空间活动轨迹生成方法、装置与流程
本发明涉及导航技术领域，更具体地，涉及一种空间活动轨迹生成方法、装置。
背景技术：
导航已经成为日常生活中不可缺少的部分，无论是驾车还是步行，导航都为我们提供及时有效的服务。导航就是引导某一设备，从指定航线的一点运动到另一点的方法，这需要两点之间具有清晰完整的地图或者路径。最先进的导航技术是全球定位系统GPS，已经普遍应用于车辆防盗、人员定位等领域，其首先对目标进行定位，然后根据已经绘制好的地图进行导航。而导航路线是导航的必要条件，对于一些缺少导航路线支持的空间场景来说是无法导航的。
一般地，采用仪器上自带的传感器能够完成在空间中生成空间轨迹，例如，一种实现空间轨迹追踪的方法，它包括以下步骤：位移计算，在可穿戴设备上安装加速度计，利用加速度计测量可穿戴设备的线加速度、上报频率f及初始速度；姿态计算，在可穿戴设备上安装陀螺仪，通过陀螺仪测量可穿戴设备的角速度为、上报频率为f及可穿戴设备的初始姿态；漂移修正；轨迹拟合，记录每次采样的位移、姿态及漂移修正信息，将这些信息绘图连接，即得到对设备轨迹的拟合，从而实现了对可穿戴设备的轨迹追踪。
上述方案采用加速度计确定位移，采用陀螺仪确定姿态，各传感器在生成空间活动轨迹中的作用比较单一，由于人员是在行走中，装配有方位传感器的设备也处于晃动状态，采用上述方案测出来的空间活动轨迹误差较大，可行性不高。
技术实现要素：
鉴于上述问题，本发明提出了一种空间活动轨迹生成方法，其在即使经常断网的情况下也能够通过自身装配的传感器生成空间活动轨迹，且本方案综合了多种方位传感器的数据，得到更为精确的空间活动轨迹，为导航、寻址等服务做支撑。
第一方面，本发明实施例中提供了一种空间活动轨迹生成方法，包括以下步骤：
确定本机处于无法获取地理位置信息的离线状态；
获取方位传感器生成的用于表征本机空间位置变化的运动传感数据；
依据一个或多个方位传感器的运动传感数据，分别生成一个或多个初步轨迹；
在本机恢复至接入外网状态后，上传所述多个初步轨迹至云端服务器，以将所述多个初步轨迹拟合成本机在离线状态时的空间活动轨迹。
本发明在离线状态下，利用设备自身装配的多个方位传感器采集的运动传感数据拟合出设备的空间活动轨迹，其生成的空间活动轨迹精准、可靠，适用于各种环境，依据该方法生成的空间活动轨迹可以用于离线导航、离线寻址、构建空间布局等，从而提升用户体验。
结合第一方面，在第一方面的一种实施例中，方位传感器包括惯性传感器和方向传感器，分别用于采集本机运动过程中的轨迹运动变化数据和轨迹方向变化数据以作为所述的运动传感数据。惯性传感器用于采集轨迹运动变化数据，从而依据轨迹变化数据确定设备移动的空间活动轨迹的变化情况，而方向传感器用于采集轨迹方向变化数据，从而确定空间活动轨迹的绝对地理方向，综合这两种数据作为运动传感数据，为确定空间活动轨迹提供大量的数据支持，从而使得最后生成的空间活动轨迹精确可靠。
较佳地，所述方位传感器包括多个不同类型的惯性传感器，均用于采集本机运动过程中的轨迹运动变化数据以作为所述的运动传感数据。一般地，由于设备在移动过程中，由于人的动作幅度，测试出来的数据都会有误差，在本实现方式中，采用多种不同类型的惯性传感器可以互相补偿误差，使得测试的数据更为准确，轨迹更为精准。
较佳地，所述惯性传感器包括以下任意一种或任意多种：
加速度传感器，用于感知本机移动过程中的加速度变化值作为所述运动传感数据中的一种轨迹运动变化数据；
陀螺仪，用于感知本机移动过程中的角速率变化值作为所述运动传感数据中的一种轨迹运动变化数据。
在上述实现方式中，惯性传感器主要是用于采集轨迹运动变化数据，加速度传感器和陀螺仪是最常用的MEMS(Micro Electro Mechanical Systems,微机电系统)惯性传感器，已经成熟应用于各领域，其测量的数据可靠、鲁棒性好，这为后序生成精准的空间活动轨迹提供可靠数据。
较佳地，所述方向传感器为磁强计，用于确定本机移动过程中的绝对方向作为所述运动传感数据中的一种轨迹方向变化数据。在依据惯性传感器拟合出设备移动的空间活动轨迹后并不能确定空间活动轨迹的绝对地理方向，在本实现方式中，添加了磁强计用于确定空间活动轨迹的绝对方向，使得测量的空间活动轨迹的方向更为精准。
综合上面多种实现方式，较佳地，所述运动传感数据包括至少两种由不同方位传感器获取的变化数据，所述空间活动轨迹与所述变化数据之间存在算法关联关系。空间活动轨迹是由两种变化数据经过一系列的算法处理而得，这些算法关联关系包括微积分算法、坐标变换算法、模式识别算法、数据融合算法中的任意多项，因此更为可靠、精确。
结合第一方面，所述方位传感器包括多个传感器，所述的多个传感器为相互独立的部件，或者为集成在一起的一个集成部件。根据现有的MEMS器件技术发展情况，将多种功能的传感器集成到一个部件上已经成熟，方位传感器既可以是各自独立的部件，又可以是集成在一起的一个部件，根据具体空间活动轨迹的数据需求而确定所需的方位传感器。
结合第一方面，在本发明的一个实施例中，所述运动传感数据为本机移动过程中至少一个方位传感器采集的多个采样点的数据，所述初步轨迹是由连接多个采样点的数据而形成。初步轨迹的生成方法遵照连点成线的方法，采样点越多，则生成的初步轨迹就越精确。
本发明的一个实施例中，根据运动传感数据拟合出本机的行姿状态，在本机恢复至接入外网状态后，将所述行姿状态同多个初步轨迹一并上传至云端服务器优选地，所述行姿状态包括步行、跑步、坐车、直立、躺卧任意一项。在本实现方式中，根据运动传感数据还可以拟合出本机的行姿状态，例如步行、跑步、坐车、直立、躺卧等，在确定了本机的行姿状态后可以获取持有设备的人的动作，可以应用为检测老人小孩跌倒、小孩挣扎检测等。
结合第一方面，所述初步轨迹在离线状态下缓存于本机。在本机恢复至接入外部网络后才将所述初步轨迹上传到云端服务器，这样缓存的方式既不会占有设备空间，又能保证数据不丢失。
结合第一方面，所述空间活动轨迹为本机三维立体活动轨迹。一般常用的导航地图均为平面地图，在本发明中，空间活动轨迹为三维立体活动轨迹，除了平面上的轨迹外，还包括不同层级中间的连接路线以及层级排布，因此空间活动轨迹更为具体，适用于信号差的地下停车场、地下商场等。
