重量训练方法及系统与流程

[0001]
本发明涉及一种健身方法及系统，且特别是涉及一种重量训练方法及系统。


背景技术：

[0002]
在运动风气日益兴盛的今日，重量训练是民众健身时常选择的运动之一，健身中心的数量也逐年增加。目前民众在进行重训时，除了通过教练现场指导外，没有其他途径能够知道自己在重训过程中是否有姿势错误或是器材操作不当的情形。
[0003]
然而，姿势错误或器材操作不当往往会导致肢体动作不协调，因而造成拉伤、挫伤等运动伤害。此外，运动时间过长可能会造成肌肉过劳，增加运动伤害发生的可能性，运动时间过短则无法达到理想的重训效果。


技术实现要素：

[0004]
本发明一实施例提供一种重量训练方法，适用于包括计算装置、负重传感器、活动传感器及至少一个生物物理量传感器的重量训练系统。其中，生物物理量传感器置于使用者的至少一个肌肉部位。此方法利用负重传感器检测使用者操作重量训练装置的负重的重量，并利用活动传感器检测负重的运动，据以计算重量训练装置的操作功率；利用生物物理量传感器检测使用者操作重量训练装置时肌肉部位的施力，据以计算使用者所消耗的能量功率；以及利用能量功率及操作功率计算使用者的运动效益值，并在运动效益值下降超过预设比率时，提示使用者调整对于重量训练装置的操作。
[0005]
本发明一实施例提供一种重量训练系统，其包括负重传感器、活动传感器、至少一个生物物理量传感器及计算装置。其中，负重传感器是用以检测重量训练装置的负重的重量，活动传感器是用以检测负重的运动，生物物理量传感器则是置于使用者的至少一个肌肉部位，用以检测使用者操作重量训练装置时肌肉部位的施力。计算装置耦接负重传感器、活动传感器及生物物理量传感器，且经配置以利用所检测的负重的重量及运动，计算重量训练装置的操作功率；利用所检测的肌肉部位的施力，计算使用者所消耗的能量功率；以及利用能量功率及操作功率计算使用者的运动效益值，并在运动效益值下降超过预设比率时，提示使用者调整对于重量训练装置的操作。
[0006]
本发明一实施例提供一种重量训练系统，包括计算装置、负重传感器、活动传感器及至少一个生物物理量传感器。其中，负重传感器是用以检测重量训练装置的负重的重量，活动传感器是用以检测负重的运动，生物物理量传感器则是置于使用者的至少一个肌肉部位，用以检测使用者操作重量训练装置时肌肉部位的施力。计算装置耦接负重传感器、活动传感器及生物物理量传感器，且经配置以利用所检测的负重的重量及负重的运动，计算重量训练装置的操作功率，利用所检测的肌肉部位的施力，计算使用者所消耗的能量功率，以及利用能量功率及操作功率计算使用者的运动效益值，其中当运动效益值大于1时，判断重量训练装置发生异常，并提示重量训练装置的提供者排除异常，或当运动效益值小于1时，则判断使用者操作不当，并提示使用者调整操作。
[0007]
为让本发明能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附的附图作详细说明如下。
附图说明
[0008]
图1为本发明一实施例所绘示的重量训练系统的方块图；
[0009]
图2为本发明一实施例所绘示的重量训练方法的传感器测量时序图；
[0010]
图3为本发明一实施例所绘示的重量训练方法的流程图；
[0011]
图4a及图4b为本发明一实施例所绘示的校正操作动作的示意图；
[0012]
图5为本发明一实施例所绘示的计算最适当负重的方法流程图；
[0013]
图6为本发明一实施例所绘示的计算最适当负重的范例的示意图；
[0014]
图7为本发明一实施例所绘示的计算休息时间的方法流程图；
[0015]
图8为本发明一实施例所绘示的计算休息时间的范例的示意图。
[0016]
符号说明
[0017]
100：重量训练系统
[0018]
110：负重传感器
[0019]
120：活动传感器
[0020]
130：生物物理量传感器
[0021]
140：提示装置
[0022]
150：计算装置
[0023]
22：使用者消耗的能量功率图
[0024]
24：装置操作功率图
[0025]
26：最大肌力变化曲线
[0026]
40：重量训练装置
[0027]
42：手柄
[0028]
62、64、82：曲线
[0029]
66：点
[0030]
b：端点
[0031]
f
i
：初始最大肌力值
[0032]
f
o
