能量消耗模型为：

男性：$>E_4^1=(0.1147H+0.3492W+8.794)V_4{T}_4;$>

女性：$>E_4^2=(0.1152H+0.5578W+7.452)V_4{T}_4;$>

其中：分别为男女骑自行车能量消耗值，H,W,V₄,T₄分别为身高，体重，转速以及骑行时间。

各运动模式消耗测量阶段

步骤四、人体实际运动时，通过三轴加速度传感器获得此时运动产生相应的加速度信息，并将该加速度信息与步骤二中确定的运动模式检验区间进行比较检验，从而确定出其运动模式。

由于在采样阶段已经获取了运动模式检验区间，因此此时人体实际运动时，获取其运动产生的加速度信息，将此加速度信息与运动模式检验区间进行比较，若加速度信息落在某个运动模式检验区间内，则此时的运动属于该运动模式。比如，此时加速度信息落在跑步运动的模式检验区间内，则此时的运动为跑步运动。同时，计算运动连续落在同一个运动模式检验区间内的时长，该时长作为该运动模式的实际运动时间

步骤五，根据步骤四中判断的运动模式，选择步骤三中相应的能耗模型，将步骤四中人体实际运动测得的加速度信息代入到该能耗模型中进行求解，从而得出其实际运动消耗的能量；

所述步骤五中实际运动消耗的能量包括实际中基础能量消耗以及各运动模式相应的能耗的总和；所述实际运动消耗的能量所述E₁,E₂,E₃,E₄分别为实际运动消耗的能量，实际基础能量消耗，实际步行运动能量消耗，实际跑步运动能量消耗以及骑自行车运动能量消耗；所述各运动模式的运动时间为各运动模式的加速度信息在加速度信息检验区间的时间；所述步行速度、跑步速度由三轴加速度传感器测得的人体步行的步频与步幅计算得到；所述转速由三轴加速度传感器测得的人体蹬踏步频参数计算得到，将上述得到的实际参数带入到所述步骤三中的各模型，即可得到实际基础能量消耗，实际步行运动能量消耗，实际跑步运动能量消耗以及骑自行车运动能量消耗。

实际基础能量消耗模型：

男：$>E_1^1=(0.2085H+0.5731W-0.2815N+2.7697)T^{\prime };$>

女：$>E_1^2=(0.1771H+0.3985W-0.1948N+27.2956)T^{\prime };$>

其中,分别为男女基础能量消耗，H,W,N,T'分别为身高，体重，年龄以及实际运动时间，实际基础能量消耗E₁根据实际情况选择对应的男或女的基础能量消耗模型；

运动模式为步行模式时，其运动能量消耗模型为：

男性：$>E_2^1=(0.2145H+0.3724W+11.257){\left(V_2\right)}^2{T_2}^{\prime };$>

女性：$>E_2^2=(0.2683H+0.3225W+14.749){\left(V_2\right)}^2{T_2}^{\prime };$>

其中，分别为男女步行能量消耗值，H,W,V₂,T₂'分别为身高，体重，步行速度以及实际步行时间，实际步行运动能量消耗E₂根据实际情况选择对应的男或女的步行模式能量消耗模型。

运动模式为跑步时，其运动能量消耗模型为：

男性：$>E_3^1=(0.2351H+0.6662W+7.932)V_3{T_3}^{\prime };$>

女性：$>E_3^2=(0.1855H+0.5523W+16.327)V_3{T_3}^{\prime };$>

其中：分别为男女跑步能量消耗值，H,W,V₃,T₃'分别为身高，体重，跑步速度以及实际跑步时间。实际跑步运动能量消耗E₃根据实际情况选择对应的男或女的跑步模式能量消耗模型。