结合第一方面，在本发明的一个实施例中，存储所述空间活动轨迹为规范文件，以根据多个规范文件确定出目标导航路线。所述目标导航路线包括频度最高路线、时间最短路线、历史习惯路线。为了应用空间活动轨迹，将其以一种规范格式存储，以从大量空间活动轨迹的库存中确定出目标导航路线。利用大量数据确定的目标导航路线更为精准。
第二方面，本发明实施例提供了一种空间活动轨迹生成装置，该生成装置具有实现上述第一方面中生成空间活动轨迹行为的功能。所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。该空间活动轨迹生成装置包括如下单元：
离线确定单元，用于确定本机处于无法获取地理位置信息的离线状态；
获取数据单元，用于获取方位传感器生成的用于表征本机空间位置变化的运动传感数据；
初步轨迹生成单元，用于依据一个或多个方位传感器的运动传感数据，分别生成一个或多个初步轨迹；
上传初步轨迹单元，用于在本机恢复至接入外网状态后，上传所述多个初步轨迹至云端服务器，以将所述多个初步轨迹拟合成本机在离线状态时的空间活动轨迹。
结合第二方面，在第二方面的一种实施例中，方位传感器包括惯性传感器和方向传感器，分别用于采集本机运动过程中的轨迹运动变化数据和轨迹方向变化数据以作为所述的运动传感数据。
较佳地，所述方位传感器包括多个不同类型的惯性传感器，均用于采集本机运动过程中的轨迹运动变化数据以作为所述的运动传感数据。
较佳地，所述惯性传感器包括以下任意一种或任意多种：
加速度传感器，用于感知本机移动过程中的加速度变化值作为所述运动传感数据中的一种轨迹运动变化数据；
陀螺仪，用于感知本机移动过程中的角速率变化值作为所述运动传感数据中的一种轨迹运动变化数据。
较佳地，所述方向传感器为磁强计，用于确定本机移动过程中的绝对方向作为所述运动传感数据中的一种轨迹方向变化数据。
综合上面多种实现方式，较佳地，所述运动传感数据包括至少两种由不同方位传感器获取的变化数据，所述空间活动轨迹与所述变化数据之间存在算法关联关系。
结合第二方面，所述方位传感器包括多个传感器，所述的多个传感器为相互独立的部件，或者为集成在一起的一个集成部件。
结合第二方面，所述运动传感数据为本机移动过程中至少一个方位传感器采集的多个采样点的数据，所述初步轨迹是由连接多个采样点的数据而形成，所述空间活动轨迹与所述初步轨迹之间存在算法关联关系。
结合第二方面，在本发明的一种实现方式中，根据运动传感数据拟合出本机的行姿状态，在本机恢复至接入外网状态后，将所述行姿状态同多个初步轨迹一并上传至云端服务器。
结合第二方面，所述行姿状态包括步行、跑步、坐车、直立、躺卧任意一项。
结合第二方面，所述初步轨迹在离线状态下缓存于本机。
结合第二方面，所述空间活动轨迹为本机三维立体活动轨迹。
结合第二方面，存储所述空间活动轨迹为规范文件，以根据由多个规范文件确定出目标导航路线。所述目标导航路线包括频度最高路线、时间最短路线、历史习惯路线。
在一个可能的设计中，空间活动轨迹生成装置的结构中包括处理器和存储器，所述存储器用于存储支持收发装置执行上述方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。所述空间活动轨迹生成装置还可以包括通信接口，用于与其他设备或通信网络通信。
第三方面，本发明实施例提供了一种空间活动轨迹生成方法，包括如下步骤：
在将方位传感器感知的用于表征空间活动轨迹的运动传感数据拟合成初步轨迹后，接收所述初步轨迹；
拟合所述初步轨迹成所述空间活动轨迹；
存储所述空间活动轨迹成规范文件。
结合第三方面，含有所述方位传感器的设备为智能手表、手机、电脑、探测仪器中任意一项，所述空间活动轨迹为对应的含方位传感器的设备的空间活动轨迹。
结合第三方面，所述方位传感器所述方位传感器包括惯性传感器和方向传感器，分别用于采集设备运动过程中的轨迹运动变化数据和轨迹方向变化数据以作为所述的运动传感数据。
结合第三方面，所述方位传感器包括多个不同类型的惯性传感器，均用于采集设备运动过程中的轨迹运动变化数据以作为所述的运动传感数据。
结合第三方面，所述惯性传感器包括以下任意一种或任意多种：
加速度传感器，用于感知设备移动过程中的加速度变化值作为所述运动传感数据中的一种轨迹运动变化数据；
陀螺仪，用于感知设备移动过程中的角速率变化值作为所述运动传感数据中的一种轨迹运动变化数据。
结合第三方面，所述方向传感器为磁强计，用于确定设备移动过程中的绝对方向作为所述运动传感数据中的一种轨迹方向变化数据。
结合第三方面，所述运动传感数据包括至少两种由不同方位传感器获取的变化数据，所述空间活动轨迹与所述变化数据之间存在算法关联关系。所述算法关联关系包括微积分算法、坐标变换算法、模式识别算法、数据融合算法中的任意多项。
结合第三方面，所述方位传感器包括多个传感器，所述的多个传感器为相互独立的部件，或者为集成在一起的一个集成部件
结合第三方面，所述运动传感数据为设备移动过程中至少一个传感器采集的多个采样点的数据，所述初步轨迹是由连接多个采样点的数据而形成。
结合第三方面，在将方位传感器感知的用于表征空间活动轨迹的运动传感数据处理成初步轨迹的同时，依据所述运动传感数据拟合出对应的行姿状态，待完成生成初步轨迹和行姿状态后，接收所述初步轨迹和行姿状态，所述行姿状态包括步行、跑步、坐车、直立、躺卧任意一项。
结合第三方面，所述空间活动轨迹为三维立体活动轨迹。
结合第三方面，存储所述空间活动轨迹为规范文件，以根据由多个规范文件确定出目标导航路线。所述目标导航路线包括频度最高路线、时间最短路线、历史习惯路线。
第四方面，本发明实施例提供了一种空间活动轨迹生成装置，用于实现上述第三方面所述的空间活动轨迹方法，包括：
数据接收单元，在将方位传感器感知的用于表征空间活动轨迹的运动传感数据处理成初步轨迹后，接收所述初步轨迹；
轨迹拟合单元，拟合所述初步轨迹成所述空间活动轨迹；
文件存储单元，存储所述空间活动轨迹成规范文件。
结合第四方面，含有所述方位传感器的设备为智能手表、手机、电脑、探测仪器中任意一项，所述空间活动轨迹为对应的含方位传感器的设备的空间活动轨迹。
