“鳍”为什么这么神奇？！

“鳍“为什么这么神奇？胡老师说.........

关于胡老师

写过Java，调过C++，上过雷公山，骑过渤海湾。玩车十年，累计骑行超过八万公里。行者团队车间主任。从此以后改行写文章……

行者的发布会结束以后，相信大家对“鳍”有了初步的认识和了解，它不仅拥有优秀的工业设计，还可以提供专业精确的数据支持。今天我会从技术层面为大家详细介绍一下鳍到底牛逼在哪里！

很多骑行用户对我们的鳍很感兴趣，也对我们如何配合行者能提供厘米级精度的数据感到好奇。我们看到了很多关于鳍的讨论，也看到一些质疑。

在发布会上时间有限无法详谈，这里我和大家来具体聊一聊“鳍”的神奇之处。相信大家看完今天的文章，应该可以解答心中的疑惑。

“鳍”是一个全新的定义

鳍的创新性在于在踏频器中添加了更多的传感器，将踏频器的数据采集范围从速度、踏频、里程扩展到了海拔、爬升、温度、气压、坡度。其中最重要的我认为是气压计和温度计。目前民用GPS即使在野外完全无干扰情况下的水平精度也只有5米左右，海拔精度为20米左右。而鳍的测量数据将这一精度直接提升了百倍左右。

实际上，我们称鳍为智能骑行伴侣，因为在过去的市场上并没有一件产品能为之冠名。

鳍是一个全新的定义。

“鳍”为什么这么神奇？！

测量：我们在鳍中使用了博世高精度的气压温度传感器，本身其气压传感器精度是pa级别的，温度精度达到0.1摄氏度，本身计算出的海拔数据就已经达到了分米级别，可以为后续的数据计算提供了高精度的前置数据。

此外，鳍的工业设计不仅仅只是好看和防水，更重要的是我们解决了鳍内部环境和外部环境的绝对一致，这样传感器才可以提供最准确的数据。

计算：

采集只是源数据，可用数据必须要经过大量繁复的计算产生，比如海拔、坡度等。

（1）海拔计算：

A）气压+温度+云同步标准大气压

大气压和海拔的关系：大气压是大气层受重力作用对浸在其中的物体产生的压强。离地面越高的地方，大气层就越薄，大气受到的重力作用越小，大气压就越小。大气层所受重力与空气密度有关，靠近地表层的空气密度较大；高层空气稀薄，密度较小。大气层的空气密度随高度变化不均匀，因此大气压随高度减小也不均匀。一般情况下，高度越高，空气柱越短并且密度越小，因此压强就越低。在温度不变，且忽略其它影响因素的前提下。大气压与海拔高度的曲线关系图：

气压与温度的关系：不考虑动力等其他原因的话，温度越高，大气受热膨胀上升越快，气压越低。因此多数情况下，热的地区为低压，冷的为高压，比如赤道低压带和极地高压带。所以海拔高度最终是和气压、温度都有关。具体计算公式如下：

当地标准大气压：通常默认标准大气压为，但是每个地区的标准大气压都是不一样的，并且这一数据一直在变化，下雨、刮风、下雪、甚至是多云都会改变标准大气压值！行者通过和专业天气服务机构合作，获取运动所在地的标准大气压值，并将这一数据在运动中实时同步到鳍。（例如上海：标准大气压值每20分钟就会更新一次。）

所以首先将气压、温度和标准大气压结合，我们计算出第一个海拔数值。

B）GPS提供的海拔数据

使用行者运动过程中，通过手机GPS读出海拔数据，经过行者纠偏滤波算法以后，获得第二个海拔值。

C）行者海拔数据

我们借助行者超过2.5亿公里的海拔数据库作为强大的空间地理基础数据，再配合通过滤波后的GPS经纬度数据，在数据库中检索相应位置的海拔数据，获得第三个海拔值。

现在我们需要一套融合算法，优化ABC三种方法给出的3个海拔值。我们写这套算法的过程中认为：

海拔A，如果有当地实时标准大气压做优化，误差很小。
海拔B，GPS传感器吐出的数据，误差较大。
海拔C，行者数据库提供的海拔数据，作为参考。

因此，无论在哪、天气如何恶劣，使用行者独有的差分算法计算得出的海拔值可以真正提高100倍精度。

（2）坡度计算：

A）使用GPS计算坡度：

由于GPS的水平误差和垂直误差都比较大，也没有坡程。目前行者使用一套自有算法计算坡度：大致通过一个马尔科夫链模型，观察过去10个单位时间相关数据的变化的情况，最后通过回归来测算当前坡度值。可是，由于单位时间内（一般是1秒），数据的误差要远远大于运动中产生的距离差（海拔跳了10米，而实际运动只有0.5米），即使我们花费了很多时间很多精力优化算法，也无法给出一个可能近似的海拔值。（所以一般使用行者记录坡度范围是-20 ~ +20。）

B）使用鳍计算坡度：

众所周知，地球接近于一个球形，“鳍”使用轮圈数*轮径来计算水平距离，这两个数据是近乎相等的，只要轮径值设置的对，误差是厘米级别的。同时，由于刚才我们已经把海拔数据过滤的非常精准，高程差的获得就易如反掌。这样一来，我们只需要使用最简单的方式就可以计算出精准的坡度数据。

坡度的计算方式：

坡度＝（高程差 / 水平距离） * 100%

（3）爬升计算：

爬升计算的情况类似坡度，由于手机GPS给的精度问题，我们只能使用预测和回归的方法来计算，但是由于误差波动远远大于实际波动，因此我们无法从秒的维度来计算维度。而其完美的解决了这一问题。

“鳍”在实际骑行中的数据展现

我们针对同样一条平坦的道路做了对比实验。以下第一张是使用行者直接获取的的数据，第二张是使用“鳍”获取的数据。

海拔变化图表对比如下：

我们可以看到，由于GPS垂直精度的不稳定性，波动较大，出现了明显的异常波峰和波谷，而“鳍”则稳定在一定的海拔左右，反映了路面的真实情况。

全新的“鳍”行体验

“鳍”有着精准的数据，也有优秀的续航，我们使用了低功耗的蓝牙Soc，优化了数十个固件版本，最大程度上保证每个传感器的采样精度和频率，来确保数据的准确性与有效性，同时也将功耗降到最低。这样才有了700小时的长工作续航和2年的待机时间。

在用户基本的踏频和速度数据需求的基础上，“鳍”又增加温度、海拔、坡度、气压、爬升、里程等数据，这些数据对无论对于专业骑行者还是普通车友有着极为重要的意义。结合行者APP或行者WEB端，这些数据都能以图表的形式优雅地展示出来。

“鳍”是对行者智能硬件的产品线的一个完善，同时也将为行者智能硬件平台提供更完善更精准的数据，让用户使用过程中能更科学的骑行锻炼，达到最好的训练效果。

我们所理解的骑行，不仅仅是一种生活方式，更是我们对于内心热爱的追寻。我们倡导快乐骑行科学骑行，希望通过骑行这种绿色出行的方式，让人和自然更和谐的相处，同时也希望骑行者之间的友爱与互助，让我们的每一次骑行，都会骑的更远，却离自己的心更近。

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