运动模式为骑自行车模式时，其运动能量消耗模型为：

男性：$>E_4^1=(0.1147H+0.3492W+8.794)V_4{T_4}^{\prime };$>

女性：$>E_4^2=(0.1152H+0.5578W+7.452)V_4{T_4}^{\prime };$>

其中：分别为男女骑自行车能量消耗值，H,W,V₄,T₄'分别为身高，体重，转速以及实际骑行时间。骑自行车运动能量消耗E₄根据实际情况选择对应的男或女的骑自行车模式能量消耗模型。

步骤六，在虚拟场景中规划虚拟运动的运动路径，令A、B为该路径上的两点，A为起始点，B为运动终点，记A点到B点的距离为d_AB以及A点到B点的高为h_AB，建立距离d_AB、高h_AB分别关于A、B位置信息的模型，其中，A点位置信息已知。

本发明通过用GPS作为虚拟场景的定位系统，通过GPS规划虚拟运动的运动路径，给出在地图上的始点和截止点，通过GPS获得始点和截止点的路径，令A、B为该路径上的两点，A为起始点，B为运动终点，记A点到B点的距离为d_AB以及A点到B点的高为h_AB，建立距离d_AB、高h_AB分别关于A、B位置信息的模型，其中，A点位置信息已知，A点位置信息即经纬度信息，可由GPS提供。

记，A、B的经纬度分别为(jA,wA)，(jB,wB),R为地球半径；

d_AB＝R*arccos[sin(wA)sin(wB)+cos(wA)cos(wB)*cos(jA-jB)]；

h_AB＝R[sin(wB)-sin(wA)]；

由于A、B两点都在地图上相应的规划路径，因此计算出A点到B点的距离d_AB，就可通过起点A确定出终点B，从而确定出B点的位置信息。

步骤七，在步骤六中规划的虚拟运动路径上选择一种运动模式，建立关于运动模式、人体身高、体重、年龄、性别、以及加速度信息、虚拟运动时间、风速、海拔高度，雨的降水量，降雪量以及温度的虚拟能量消耗模型。

所述步骤七中的虚拟能量消耗其中，为虚拟能量消耗，E₅为虚拟基础能量消耗，E₆为选定的虚拟运动模式的能量消耗，E₇为重力做功消耗，E₈为风能量消耗，E₉为其他环境因素能量消耗。

本实施例的选定的虚拟运动模式为步行，则：

选定的虚拟运动模式的能量消耗E₆：

运动模式为步行模式时，其运动能量消耗模型为：

男性：$>E_6^1=(0.214H+0.3724W+11.257){\left(V_2\right)}^{2}t;$>

女性：$>E_6^2(0.2683H+0.3225W+14.749){\left(V_2\right)}^{2}t;$>

其中，分别为男女虚拟步行能量消耗值，H,W,V₂,t分别为身高，体重，步行速度以及虚拟步行时间，虚拟步行运动能量消耗E₆根据实际情况选择对应的男或女的虚拟步行模式能量消耗模型。同理，可得到运动模式为跑步和骑自行车模式时，其运动能量的消耗模型。

虚拟基础能量消耗模型：

男：$>E_5^1(0.2085H+0.5731W-0.2815N+2.7697)t;$>

女：$>E_5^2(0.1771H+0.3985W-0.1948N+27.2956)t;$>

其中,分别为男女虚拟基础能量消耗，H,W,N,t分别为身高，体重，年龄以及虚拟运动时间，虚拟基础能量消耗E₅根据实际情况选择对应的男或女的虚拟基础能量消耗模型；

所述重力做功消耗模型：E₇＝2.68Wh_AB；

其中，E₇为重力做功消耗，W,h_AB分别为体重和A、B之间的高度；

所述风消耗模型：$>E_8=(\rho {\mathrm{pv}}_2^2+c)d_{\mathrm{AB}}\cos \theta ;$>

其中，ρ为风阻，p为空气质量密度，v₂为风速，c为常量，θ为A点运动到B点的方向与风向之间的夹角；

其他环境因素消耗模型：

E₉＝(0.0032O+0.3859R+0.4953Z+0.5231Q)(0.0845H+0.8282W)t+56；其中，E₉为环境耗能，O,R,Z,Q分别为海拔高度，雨的降水量，降雪量以及温度，其中降雪量采用下雪时的降雨量进行计算，海拔高度由GPS根据移动时的位置进行提供，H,W,t分别为身高、体重以及虚拟运动时间。