结合第四方面，所述方位传感器所述方位传感器包括惯性传感器和方向传感器，分别用于采集设备运动过程中的轨迹运动变化数据和轨迹方向变化数据以作为所述的运动传感数据。
结合第四方面，所述方位传感器包括多个不同类型的惯性传感器，均用于采集设备运动过程中的轨迹运动变化数据以作为所述的运动传感数据。
结合第四方面，所述惯性传感器包括以下任意一种或任意多种：
加速度传感器，用于感知设备移动过程中的加速度变化值作为所述运动传感数据中的一种轨迹运动变化数据；
陀螺仪，用于感知设备移动过程中的角速率变化值作为所述运动传感数据中的一种轨迹运动变化数据。
结合第四方面，所述方向传感器为磁强计，用于确定设备移动过程中的绝对方向作为所述运动传感数据中的一种轨迹方向变化数据。
结合第四方面，所述运动传感数据包括至少两种由不同方位传感器获取的变化数据，所述空间活动轨迹与所述变化数据之间存在算法关联关系。
结合第四方面，所述算法关联关系包括微积分算法、坐标变换算法、模式识别算法、数据融合算法中的任意多项。
结合第四方面，所述方位传感器包括多个传感器，所述的多个传感器为相互独立的部件，或者为集成在一起的一个集成部件。
结合第四方面，所述运动传感数据为设备移动过程中至少一个传感器采集的多个采样点的数据，所述初步轨迹是由连接多个采样点的数据而形成。
结合第四方面，在将方位传感器感知的用于表征空间活动轨迹的运动传感数据处理成初步轨迹的同时，依据所述运动传感数据拟合出对应的行姿状态，待完成生成初步轨迹和行姿状态后，接收所述初步轨迹和行姿状态，所述行姿状态包括步行、跑步、坐车、直立、躺卧任意一项。
结合第四方面，所述空间活动轨迹为三维立体活动轨迹。
结合第四方面，存储所述空间活动轨迹为规范文件，以根据由多个规范文件确定出目标导航路线，所述目标导航路线包括频度最高路线、时间最短路线、历史习惯路线。
在一个可能的设计中，空间活动轨迹生成装置的结构中包括处理器和存储器，所述存储器用于存储支持收发装置执行上述方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。所述空间活动轨迹生成装置还可以包括通信接口，用于与其他设备或通信网络通信。
第五方面，本发明实施例中提供了一种智能设备，包括：
触敏显示器，用于感知操作指令并根据该指令显示相应的界面；
存储器，用于存储支持收发装置执行上述通话过程中拨号键盘输入控制方法的程序；
通信接口，用于上述通话过程中拨号键盘输入控制装置与其他设备或通信网络通信；
一个或多个处理器，用于执行所述存储器中存储的程序；
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序被配置为用于执行所述空间轨迹生成的任何方法。
第六方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，用于储存为上述空间活动轨迹生成装置所用的计算机软件指令，其包含用于执行上述方面为空间活动生成装置所设计的程序。
本发明在离线状态下，利用设备自身装配的多个方位传感器采集的运动传感数据拟合出设备的空间活动轨迹，其生成的空间活动轨迹精准、可靠，适用于各种环境，依据该方法生成的空间活动轨迹可以用于离线导航、离线寻址、构建空间布局等，从而提升用户体验。相对于现有技术，本发明提供的方案，用户可以使用终端设备、可穿戴设备等在离线状态下生成自身空间活动轨迹，所述空间活动轨迹精确度高，且不受场景限制。
本发明的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了根据本发明一个实施例的一种空间活动轨迹生成方法的系统架构图。
图2示出了根据本发明一个实施例的一种用于生成空间活动轨迹的设备结构框图。
图3示出了根据本发明一个实施例的一种空间活动轨迹生成方法流程图。
图4示出了根据本发明一个实施例的一种空间活动轨迹装置框图。
图5示出了根据本发明一个实施例的一种空间活动轨迹生成方法流程图。
图6示出了根据本发明一个实施例的一种空间活动轨迹装置框图。
图7示出了根据本发明一个实施例的一种智能设备框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
本发明的发明人注意到GPS在终端离线时无法为终端提供有效的导航服务，而对于一些没有信号的地方对导航的需求却更为强烈，例如地下车库、火车站等场所。本发明人注意到可以根据终端自身装配的方位传感器计算出终端的移动的初步轨迹，然后将该初步轨迹上传云端可以对信号差的场所提供导航路线。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
对于本发明中用到的专有名词解释如下：
离线状态，本发明中，在设备完全接收不到外界信号的情况下为离线状态，具体是指接收不到WiFi信号、互联网信号和GPS信号等，在离线状态下设备无法确定自身的地理位置。
空间活动轨迹，在本发明中，空间活动轨迹是设备移动的立体三维轨迹，在确定了空间的X轴、Y轴、Z三轴后，可用X轴、Y轴、Z轴分别代表空间活动轨迹的绝对东西、南北、上下方向，也就是说，在生成的活动轨迹的每一个点都有X轴、Y轴、Z轴三个方向的数据。
方位传感器，方位传感器是用来确定设备的方位的一系列传感器。
惯性传感器，惯性传感器是检测和测量加速度、倾斜、冲击、振动、旋转和多自由度运动的传感器，是解决导航、定向和运动载体控制的重要部件。
陀螺仪，陀螺仪是惯性传感器的一种，可以测量设备的角速度。
加速度传感器，加速度传感器是惯性传感器的一种，可以用来测量设备的加速度。
运动传感数据，在本发明中，运动传感数据是指由方位传感器生成的用于拟合空间活动轨迹和行姿状态的数据。