：操作结束的最大肌力值
[0033]
f
r
：最大肌力值恢复后的最大值
[0034]
t、t：运动时间
[0035]
s302～s306、s502～s506、s702～s706：步骤
具体实施方式
[0036]
本发明实施例提供一种整合器材操作功率检测及人体消耗能量功率检测的重量训练系统，其利用设置在重量训练装置上的传感器检测负载的重量及运动以算出装置的操作功率，并利用设置在使用者施力的肌肉部位上的生物物理量传感器检测施力以算出人体消耗的能量功率。本发明实施例通过分析上述人体消耗能量功率与装置操作功率之间的变化，可判断出人体实施重量训练的过程中是否有姿势错误或器材使用不当的情形，并在发现错误时提供即时的视觉或听觉回馈以达到警示效果。由此，可协助使用者提高重量训练
的效果，且能避免运动伤害。
[0037]
图1是依照本发明一实施例所绘示的重量训练系统的方块图。请参照图1，本实施例的重量训练系统100包括负重传感器110、活动传感器120、至少一个生物物理量传感器130、提示装置140及计算装置150。
[0038]
负重传感器110例如是配置于重量训练装置(未绘示)的负重插销上的插销传感器，当插销被插入负重的杠片中时，负重传感器110即通过无线射频识别(radio frequency identification，rfid)读取器读取所插入杠片的rfid标签，从而检测出使用者所选择负重的重量。在其他实施例中，负重传感器110也可以是能够检测出负重重量的任意型式的传感器，例如红外线传感器、霍尔传感器等，本实施例不限于此。
[0039]
活动传感器120，包含以下各者中之一或多者：全球定位系统(global positioning system，gps)传感器、加速度计(accelerometer)、方向传感器(directional sensor)、电子罗盘(compass)、陀螺仪(gyroscope sensor)、计时器(timer sensor)，及运动传感器(motion sensor)，其例如是配置于重量训练装置的负重上，用以检测负重的运动。当负重随着使用者的施力而运动时，活动传感器120可检测出负重的三维加速度，并可经由对所检测的加速度进行积分运算而算出负重的速度。
[0040]
生物物理量传感器130通过生物电检测、生物磁检测或非电磁生理参数检测，截取生物运动信息，其可以是神经肌肉传感器(neuromuscular sensor)，包含：肌电信号传感器(electromyography sensor,emg sensor)、肌械信号传感器(mechanomyography sensor,mmg sensor)，及肌声信号传感器(sonomyography sensor,smg sensor)等。生物物理量传感器130，例如是以能够由使用者穿戴或配戴的服装(如外套、上衣、裤子、裙、内衣等)、配饰(如手套、手环、脚环、帽子、袜子、腰带、头巾、袖扣等)、贴片、绑带、护腰、护膝、护踝或鞋子等型式来实施，但不限于此。生物物理量传感器130例如设置于使用者进行重力训练时施力的至少一个肌肉部位。举例来说，当使用者进行坐姿划船的重力训练时，生物物理量传感器130可分别配置于使用者的肱二头肌及阔背肌，以检测其施力；当使用者进行滑索垂直划船的重力训练时，生物物理量传感器130可分别配置于使用者的三角肌及斜方肌，以检测其施力。
[0041]
提示装置140例如是显示器、扬声器、发光二极管(light-emitting diode，led)阵列或震动器或上述装置的任意组合，其能够接受计算装置150的控制，而以视觉、听觉及/或触觉的等各种方式，警示使用者施力错误或操作不当，并提示使用者修正其动作或姿势。
[0042]
负重传感器110、活动传感器120、生物物理量传感器130及提示装置140分别经由连接装置(未绘示)以有线或无线的方式与计算装置150连接。对于有线方式而言，连接装置可以是通用串行总线(universal serial bus，usb)、rs232、通用非同步接收器/传送器(universal asynchronous receiver/transmitter，uart)、内部整合电路(i2c)、序列周边接口(serial peripheral interface，spi)、显示端口(display port)、雷电端口(thunderbolt)或区域网络(local area network，lan)接口，但不限于此。对于无线方式而言，连接装置可以是支持无线保真(wireless fidelity，wi-fi)、rfid、蓝牙、红外线、近场通讯(near-field communication，nfc)或装置对装置(device-to-device，d2d)等通讯协定的装置，亦不限于此。
