一种运动检测系统及动作检测方法、功率计算方法与流程

1.本发明涉及体育运动与健身器材领域，具体的涉及一种运动检测系统及动作检测方法、功率计算方法。


背景技术：

2.力量训练是各项体育运动及健身运动的基础，为了更科学、更高效的提升力量训练，力量训练的数字化、量化、可视化成为了当下及未来体育领域的重要需求。力量训练的量化指标主要包括：速度、力量、加速度、功率等，对以上几个基础指标的检测必须精准。除此之外，还有基于基础指标推演而来的统计指标，比如最大功率、最大速度、平均功率、平均速度、总功等。并且为了使用方便，要求测试设备必须便携、体积小，并力求结构简单可靠，方便维修保养。
3.对器械训练的速度和功率测试，已有检测方法有以下几种方法：
4.(1)通过秒表计算整个动作完成时间，从而用总位移除以时间计算平均功率；此种方法误差太大，仅做估算。
5.(2)通过六轴或九轴加速度传感器来计算运动过程中的速度和位移，从而计算功率；
6.此种方法受限于加速度传感器硬件在某些情况下会出现数据漂移，导致测试数据出现较大偏差，数据准确度和一致性方面不稳定，不能满足数据有较高准确度要求的场景。
7.通过高帧率摄像头实时拍摄运动过程，过程中通过图像检测器械位移，用图像测得的位移与两帧时间差，来计算速度与功率。由于摄像头所拍摄图像为二维图像，但运动轨迹多为空间弧线，二维图像无法准确描述空间轨迹，计算所得的移动位移也存在偏差，使得最终的速度和功率也随之偏差，数据准确度不高。


技术实现要素：

8.本发明的一个目的在于提供一种运动检测系统及动作检测方法、功率计算方法，使用连接绳挂靠在传统器械上，如杠铃杆、壶铃等，器械运动带动连接绳运动，连接绳根据运动状态调整出线的长度，检测连接绳出线的速度和位移，从而计算人体运动的速度和功率。
9.具体地，本发明是通过如下技术方案实现的：
10.一种运动检测系统，包括嵌入式硬件装置、嵌入式软件系统、数据通信装置、显示终端、显示终端软件系统和云端服务器，所述嵌入式软件系统以嵌入式硬件装置为硬件平台进行写入，嵌入式硬件装置与嵌入式软件系统共同组成了所述运动检测系统的下位机，所述的运动检测系统的下位机通过连接绳挂靠或固定连接在健身器材上；所述显示终端和显示终端软件系统构成运动检测系统的上位机；所述数据通信装置包括有线通信装置或无线通信装置，上位机和下位机之间通过数据通信装置进行通信，所述云端服务器也通过数据通信装置与运动检测系统的上位机进行连接。
11.所述的运动检测系统比较便携，并能够精准的检测运动的速度、力量、加速度、功率，并进一步计算运动过程中的最大功率、最大速度、平均功率、平均速度、总功、总位移等指标。
12.较佳的，所述嵌入式硬件装置包括运动位移检测编码器或者霍尔传感器或者位移传感器之中的至少一种。
13.较佳的，所述嵌入式硬件装置还包括角度传感器所述角度传感器能够实时检测连接绳与竖直方向的夹角，通过夹角计算出实际的竖直方向位移。
14.一种动作检测方法，所述动作检测方法使用前述的运动速检测系统，所述动作检测方法包括：
15.s1：开始；
16.s2：上位机判断是否接收到静止信号或谷底信号，若是，执行s3，若否，执行s2；
17.s3：上位机判断是否接收到顶点信号，若是，执行s4，若否，执行s3；
18.s4：上位机判断是否再次接收到静止信号或谷底信号，若是，执行s5，若否，执行s4；
19.s5：上位机上的动作计数器进行累加。
20.较佳的，在s3中，上位机判断是否接收到顶点信号，包括：
21.s31：确定初始锚点位置；
22.s32：判断当前时刻是否为位置检测时刻；
23.s33：从下位机获取当前位置参数；
24.s34：将当前位置参数与当前锚点位置参数进行比较，判断当前位置是否高于当前锚点位置，若是，执行s35，若否，执行s36；