在本发明的实施例中，生成空间活动轨迹的系统架构如图1所示，包括云端服务器1000，装配有方位传感器的设备，例如手机1001、智能手表1002等电子产品。以智能手表1002为例，在云端服务器1000与智能手表1002建立通讯链路后，智能手表1002以无线发送的方式将已经在本机生成的初步轨迹发送到云端服务器1000，云端服务器1000对初步轨迹进行处理，通过检测曲线相似度拟合生成空间活动轨迹。本领域内技术人员可以理解的是拟合生成的空间活动轨迹亦可发回给智能手表1002，并在智能手表1002上的人机界面显示出来；本领域内技术人员可以理解，在本发明中，智能手表端和云端服务器1000互相协作完成空间活动的拟合，智能手表将初步轨迹上传云端服务器1000后，可以得到更为精确的空间活动轨迹；本领域内技术人员可以理解，在云端服务器1000对数据进行处理时，GPS全球定位系统的定位数据亦可作为参考，例如可以利用GPS数据删除掉一些偏差较大的采集数据。
在本发明的一个实施例中，用于生成空间活动轨迹的设备结构框图如图2所示，整体结构包括处理器、方位传感器模块、信号接收模块、无线发送模块、人机界面等。以智能手表1002为例，处理器在信号接收模块无法收取信号时确定自身处于离线状态，此时启动本机自带的方位传感器，并接收方位传感器模块发送的用于表征空间活动轨迹的运动传感数据处理成初步轨迹，待本机恢复接入至外网状态时，将该处理完成的初步轨迹通过无线发送模块上传到云端服务器1000，云端服务器1000对接收到的初步轨迹进行处理，拟合生成空间活动轨迹。在本实施例中，方位传感器是由惯性传感器和方向传感器组成，两类传感器分别生成用于采集生成空间活动轨迹的轨迹运动变化数据和轨迹方向变化数据。参考图2的结构框图，本领域内技术人员可以理解，信号接收模块包括WiFi信号接收模块、卫星信号接收模块、基站信号接收模块等，而当智能手表1002无法从WiFi信号接收模块、卫星信号接收模块和基站信号接收模块中的任意一个模块获取任何数据时被认为智能手表1002处于离线状态，而本机恢复至接入外网状态是指至少从WiFi信号接收模块、卫星信号接收模块和基站信号接收模块中的其中一个模块中接收到数据。本领域内技术人员可以理解的是，云端服务器1000处理后的空间活动轨迹可以发送回给智能手表1002，而且可以在智能手表1002的人机界面上显示出来。
第一方面，本发明提供的第一种空间活动轨迹生成方法流程图如图3所示，包括：
S101：确定本机处于无法获取地理位置信息的离线状态。
当本机无法获取地理位置信息的状态为离线状态，即无法通过外部网络信号确定自身的地理位置，而一般地理位置信息都是由互联网、GPS、WiFi网络等网络信号确定的。在本发明的一个实施例中，当本机无法接收到互联网信号、GPS信号、WiFi信号时认为是在离线状态。以智能手表1002为例，如图2的结构框图所示，当其无法从WiFi信号接收模块、卫星信号接收模块和基站信号接收模块中的任意一个模块中获取数据时，则认为智能手表1002是处于离线状态，在本发明的一个实施例中，确定当前状态是离线状态的步骤：先判断基站信号接收模块是否有信号，需要2s左右，若基站信号接收模块无反馈再判断GPS信号接收模块，需要5s左右，若GPS信号接收模块无反馈再判断WiFi，大约需要1s，若WiFi信号无反馈则认为没有网络服务，此时就认为是在离线状态；此时智能手表1002处于离线状态，无法确定自身的地理位置，继而启动智能手表1002的过个方位传感器以记录下人的空间活动轨迹。
S102：获取方位传感器生成的用于表征本机空间位置变化的运动传感数据。
本领域内技术人员可以理解，对于本发明中提出的方位传感器，优选为MEMS传感器，既可以各自独立成部件，又可以集成在一起成为一个部件，例如集成在智能手表1002内部的传感器有加速度传感器、陀螺仪、磁强计三个，则三个方位传感器既可以是三个独立的芯片，又可以是设计为一体的MEMS芯片。
优选地，方位传感器包括惯性传感器和方向传感器，分别用于采集本机运动过程中的轨迹运动变化数据和轨迹方向变化数据以作为所述的运动传感数据。运动传感数据是由两类数据构成的，包括轨迹运动变化数据和轨迹方向变化数据，两类数据分别用于确定空间活动轨迹的方向和形状，在一个可能的实施例中，首先综合轨迹运动变化数据计算出空间活动轨迹，然后根据轨迹方向变化数据确定空间活动轨迹的绝对方向，由此确定最终的空间活动轨迹，在本实施例中，轨迹运动变化数据是用于确定出轨迹的大致形状，包括映射在X轴、Y轴、Z轴三个方向上的数据，在轨迹上的每一个点都对应有三个坐标轴上的坐标，而轨迹方向变化数据是用于校准和确定这个空间活动轨迹的绝对方向。综合这两种数据作为运动传感数据，为确定空间活动轨迹提供大量的数据支持，从而使得最后生成的空间活动轨迹精确可靠。
优选地，方位传感器包括多个不同类型的惯性传感器，均用于采集本机运动过程中的轨迹运动变化数据以作为所述的运动传感数据。一般地，设备在移动过程中，由于人的动作幅度相对较大，测试出来的数据都会有误差，在本实现方式中，采用多种不同类型的惯性传感器，可以用来互相补偿误差和漂移，使得测试的数据更为准确，轨迹更为精准。
优选地，所述惯性传感器包括以下任意一种或任意多种：加速度传感器，用于感知本机移动过程中的加速度变化值作为所述运动传感数据中的一种轨迹运动变化数据；陀螺仪，用于感知本机移动过程中的角速率变化值作为所述运动传感数据中的一种轨迹运动变化数据。在本实施例中，例如采用陀螺仪和加速度传感器两种惯性传感器，加速度传感器是用来测量设备的加速度，陀螺仪是用来测量设备的角速度，两种传感器可以用来互相补偿误差，使得测试的数据更为准确，轨迹更为精准。优选地，加速度传感器优选为三轴加速度传感器，陀螺仪优选为三轴陀螺仪，三个轴的运动传感数据用来为生成三维的空间活动轨迹做支撑，使得生成的空间活动轨迹更为准确。
优选地，方向传感器为磁强计，用于确定本机移动过程中的绝对方向作为所述运动传感数据中的一种轨迹方向变化数据。本领域内技术人员可以理解，磁感应强度是矢量，具有大小和方向特征，磁强计能够测量特定方向磁场大小，在使用惯性传感器的运动传感数据拟合出空间活动轨迹后，用磁强计的数据纠正轨迹的绝对方向，以便于用于后序应用于导航、寻址等。