[0043]
计算装置150例如包括存储装置及处理器(未绘示)。其中，存储装置例如是任何型
态的随机存取存储器(random access memory，ram)、只读存储器(read-only memory，rom)、闪存存储器(flash memory)、硬盘或类似元件或上述元件的组合。处理器例如是中央处理单元(central processing unit，cpu)，或是其他可编程的一般用途或特殊用途的微处理器(microprocessor)、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、可编程控制器、特殊应用集成电路(application specific integrated circuits，asic)或其他类似装置或这些装置的组合。在本实施例中，处理器可从存储装置载入计算机程序，以执行本发明实施例的重量训练方法。
[0044]
需说明的是，在上述实施例中，重量训练系统100的计算装置150是独立于重量训练装置外而设置，其例如可建构在业者(例如健身房业者)的计算机或伺服器上，或是建构在使用者自身的行动电话等可携式装置上，以便监控使用者实施重量训练的过程，并即时给予操作提示。然而，在其他实施例中，重量训练系统100也可整合在重量训练装置内，以提供使用该装置的使用者能够从装置上直接获得操作该装置所需的所有信息，并可在实施重量训练的过程中，从该装置获得适于目前状态的操作提示。
[0045]
图2是依照本发明一实施例所绘示的重量训练方法的传感器测量时序图。请参照图2，本实施例是将使用者使用重量训练装置进行重量训练的过程区分为：i.热身期间、ii.训练期间及iii.休息期间。其中，「f＝mg」的曲线为杠片的重量，其起伏代表随着训练进行，使用者渐近增加或是减轻荷重。而在各个期间利用配置在使用者施力的肌肉部位上的生物物理量传感器检测使用者的施力大小并算出使用者在各时间点所消耗的能量功率，以绘制出使用者消耗的能量功率图22，同时也利用配置在重量训练装置的负重上的活动传感器检测负重的运动并结合负重的重量来算出重量训练装置在各时间点所作的操作功率，以绘制出装置操作功率图24。其中，针对各个期间，亦可利用能量功率图22曲线中的峰值检测出使用者的最大肌力。
[0046]
比较使用者消耗的能量功率图22及装置操作功率图24可发现，在热身期间，使用者消耗的能量功率逐渐上升，此变化与装置操作功率的变化相符。而在训练期间，使用者消耗的能量功率则随着肌肉疲劳而逐渐下降，此变化应与装置操作功率的变化相符。然而，若在此时发生装置操作功率上升但使用者消耗的能量功率下降的情况，则代表使用者已改用代偿肌力来施力，此情况若持续下去有可能会造成运动伤害，此时可通过提示使用者减轻负重或修正姿势，以避免产生运动伤害。另一方面，本实施例亦可通过计算使用者消耗的能量功率及装置操作功率的比率来作为使用者的运动效益值。其中，当运动效益值下降超过预设比率时，则代表使用者的肌力已无法负担目前的负重，此时可通过提示使用者减轻负重，以提高运动效益值，并避免运动伤害。
[0047]
详细而言，图3是依照本发明一实施例所绘示的重量训练方法的流程图。请同时参照图1及图3，本实施例的方法适用于图1的重量训练系统100，以下即搭配重量训练系统100中各元件之间的作动关系来说明本发明实施例的重量训练方法的详细步骤。
[0048]
首先，在步骤s302中，计算装置150利用负重传感器110检测使用者操作重量训练装置的负重的重量，并利用活动传感器120检测负重的运动，据以计算重量训练装置的操作功率。在一实施例中，当使用者将插销插入负重的杠片中时，配置于插销上的rfid读取器即可读取杠片的rfid，而获知使用者所选择的负重重量。另一方面，使用者亦可将配置有重力传感器的贴片或装置放置于负重上，使得重力传感器能够测量到负重受力后的三维加速度
(a
x
,a
y
,a
z