25.s35：将当前锚点位置参数替换为当前位置参数，之后返回s32；
26.s36：判断当前位置与当前锚点位置的距离差是否大于预设向心运动回退距离阈值，若是，则执行s37，若否，则返回s32；
27.s37：上位机判断接收到顶点识别信号。
28.较佳的，s33中，所述位置参数包括下位机上嵌入式硬件装置检测到的距离地面的距离值。
29.较佳的，s2中，所述上位机判断是否接收到静止信号，包括：
30.上位机判断第一预设时间内接收到的多个下位机的高度数据的标准差小于高度阈值，则判定接收到静止信号；或者
31.上位机判断第二预设时间内接收到的多个下位机的速度的均值和所述多个下位机的速度的标准差均小于预设速度阈值和预设速度标准差阈值，则判定接收到静止信号；或者
32.上位机判断第三预设时间内接收到的多个下位机的加速度的均值和所述多个下位机的加速度的标准差均小于预设加速度阈值和预设加速度标准差阈值，则判定接收到静止信号。
33.较佳的，s2中，所述上位机判断是否接收到谷底信号，包括：
34.s21：将当前锚点位置参数替换为当前位置参数；
35.s22：判断当前时刻是否为位置检测时刻，若是，执行s23，若否，继续执行s22；
36.s23：从下位机获取当前位置参数；
37.s24：将当前位置参数与当前锚点位置参数进行比较，判断当前位置是否低于当前锚点位置，若是，则返回s21，若否，则执行s25；
38.s25：判断当前位置与当前锚点位置的距离差是否大于离心运动回退距离阈值，若是，则执行s26，若否，返回s21；
39.s26：上位机判断接收到谷底识别信号。
40.一种功率计算方法，所述功率计算方法使用前述的运动检测系统，所述功率计算方法包括：
41.上位机以预设时间间隔t，在每个采样时刻t
i
采集下位机在t时间段内的运动位移si，以及位移方向与竖直方向的夹角θ
i
，根据公式v
i
＝s
i
*cosθ
i
/t计算每一个时间间隔t中的平均速度v
i
，作为瞬时速度；
42.通过公式a
i
＝(v
i
–
v
i-1
)/t计算采样时刻t
i
对应的人体竖直方向加速度a
i
。ti时刻对应的人体竖直方向分力f
i
＝m*g+m*a
i
，其中m为杠铃杆和杠铃片的质量，单位kg；ti时刻对应的人的功率p
i
＝f
i
*v
i
。
43.较佳的，在整个下位机上升过程中，取所有采样时刻中，瞬时功率最大的那个点，得到最大功率点；在整个下位机上升过程中，对所有采样时刻的瞬时功率取平均，即为平均功率；将所有瞬时功率乘以采样间隔t，进行累加，即得到总功。
44.根据所述下位机实时采集的运动位移si、位移方向和竖直方向的夹角θ
i
，计算出实时的运动轨迹，所述运动轨迹能够有效的评判运动姿态和运动过程。
45.本发明提供的一种运动检测系统及动作检测方法、功率计算方法具有以下有益效果：
46.(1)使用拉线挂靠在传统器械上，器械运动带动绳子运动，检测绳子出线的速度和位移，从而计算人体运动的速度和功率，测试设备便携，结构简单，便于维修保养；
47.(2)能够精准检测运动的速度、加速度、功率，实现了高准确度、高稳定性的数据检测；
48.(3)能够通过算法自动检测并识别一个完整的动作，针对单个动作进行分析和统计。
49.(4)能够计算出实时的运动轨迹，运动轨迹可以有效的评判运动姿态和运动过程。
附图说明
50.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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，对于本领域普通技术人员来讲，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。