本领域内技术人员可以理解，运动传感数据是由方位传感器生成的用于表征空间活动轨迹的数据，优选地，包括至少两种由不同方位传感器获取的变化数据，所述空间活动轨迹与所述变化数据之间存在算法关联关系，该算法关联关系包括微积分算法、坐标变换算法、模式识别算法、数据融合算法中的任意多项。本领域内技术人员可以理解，空间活动轨迹是由运动传感数据经过一系列的算法而获得的，包括微积分算法、坐标变换算法、模式识别算法、数据融合算法中的任意多项。
根据惯性传感器的轨迹运动变化数据和微积分算法可以求出对应三个轴的加速度、速度和位移，本领域内技术人员可以理解，根据这些数据可以求出每个点的位移和大致方向、继而可以确定空间活动轨迹的形状特征。但完成一个空间活动轨迹还需要轨迹方向变化数据，空间活动轨迹与所述运动传感数据的两种变化数据均存在算法关联关系，如上所述，经过惯性传感器的轨迹运动变化数据可以得到轨迹的形状特征，而采用磁强计可以检测出绝对的地理方向而作为确定所述空间活动轨迹的轨迹方向变化数据，综合这两种变化数据就可以生成一个完整的空间活动轨迹。
由于在实际智能手表1002运动过程中，加速度传感器并没有处于一个稳定的平台上，故单独靠微积分算法不能得到准确的空间活动轨迹，可以采用多种算法结合算出空间活动轨迹，在不影响准确度的情况下，还可以参考GPS等外界数据来得到准确的空间活动轨迹。
优选地，所述初步轨迹在离线状态下缓存于本机。在本机恢复至接入外部网络后才将所述初步轨迹上传到云端服务器1000，在这之前都是以缓存的方式缓存在本机，这样的方式既不会占有设备空间，又能保证数据不丢失。
S103：依据一个或多个方位传感器的运动传感数据，分别生成一个或多个初步轨迹。
在本机恢复至接入外网状态后，本机在拟合所述运动传感数据成一个或多个初步轨迹。由于本机的处理能力有限，所以当本机将运动传感数据处理成初步轨迹后，需要发送到云端服务器1000进行后续的空间活动轨迹拟合等处理，在本机接入外网后，将初步轨迹上传云端服务器1000，可以尽可能的拟合出精确的空间活动轨迹。
本领域内技术人员可以理解，运动传感数据是由方位传感器生成的用于表征空间活动轨迹的数据，优选地，包括至少两种由不同方位传感器获取的变化数据，所述空间活动轨迹与所述变化数据之间存在算法关联关系，所述初步轨迹与所述运动传感数据之间也存在该算法关联关系，包括微积分算法、坐标变换算法、模式识别算法、数据融合算法中的任意多项。
例如，在智能手表1002上装配有加速度传感器，采用三轴加速度传感器测出智能手表1002在x、y、z三个轴上的加速度为ax，ay，az，三个轴的初始速度为vx0，vy0，vz0，则根据微积分算法ds＝vdt，在t时刻智能手表1002在三个轴的速度vx、vy、vz为：
vx＝vx0+axt
vy＝vy0+ayt
vz＝vz0+azt
继而，根据可以得出，在t时刻智能手表1002在三个轴的位移为sx、sy、sz为：
sx＝vx0t+1/2axt2
sy＝vy0t+1/2ayt2
sz＝vz0t+1/2azt2
以上根据微积分算法求出了对应三个轴的加速度、速度和位移，本领域内技术人员可以理解，根据这些数据可以求出每个点的位移和方向、继而可以确定初步轨迹。
在本机恢复至接入外网状态是指本机至少从WiFi信号接收模块、GPS信号接收模块、基站信号接收模块中的一个模块中接收到信号。不难理解，上传所述初步轨迹到云端服务器1000时需要对其进行数字滤波、AD转换、数据封包、加纠正码等步骤。
S104：在本机恢复至接入外网状态后，上传所述多个初步轨迹至云端服务器，以将所述多个初步轨迹拟合成本机在离线状态时的空间活动轨迹。
对于上传到云端的初步轨迹用于拟合出本机的空间活动轨迹。在本实施例中，添加了拟合生成初步轨迹的步骤，有利于生成更为精确的空间活动轨迹。
所述运动传感数据为本机移动过程中至少一个方位传感器采集的多个采样点的数据，所述初步轨迹是由连接多个采样点的数据而形成。初步轨迹的生成方法遵照连点成线的方法，采样点越多，则生成的初步轨迹就越精确。在本实施例中，生成初步轨迹的方法是将多个采样点的运动传感数据连点成线，生成一个初步轨迹的运动传感数据既可以是单个传感器采集的数据，也可以是多个传感器采集的数据。例如，在智能手表1002上一共有两个惯性传感器和一个方向传感器，惯性传感器是陀螺仪和加速度传感器，方向传感器是磁强计，则第一条初步轨迹可以由加速度传感器采集的多个点的数据拟合生成；第二条初步轨迹可以由陀螺仪采集的多个点的数据综合磁强计采集的多个点的数据拟合生成；第三条初步轨迹可以由加速度传感器采集的多个点的数据综合磁强计拟合生成。确定了多条初步轨迹后，可以根据多条轨迹的偏差程度确定出空间活动轨迹。如果多条轨迹均吻合，则不必做进一步的计算，如果轨迹不吻合，则需要云端服务器1000确定究竟是哪一条轨迹出现了错误，云端服务器1000可根据GPS定位数据确定出一条轨迹来，若某一条初步轨迹与GPS定位数据较为接近，则将该初步轨迹定为空间活动轨迹。
判断轨迹是否相似，可以采用数学算法，例如求误差平方和的算法，例如取两条轨迹上对应不同时间点的Z轴数据，假如在第1秒时，两条轨迹上的Z轴数据分别是4.6、4.5，在第2秒时，Z轴数据分别是5.8、5.8，在第3秒时，Z轴数据分别为3.1、3.4，则求误差的平方和为：
(4.6-4.5)2+(5.8-5.8)2+(3.1-3.4)2＝0.1
根据上面算法继续算出在不同时刻X轴和Y轴上的误差平方和，本领域内技术人员可以理解，算出来的误差平方和越小，则说明两条曲线越接近，吻合程序也就越高，其他算法，例如，弗雷歇距离算法、机器学习算法、聚类算法等也可应用在检测轨迹相似性上来，本发明对使用算法不做限制，只要其能够确定轨迹之间的相似程度即可。本领域内技术人员可以理解，由于采用的方位传感器均优选为三轴传感器，所以能够得到三个轴上的数据，因此不难理解，空间活动轨迹为本机三维立体活动轨迹。三维活动轨迹相对于二维平面轨迹具有更良好的适用空间，满足了复合结构的场所的导航需求，这些复合场所包括火车站、地下多层停车场、大商场等。