步骤八、根据步骤五得到的实际运动消耗的能量以及步骤七得到的虚拟能量消耗模型，由实际运动消耗的能量等于虚拟能量消耗，得到该虚拟运动在虚拟运动路径上的虚拟运动时间；

根据实际运动消耗的能量等于虚拟能量消耗，对步骤七得到的模型进行化解，得到虚拟运动时间与A、B之间的距离和高度的关系式。

步骤九、建立虚拟运动关于虚拟运动速度、虚拟运动时间、距离d_AB的关系式，根据步骤二得到的虚拟运动速度和步骤八得到的虚拟运动时间得出距离d_AB，由步骤六中得出的距离d_AB、高h_AB分别关于A、B位置信息的模型，进而得出B点的位置信息，从而确定出B点的位置。

根据步骤二得到的虚拟运动速度和步骤八得到的虚拟运动时间得到：

d_AB＝vt，其中v,t为人在虚拟地图上的虚拟运动速度和虚拟行走时间。

由步骤八得到的虚拟运动时间与A、B之间的距离和高度的关系式，步骤六得到的A、B之间的距离和高度的关于位置信息的关系式d_AB＝R*arccos[sin(wA)sin(wB)+cos(wA)cos(wB)*cos(jA-jB)]；h_AB＝R[sin(wB)-sin(wA)]；以及三角函数关系式，求解出B点的位置信息(经纬度信息)，根据该经纬度信息GPS进行定位，从而确定出B点的位置。

由上述可知，本发明具有以下特点：

1.本发明的虚拟场景可以是具体的实际场景，并不仅仅限于虚拟场景。其转化方式是通过能量消耗作为媒介，并不是简单的将运动的速度与时间直接映射到地图中，如果直接通过运动速度将运动映射到地图上，通过地图上两点直接的距离来判断不同人所消耗的能量并不科学。由于个体的差异，在同一时间下，跑步速度快的，其消耗的能量并不一定多，跑步速度慢的其消耗的能量并不会很少，因此只简单的将实际运动通过运动速度或者运动距离直接映射到地图中，通过地图上的距离判断他们消耗能量大小，意义并不是很大，本发明通过能量消耗作为中间变量，将实际运动映射到虚拟场景中去，其本身的消耗能量不变，但其在虚拟场景中的运动距离有变化，通过其虚拟场景中的距离判断他们的运动消耗，其结果准确，具有很高的参考意义。

2.如果以现实运动速度乘以运动时间来直接推算在不同地理环境下的运动距离，其计算的结果与实际运动结果严重不符，因为不同的地理环境对人体的体能消耗的影响差异较大，比如，用平原上的步行速度直接来推算在高海拔地区的运动距离，由于人体受海拔、气候等因素的影响，人体消耗的能量远大于在平原上的消耗，因此在实际运动过程中，在相同的时间下，其运动的距离远远小于推算的距离，因此，根据一种地理环境下的运动速度去推算另一种地理环境下的运动距离是不科学的，而本发明能够很好的解决该问题，本发明通过以运动消耗的能量为媒介,将测量得到的人体实际运动消耗的能量映射为虚拟运动所消耗的能量,得到该虚拟运动在虚拟场景的运动路径的距离，进而得到该虚拟运动的运动终点，因此能够很好的推算出另一种地理环境下的运动距离。

上面所描述的本发明优选具体实施例仅用于说明本发明的实施方式，而不是作为对前述发明目的和所附权利要求内容和范围的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属本发明技术和权利保护范畴。