51.图1为本发明提供的一种运动检测系统示意图；
52.图2为本发明提供的一种动作检测方法流程示意图；
53.图3为图2中s3中上位机判断是否接收到顶点信号具体方法流程示意图；
54.图4为图2中s2或s4中上位机判断是否接收到谷底信号具体方法流程示意图；
55.图5(a)为顶点信号和谷底信号第一解释示意图；
56.图5(b)为顶点信号和谷底信号第二解释示意图；
57.图5(c)为顶点信号和谷底信号第三解释示意图；
58.图5(d)为顶点信号和谷底信号第四解释示意图；
59.图5(e)为顶点信号和谷底信号第五解释示意图；
60.图5(f)为顶点信号和谷底信号第六解释示意图；
61.图5(g)为顶点信号和谷底信号第七解释示意图；
62.图6为运动检测系统的下位机检测角度第一示意图；
63.图7为运动检测系统的下位机检测角度第二示意图。
具体实施方式
64.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
65.在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
66.应当理解，尽管在本发明可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本发明范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
67.以下将通过实施例对本发明进行详细描述。
68.一种运动检测系统，如图1所示，包括嵌入式硬件装置、嵌入式软件系统、数据通信装置、显示终端、显示终端软件系统和云端服务器，所述嵌入式软件系统以嵌入式硬件装置为硬件平台进行写入，嵌入式硬件装置与嵌入式软件系统共同组成了所述运动检测系统的下位机，所述的运动检测系统的下位机通过连接绳挂靠或固定连接在健身器材上。所述嵌入式硬件装置包括运动位移检测编码器，所述运动位移检测编码器为工业领域高精度、高采样率运动位移检测编码器，位置检测精度可达um级别，所述运动位移检测编码器在嵌入式软件系统的控制下，能够达到1khz采样频率。此处也可以使用霍尔传感器或者位移传感器，功能和作用与编码器相同。所述嵌入式硬件装置包括运动位移检测编码器或者霍尔传感器或者位移传感器之中的至少一种。
69.进一步的，所述嵌入式硬件装置还包括角度传感器，所述角度传感器能够实时检测连接绳与竖直方向的夹角，通过夹角，计算出实际有效的竖直方向位移，从而使速度和功率测试更准确。
70.所述运动检测系统的上位机包括显示终端，所述显示终端可以是手机、电脑、pad，在显示终端上运行的上位机软件即显示终端软件系统。
71.由于嵌入式硬件装置采样获得的信号有噪声，这些噪声包含电气固有噪声、白噪
声等，这些采样数据上传到上位机后，需要进一步的滤除噪声，本发明中，显示终端软件系统对采样获得的位移、速度、角度等采样数据进行数字滤波，本发明中，数字滤波算法包含了移动平均滤波、小波变换滤波等多种滤波算法。滤波后数据质量改善明显，进一步增强了数据的准确度和稳定性。
72.所述数据通信装置包括有线通信装置或无线通信装置，上位机和下位机之间通过数据通信装置进行通信，所述有线通信装置包括网线、usb或串口线，所述无线通信装置包括蓝牙或者wifi，或者其他无线通信模块。所述云端服务器也通过数据通信装置与运动检测系统的上位机进行连接，所述云端服务器可以是固定服务器，也可以是云服务器。
73.具体的，所述运动检测系统的工作流程如下：
74.步骤1：操作上位机界面，进行运动检测的选型设置；
75.步骤2：下位机开始检测运动；