根据运动传感数据拟合出本机的行姿状态，在本机恢复至接入外网状态后，将所述行姿状态同多个初步轨迹一并上传至云端服务器。运动传感数据除了能够用来确定空间活动轨迹，还能够用于拟合行姿状态，以智能手表1002为例，行姿状态是指带手表的人的动作、姿态等，行姿状态包括步行、跑步、坐车、直立、躺卧任意一项。对于智能手表1002而言，当其装配有加速度传感器时，智能手表1002机身测量的是前后、上下、左右的加速度，当戴着智能手表1002时，人走路时，加速度传感器测量的前后加速度较大，上下加速度小，且在某一个方向上加速度值是周期性变化的，本领域内技术人员可以理解，根据这样的数据可以判断人在走路；又例如，当跑步时，前后摆动的加速度较小，但上下方向加速度较大，摆臂像是在绕圈一样，采集到的数据也是周期性的数值，根据加速度数据特征和采样周期特征亦可判断人在跑步。在拟合出空间活动轨迹的同时还能够检测出人的行姿状态信息，能够广泛应用于老人跌倒检测、小孩丢失检测，本领域内技术人员可以理解，在孩子丢失后，可以根据孩子的行姿状态信息判断孩子的情况，孩子是否在挣扎、孩子是否静止不动等。
本领域内技术人员可以理解，操作者可以在装配有方位传感器的设备中记录下一些参照物信息，这些参照物信息可以在本机恢复至接入外部网络时一同上传到云端服务器，在云端服务器拟合空间活动轨迹时，可以将参照物信息标注在空间活动轨迹上，以利于后序使用该空间活动轨迹。
云端服务器1000接收到初步轨迹后，拟合生成空间活动轨迹，而对于标记为同一个地点的多条空间活动轨迹可以以规范格式存储在存储器中，即存储所述空间活动轨迹为规范文件，以根据由多个规范文件确定出目标导航路线。可以在大量数据中快速获取有价值信息，例如本发明所述的目标导航路线，所述目标导航路线例如：频度最高路线、时间最短路线、历史习惯路线。以智能手表1002为例，频度最高路线为在同一个空间中，走的最多的路线；时间最短路线是指从固定起点到固定终点之间用时最短的路线；历史习惯路线是指对应智能手表1002身份信息的习惯路线，本领域技术人员可以理解，当穿戴智能手表1002的某人甲在A场所中行走时记录下运动传感数据并拟合成初步轨迹上传到云端服务器1000，云端服务器1000识别了甲的身份后生成了空间活动轨迹C并存储于云端的存储器，当甲再次到A场所时，想要找到导航路线，于是甲向云端服务器1000发送请求，云端服务器1000识别了甲的身份后提供甲曾走过的空间活动轨迹C作为历史习惯路线，同时提供从多条路线中生成的其他类型的路线。
第二方面，本发明实施例提供了一种空间活动轨迹生成装置，该生成装置具有实现上述第一方面中生成空间活动轨迹行为的功能。所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。如图4所示，该空间活动轨迹生成装置包括如下单元：
离线确定单元101，用于确定本机处于无法获取地理位置信息的离线状态。离线确定单元主要是用于确定本机是否能够自身的获取地理位置信息，参考图2所示结构框图，以智能手表1002为例，本领域内技术人员可以理解，信号接收模块包括WiFi信号接收模块、卫星信号接收模块、基站信号接收模块等，而当智能手表1002无法从WiFi信号接收模块、卫星信号接收模块和基站信号接收模块中的任意一个模块获取任何数据被认为智能手表1002处于离线状态，而本机恢复至接入外网状态是指至少从WiFi信号接收模块、卫星信号接收模块和基站信号接收模块中的其中一个模块中接收到数据。尽管为示出，本领域内技术人员可以理解，在确定本机为离线状态时，处理器会自动开启本机的方位传感器，以从方位传感器中获取数据。
获取数据单元102，用于获取方位传感器生成的用于表征本机空间位置变化的运动传感数据。
获取数据单元，是为了从本机中多个方位传感器中获取有效的运动传感数据，尽管未示出，本领域内技术人员可以理解，方位传感器输出的数据需要进行简单的预处理，例如滤波、AD转换等处理。以智能手表为例，获取数据单元以一定的频率收取方位传感器的运动传感数据
初步轨迹生成单元103，用于依据一个或多个方位传感器的运动传感数据，分别生成一个或多个初步轨迹。
以智能手表为例，首先将该运动传感数据处理成初步轨迹缓存在存储器，待本机恢复至接入外部网络时，在将初步轨迹打包上传到云端服务器。
上传初步轨迹单元104，用于在本机恢复至接入外网状态后，上传所述多个初步轨迹至云端服务器，以将所述多个初步轨迹拟合成本机在离线状态时的空间活动轨迹。
以智能手表为例，如图2所示框图，在本机恢复至接入外网状态时，即至少从WiFi信号接收模块、卫星信号接收模块和基站信号接收模块中的其中一个模块中接收到数据时，将初步轨迹打包上传到云端服务器，尽管为示出，本领域内技术人员可以理解，所上传的初步轨迹相关的数据是可以加密的；不难理解，在上传之前应验证上传者的身份信息，以记录身份信息后为与该身份信息对应的设备服务。
优选地，所述方位传感器包括惯性传感器和方向传感器，分别用于采集本机运动过程中的轨迹运动变化数据和轨迹方向变化数据以作为所述的运动传感数据。
优选地，所述方位传感器包括多个不同类型的惯性传感器，均用于采集本机运动过程中的轨迹运动变化数据以作为所述的运动传感数据。
优选地，所述惯性传感器包括以下任意一种或任意多种：
加速度传感器，用于感知本机移动过程中的加速度变化值作为所述运动传感数据中的一种轨迹运动变化数据；
陀螺仪，用于感知本机移动过程中的角速率变化值作为所述运动传感数据中的一种轨迹运动变化数据。
优选地，所述方向传感器为磁强计，用于确定本机移动过程中的绝对方向作为所述运动传感数据中的一种轨迹方向变化数据。
在本发明的一个实施例中，所述运动传感数据包括至少两种由不同方位传感器获取的变化数据，所述空间活动轨迹与所述变化数据之间存在算法关联关系，所述算法关联关系包括微积分算法、坐标变换算法、模式识别算法、数据融合算法中的任意多项。
在本发明的一个实施例中，方位传感器包括多个传感器，所述的多个传感器为相互独立的部件，或者为集成在一起的一个集成部件。
本领域内技术人员可以理解，所述运动传感数据为本机移动过程中至少一个方位传感器采集的多个采样点的数据，所述初步轨迹是由连接多个采样点的数据而形成，所述空间活动轨迹与所述初步轨迹之间存在算法关联关系。
较佳地，根据运动传感数据拟合出本机的行姿状态，在本机恢复至接入外网状态后，将所述行姿状态同多个初步轨迹一并上传至云端服务器，所述行姿状态包括步行、跑步、坐车、直立、躺卧任意一项。
优选地，所述初步轨迹在离线状态下缓存于本机。
优选地，所述空间活动轨迹为本机三维立体活动轨迹。
优选地，存储所述空间活动轨迹为规范文件，以根据由多个规范文件确定出目标导航路线，所述目标导航路线包括频度最高路线、时间最短路线、历史习惯路线。
第三方面，本发明提供了一种空间活动轨迹生成方法，包括：
在将方位传感器感知的用于表征空间活动轨迹的运动传感数据拟合成初步轨迹后，接收所述初步轨迹；
拟合所述初步轨迹成所述空间活动轨迹；
存储所述空间活动轨迹成规范文件。
优选地，含有所述方位传感器的设备为智能手表、手机、电脑、探测仪器中任意一项，所述空间活动轨迹为对应的含方位传感器的设备的空间活动轨迹。本领域内技术人员可以理解，只要含方位传感器的设备都可以感知到表征空间活动轨迹的运动传感数据，本发明对含所述方位传感器的具体设备不做限制。
优选地，所述方位传感器所述方位传感器包括惯性传感器和方向传感器，分别用于采集设备运动过程中的轨迹运动变化数据和轨迹方向变化数据以作为所述的运动传感数据。
优选地，所述方位传感器包括多个不同类型的惯性传感器，均用于采集设备运动过程中的轨迹运动变化数据以作为所述的运动传感数据。
优选地，所述惯性传感器包括以下任意一种或任意多种：
加速度传感器，用于感知设备移动过程中的加速度变化值作为所述运动传感数据中的一种轨迹运动变化数据；
陀螺仪，用于感知设备移动过程中的角速率变化值作为所述运动传感数据中的一种轨迹运动变化数据。
优选地，所述方向传感器为磁强计，用于确定设备移动过程中的绝对方向作为所述运动传感数据中的一种轨迹方向变化数据。
优选地，所述运动传感数据包括至少两种由不同方位传感器获取的变化数据，所述空间活动轨迹与所述变化数据之间存在算法关联关系。
优选地，所述算法关联关系包括微积分算法、坐标变换算法、模式识别算法、数据融合算法中的任意多项。
优选地，方位传感器包括多个传感器，所述的多个传感器为集成在一起的一个集成部件，在一个可能的实施例中，所述的多个传感器为相互独立的部件。
需要说明的是，所述运动传感数据为设备移动过程中至少一个传感器采集的多个采样点的数据，所述初步轨迹是由连接多个采样点的数据而形成。
本领域内技术人员可以理解，在将方位传感器感知的用于表征空间活动轨迹的运动传感数据处理成初步轨迹的同时，依据所述运动传感数据拟合出对应的行姿状态，待完成生成初步轨迹和行姿状态后，接收所述初步轨迹和行姿状态，所述行姿状态包括步行、跑步、坐车、直立、躺卧任意一项。
不难理解地，所述空间活动轨迹为三维立体活动轨迹。
较佳地，存储所述空间活动轨迹为规范文件，以根据由多个规范文件确定出目标导航路线，所述目标导航路线包括频度最高路线、时间最短路线、历史习惯路线。
第四方面，本发明实施例提供了一种空间活动轨迹生成装置，该生成装置具有实现上述第三方面中生成空间活动轨迹行为的功能。所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。该空间活动轨迹生成装置包括如下单元：
数据接收单元201，在将方位传感器感知的用于表征空间活动轨迹的运动传感数据处理成初步轨迹后，接收所述初步轨迹；
轨迹拟合单元202，拟合所述初步轨迹成所述空间活动轨迹；
文件存储单元203，存储所述空间活动轨迹成规范文件。
较佳地，含有所述方位传感器的设备为智能手表、手机、电脑、探测仪器中任意一项，所述空间活动轨迹为对应的含方位传感器的设备的空间活动轨迹。
较佳地，所述方位传感器所述方位传感器包括惯性传感器和方向传感器，分别用于采集设备运动过程中的轨迹运动变化数据和轨迹方向变化数据以作为所述的运动传感数据。
较佳地，所述方位传感器包括多个不同类型的惯性传感器，均用于采集设备运动过程中的轨迹运动变化数据以作为所述的运动传感数据。
较佳地，所述惯性传感器包括以下任意一种或任意多种：
加速度传感器，用于感知设备移动过程中的加速度变化值作为所述运动传感数据中的一种轨迹运动变化数据；
陀螺仪，用于感知设备移动过程中的角速率变化值作为所述运动传感数据中的一种轨迹运动变化数据。
较佳地，所述方向传感器为磁强计，用于确定设备移动过程中的绝对方向作为所述运动传感数据中的一种轨迹方向变化数据。
较佳地，所述运动传感数据包括至少两种由不同方位传感器获取的变化数据，所述空间活动轨迹与所述变化数据之间存在算法关联关系。
较佳地，所述算法关联关系包括微积分算法、坐标变换算法、模式识别算法、数据融合算法中的任意多项。
较佳地，方位传感器包括多个传感器，所述的多个传感器为相互独立的部件，或者为集成在一起的一个集成部件。
较佳地，所述运动传感数据为设备移动过程中至少一个传感器采集的多个采样点的数据，所述初步轨迹是由连接多个采样点的数据而形成。
较佳地，在将方位传感器感知的用于表征空间活动轨迹的运动传感数据处理成初步轨迹的同时，依据所述运动传感数据拟合出对应的行姿状态，待完成生成初步轨迹和行姿状态后，接收所述初步轨迹和行姿状态，所述行姿状态包括步行、跑步、坐车、直立、躺卧任意一项。
不难理解地，所述空间活动轨迹为三维立体活动轨迹。
较佳地，存储所述空间活动轨迹为规范文件，以根据由多个规范文件确定出目标导航路线，所述目标导航路线包括频度最高路线、时间最短路线、历史习惯路线。
第五方面，本发明实施例还提供了一种智能设备，本发明实施例还提供了一种智能设备，包括：
触敏显示器，用于感知操作指令并根据该指令显示相应的界面；
存储器，用于存储支持收发装置执行上述空间活动轨迹生成装置的程序；
一个或多个处理器，用于执行所述存储器中存储的程序；
通信接口，用于上述空间活动轨迹生成装置与其他设备或通信网络通信；
一个或多个应用程序，所述一个或多个程序被配置为用于执行实现上述空间活动轨迹生成装置任意一项空间活动轨迹生成装置的功能。
本发明所述的智能设备是指装配有方位传感器的智能设备，如图7所示，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该智能设备可以为智能手表1002、智能手环，手机1001、PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)、POS(Point of Sales，销售终端)、车载电脑等，本发明所述的智能设备为装配有方位传感器的智能设备，以智能手表1002为例：