76.步骤3：下位机检测运动的位移、速度、角度、时间等参数，上报上位机；
77.步骤4：上位机进行信号处理、算法处理、数据显示；
78.步骤5：上位机将数据发往服务器进行存储。
79.在本发明中，上位机完成数据计算，包括加速度、功率、最大功率、平均功率、最大速度、平均速度等指标的计算，将计算完成的指标，并在终端显示屏显示出来。
80.本发明所述的运动检测系统系统能够实现高准确度、高稳定性的数据检测，主要通过以下几个方面来实现：
81.(1)高精度、高采样率的位移检测
82.本发明嵌入式硬件装置中，采用了工业领域高精度、高采样率运动位移检测编码器，位置检测精度可达um级别。通过嵌入式程序，可以实现高达1khz采样频率，即1s内能采集1000个位置点。可以用来检测任何人体高速运动的位移和速度。嵌入式软件系统通过将编码器的检测数据上报给上位机，来实现运动检测。在其他实施例中，还可以采用霍尔传感器或者位移传感器，或者三者结合使用，由于运动位移检测编码器、霍尔传感器或位移传感器是高精度，且支持高速采样，并且采样数据稳定，使得整个测试系统可以达到高精度、高稳定性。
83.(2)实时检测运动轨迹与竖直方向夹角
84.由于运动轨迹是弧线，本系统采用角度传感器，实时检测连接绳与竖直方向的夹角，通过夹角，计算出实际有效的竖直方向位移，从而使速度和功率测试更准确。
85.由于本系统可以实时检测夹角、出线的长度，则可以将每时每刻的器械位置点确定出来，通过将这些位置点连接起来，即是器械运动的实际轨迹。
86.(3)多种滤噪处理
87.由于嵌入式硬件装置采样获得的信号有噪声，这些噪声包含电气固有噪声、白噪声等，这些采样数据上传到上位机后，需要进一步的滤除噪声，本发明对采样获得的位移、速度、角度等采样数据进行了数字滤波，本系统数字滤波算法包含了移动平均滤波、小波变换滤波等多种滤波算法。滤波后数据质量改善明显，进一步增强了数据的准确度和稳定性。
88.(4)上位机和下位机支持一对多的组合适配。
89.在实际使用时，将两个下位机固定连接在训练器械上，两个下位机都与同一个上位机进行绑定。上位机和下位机之间采用蓝牙通信(也可以是wifi或者其他无线通信)，一
个上位机可以对接两个下位机，两个下位机的数据可以汇聚在一个上位机上进行整合处理、显示。这样做的好处是可以进一步提高测试的准确度和稳定性。
90.进一步的，本发明还提供了一种动作检测方法，如图2所示，所述动作检测方法使用前述的运动检测系统，所述动作检测方法包括：
91.s1：开始。
92.s2：上位机判断是否接收到静止信号或谷底信号，若是，执行s3，若否，执行s2。
93.所述静止信号或谷底信号为挂靠或者固定连接在健身器材上的下位机检测并发送给上位机的，若上位机检测到接收到静止信号或谷底信号，说明当前进行站立硬拉所使用的健身器材，如杠铃，为静止状态或者被使用者放置在了一个站立硬拉动作中的较低位置，则说明当前时刻为站立硬拉动作的起始时刻。
94.s3：上位机判断是否接收到顶点信号，若是，执行s4，若否，执行s3。
95.所述顶点信号为挂靠或者固定连接在健身器材上的下位机检测并发送给上位机的，若上位机检测到接收到顶点信号，说明当前进行站立硬拉所使用的健身器材，如杠铃，被使用者置于了一个站立硬拉动作中的顶点位置，则说明当前时刻为站立硬拉动作的前半程执行完毕时刻。
96.s4：上位机判断是否再次接收到静止信号或谷底信号，若是，执行s5，若否，执行s4。
97.若上位机再次接收到静止信号或谷底信号，则说明使用者将进行站立硬拉所使用的健身器材，如杠铃，置于了一个站立硬拉动作中的较低位置，由于一个完整的站立硬拉动作，健身器材，如杠铃，依次处于最低点、顶点和最高点，所以当上位机依次接收到静止信号或谷底信号、顶点信号、静止信号或谷底信号，则说明使用者已经完成了一个站立硬拉动作。
98.s5：上位机上的动作计数器进行累加。
99.在上位机上通过硬件或软件的方式设置动作计数器，当使用者完成一个特定动作时，对该特定动作进行累加，以便之后将使用者完成相应动作的次数数据进行显示或者其他操作。
100.具体的，运动训练中通常需要进行往复动作，传感器设备获取一系列时刻的运动学数据，需要由检测算法对动作进行识别和划分，以针对单个动作进行分析和统计。设备运动的速度数值和方向可以用来进行动作识别。一次往复动作的通常是由速度方向相反的两个动作阶段构成的，通过判断速度的方向变换和过零点，可以识别往复动作。
101.在做往复动作过程中，我们假设向心运动方向的速度为正，健身器材距离初始位置的距离增加，离心运动方向的速度为负，健身器材距离初始位置的距离减小，例如站立硬拉动作，先上提做向心运动，再放下做离心运动；规定向心运动回退距离阈值和离心运动回退阈值，一般和动作总行程成比例，或为固定的数值。
102.在向心运动时，下位机本次采集到的位置与上次采集后记录的位置进行比较，如果采集的位置小于上次采集后记录的位置，并且差值大于向心运动回退距离阈值，则上次采集后记录的位置为此次向心运动阶段的转换边界点，或者此次向心运动阶段的顶点，切换运动状态到离心运动状态，此时产生顶点信号。
103.在离心运动时，下位机本次采集到的位置与上次采集后记录的位置进行比较，如
果采集的位置大于上次采集后记录的位置，并且差值大于离心运动回退距离阈值，则上次采集后记录的位置为此次离心运动阶段的转换边界点，或者此次离心运动阶段的顶点，切换运动状态到向心运动状态，此时产生谷底信号。
104.进一步的，如图3所示，在s3中，上位机判断是否接收到顶点信号，包括：
105.s31：确定初始锚点位置。
106.上位机在运行过程中选取特定时刻进行采样，该采样点称之为锚点，初始锚点位置为预先设置的位置点，例如，选择距离地面20cm的位置为初始锚点位置。
107.s32：判断当前时刻是否为位置检测时刻。
108.上位机以一定的时间间隔进行位置数据的采样，当前时刻为数据采样时刻时，上位机从下位机上采集位置数据；当前时刻非数据采样时刻时，上位机不进行采集数据操作。
109.s33：从下位机获取当前位置参数。
110.具体的，所述位置参数可以包括下位机上运动位移检测编码器检测到的距离地面的距离值。
111.s34：将当前位置参数与当前锚点位置参数进行比较，判断当前位置是否高于当前锚点位置，若是，执行s35，若否，执行s36。
112.s35：将当前锚点位置参数替换为当前位置参数，之后返回s32。
113.若检测到当前位置高于当前锚点位置，则说明下位机，也即健身器材，在向上移动，则继续进行检测，直到检测到健身器材向下移动为止。
114.s36：判断当前位置与当前锚点位置的距离差是否大于预设向心运动回退距离阈值，若是，则执行s37，若否，则返回s32。
115.s37：上位机判断接收到顶点识别信号。
116.当上位机接收到顶点识别信号后，下位机获得的当前位置作为离心运动的初始锚点。
117.进一步的，在s2或s4中，上位机判断是否接收到静止信号，包括：
118.上位机判断第一预设时间内接收到的多个下位机的高度数据的标准差小于高度阈值，则判定接收到静止信号。或者
119.上位机判断第二预设时间内接收到的多个下位机的速度的均值和所述多个下位机的速度的标准差均小于预设速度阈值和预设速度标准差阈值，则判定接收到静止信号。或者
120.上位机判断第三预设时间内接收到的多个下位机的加速度的均值和所述多个下位机的加速度的标准差均小于预设加速度阈值和预设加速度标准差阈值，则判定接收到静止信号。或者