图7示出的是与本发明实施例提供的智能设备相关的智能手表1002的部分结构的框图。参考图7，智能手表1002包括：触敏显示器701、存储器702、通信接口703、一个或多个处理器704、一个或多个应用程序705、以及电源706、WiFi接收模块707等部件。本领域技术人员可以理解，图7中示出的智能手表1002结构并不构成对智能手表1002的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
下面结合图7对智能手表1002的各个构成部件进行具体的介绍：
触敏显示器701为触摸屏和显示屏合二为一的整体，触摸屏和显示屏各占一层；触摸屏包括触摸面板，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板上或在触控面板附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器704，并能接收处理器704发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板。除了触控面板，显示屏可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及智能手表1002的各种菜单。显示屏包括显示面板，可选的，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板。进一步的，触控面板可覆盖显示面板，当触控面板检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器704以确定触摸事件的类型，随后处理器704根据触摸事件的类型在显示面板上提供相应的视觉输出。虽然在图7中，触控面板与显示面板是作为两个独立的部件来实现智能手表1002的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板与显示面板集成而实现智能手表1002的输入和输出功能。
存储器702可用于存储软件程序以及模块，处理器704通过运行存储在存储器702的软件程序以及模块，从而执行智能手表1002的各种功能应用以及数据处理。存储器702可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序705(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据智能手表1002的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器702可以包括高速随机存取存储区702，还可以包括非易失性存储区702，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
通信接口703，用于上述空间活动轨迹生成装置与其他设备或通信网络通信。通信接口703是处理器704与其他设备进行通信的接口，用于处理器704与其他设备之间信息的传输，同时通信接口也是处理器与云端服务器1000进行通信的主要媒介。
处理器704是智能手表1002的控制中心，利用各种通信接口703和线路连接整个智能手表1002的各个部分，通过运行或执行存储在存储区702内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储区702内的数据，执行智能手表1002的各种功能和处理数据，从而对智能手表1002进行整体监控。可选的，处理器704可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器704可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序705等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器704中。
一个或多个应用程序705，优选地，这些应用程序705都被存储在所述存储区702中并被配置为由所述一个或多个处理器704执行，所述一个或多个应用程序705被配置为用于执行所述空间活动轨迹生成方法的任何实施例。
智能手表1002还包括给各个部件供电的电源706(比如电池)，优选的，电源706可以通过电源管理系统与处理器704逻辑相连，从而通过电源706管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块707可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。
尽管未示出，智能手表1002还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。
在本发明实施例中，该智能设备所包括的处理器704还具有以下功能：
确定本机处于无法获取地理位置信息的离线状态；
获取方位传感器生成的用于表征本机空间位置变化的运动传感数据；
依据一个或多个方位传感器的运动传感数据，分别生成一个或多个初步轨迹；
在本机恢复至接入外网状态后，上传所述多个初步轨迹至云端服务器，以将所述多个初步轨迹拟合成本机在离线状态时的空间活动轨迹。
本发明实施例中还提供了一种计算机存储介质，用于储存为上述空间活动轨迹生成装置所用的计算机软件指令，其包含用于执行上述第二方面、第四方面为空间活动轨迹生成装置所设计的程序。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。
以上对本发明所提供的一种智能设备进行了详细介绍，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
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