121.基于以上多种判断标准的交集或并集，判断是否接收到静止信号。
122.进一步的，如图4所示，在s2或s4中，上位机判断是否接收到谷底信号，包括：
123.s21：将当前锚点位置参数替换为当前位置参数。
124.s22：判断当前时刻是否为位置检测时刻，若是，执行s23，若否，继续执行s22。
125.s23：从下位机获取当前位置参数。
126.s24：将当前位置参数与当前锚点位置参数进行比较，判断当前位置是否低于当前锚点位置，若是，则返回s21，若否，则执行s25。
127.s25：判断当前位置与当前锚点位置的距离差是否大于离心运动回退距离阈值，若是，则执行s26，若否，返回s21。
128.s26：上位机判断接收到谷底识别信号。
129.当上位机接收到谷底识别信号后，下位机获得的当前位置作为向心运动的初始锚点。
130.如图图5(a)～图5(g)所示，在a点之前，下位机的位置没有改变，将a点判断为锚点。下位机的位置从a变到b，且b的高度大于a，则b替代a成为新的锚点；下位机的位置从b变到c，且c的高度大于b，则c替代b成为新的锚点；下位机的位置从c变到d，且d的高度低于c，但是由于d的高度与c的高度差不足预设向心运动回退距离阈值，则依然以c点为锚点，在下一检测时刻到来时，获取当前下位机位置与c点进行比较；下位机的位置从d变到e，由于e的高度低于d，且e的高度与d的高度差大于预设向心运动回退距离阈值，则将c判定为顶点，即上位机判断接收到顶点识别信号，此时，将e作为新的锚点。之后，下位机继续下移，到达f位置，且f的高度低于e，则f替代e成为新的锚点；下位机从f点变到g点，g点高度高于f，且g的高度与f的高度差大于离心运动回退距离阈值，则判定接收到谷底信号。下位机的位置从a变化到c再变化到f，上位机判定完成了一次完整的站立硬拉动作。
131.本发明中，采用以位置为主的动作检测方法具有以下特点：
132.(1)适用性广，可以有效检测各种复杂的运动动作，即可检测单一动作又可检测连续动作；
133.(2)准确性高，此方法的克服了实际动作过程中可能出现的干扰情况；
134.(3)数据全面，能够标识动作过程中的重要特征点；
135.(4)计算速度快，实时性强，可应用于各种设备中。
136.本发明还提供了一种功率计算方法，如图6和图7所示，所述方法使用前述的运动检测系统，所述运动检测系统的下位机安装在健身器材上，所述方法包括：
137.上位机以预设时间间隔t，在每个采样时刻t
i
采集下位机在t时间段内的运动位移si，以及位移方向与竖直方向的夹角θ
i
，根据公式v
i
＝s
i
*cosθ
i
/t计算每一个时间间隔t中的平均速度v
i
，当时间间隔t取值足够小时，该平均速度v
i
即为瞬时速度。
138.通过公式a
i
＝(v
i
–
v
i-1
)/t计算采样时刻t
i
对应的人体竖直方向加速度a
i
。ti时刻对应的人体竖直方向分力f
i
＝m*g+m*a
i
，其中m为杠铃杆和杠铃片的质量，单位kg。ti时刻对应的人的功率p
i
＝f
i
*v
i
。
139.在整个下位机上升过程中，取所有采样时刻中，瞬时功率最大的那个点，得到最大功率点。
140.在整个下位机上升过程中，对所有采样时刻的瞬时功率取平均，即为平均功率。
141.将所有瞬时功率乘以采样间隔t，进行累加，即得到总功。
142.进一步的，由于系统下位机可以实时采集运动位移si，以及位移方向与竖直方向的夹角θ
i
，就可以计算出实时的运动轨迹，运动轨迹可以有效的评判运动姿态和运动过程。
143.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。