)，并可经由积分运算而算出负重的速度v。计算装置150利用f＝ma的公式算出负重所产生的作用力f，再利用p＝fv的公式将所算出的作用力f与速度v相乘，即可算出重量训练装置的操作功率p。
[0049]
需说明的是，在使用者开始进行重量训练之前，本发明一实施例还包括由计算装置150在提示装置140上显示提示画面，以要求使用者输入身高、体重、年龄等基本生理参数，并设定欲训练的部位或欲使用的器材种类。而根据使用者的设定，计算装置150可在提示装置140上提示器材的训练方式，并可指示使用者将配置有活动传感器120的贴片或绑带等放置于器材的适当位置(例如杠片上)，并将配置有生物物理量传感器130的服装、配饰、贴片或绑带等固定在适当的肌肉部位。之后，计算装置150可对活动传感器120进行方向校正，或对生物物理量传感器130的穿戴位置进行补偿校正，由此提高传感器的精确度。
[0050]
此外，在使用者开始进行重量训练之后，在开始计算操作功率之前，本发明一实施例还包括由计算装置150对使用者的操作动作或姿势进行校正。
[0051]
详细而言，计算装置150例如可利用配置于重量训练装置的手柄上(例如配置于手柄中央或两端或其他位置)的至少一个重力传感器检测使用者操作重量训练装置时手柄的倾斜角度，并依据所检测的倾斜角度，判断手柄是否歪斜，以提示使用者修正操作。
[0052]
举例来说，图4a及图4b是依照本发明一实施例所绘示的校正操作动作的示意图。请先参照图4a，本实施例是在重量训练装置40的手柄42上的两个端点a、b分别配置重力传感器，以检测使用者施力过程中端点a、b的坐标(x
r
,y
r
)、(x
l
,y
l
)的变化，而以两点坐标求出斜率m
rl
，并与使用者设定或系统预设的倾斜角度容许值比较，以判断手柄42是否歪斜。以图4b为例，假设使用者设定的倾斜角度容许值为水平方向
±
10度(对应于斜率
±
0.17)，若所算出的斜率m
rl
大于0.17或小于-0.17，则可判定手柄32歪斜，而提示使用者修正操作。
[0053]
另一方面，计算装置150可利用配置于重量训练装置的手柄的两个端点上(即使用者握住手柄的位置)的压力传感器检测所述使用者操作重量训练装置时手柄的受力大小，并依据所检测的受力大小，判断使用者的施力是否平衡，以提示使用者修正操作。类似地，计算装置150例如可将所检测的受力大小的差值与使用者设定或系统预设的受力差值容许值比较，以判断使用者的施力是否平衡，并根据判断结果提示使用者修正操作。
[0054]
回到图3的流程，在步骤s304中，计算装置150利用生物物理量传感器130检测使用者操作重量训练装置时各肌肉部位的施力，据以计算使用者所消耗的能量功率。在一实施例中，在使用者进行训练之前，例如会先检测使用者肌肉所能承受的最大负重(kg)的等长自主收缩(maximum voluntary isometric contraction，mvic)，并利用mvic将肌肉的emg信号换算成该肌肉所施的力f(kg)。最后，将肌肉所施的力与器材端(例如负重)所检测到的速度v(m/s)相乘，即可得到该肌肉于当次训练所消耗的能量功率。
[0055]
最后，在步骤s306中，计算装置150利用前述的操作功率及能量功率来计算使用者的运动效益值，并在运动效益值下降幅度超过预设比率时，提示使用者调整对于重量训练装置的操作或提示重量训练装置的提供者(例如健身房的业者)排除异常。在一实施例中，计算装置150例如是将使用者消耗的能量功率与装置操作功率的比率作为运动效益值，并将预设比率设定为介于30％至80％(依使用者自行设定)之间的任意值，从而在重量训练过程中，持续监测运动效益值下降幅度是否超过预设比率，由此判断使用者是否发生肌肉疲劳，进而提示使用者减轻负重或进行休息，以避免产生运动伤害。
[0056]
在一实施例中，计算装置150可通过判断所计算的运动效益值是否大于1，来判断是否重量训练装置发生异常或使用者操作不当。所述异常例如是螺丝松动或平衡点偏移，但不限于此。其中，当运动效益值大于1时，该肌肉施展的功大于负重所受到的功，计算装置150可判断重量训练装置发生异常，并提示重量训练装置的提供者(例如健身房的业者)排除异常；运动效益值等于1时，该肌肉施展的功等于负重所受到的功，计算装置150可判断重量训练装置正常运作；当运动效益值小于1时，该肌肉施展的功小于负重所受到的功，计算装置150则可判断使用者操作不当，并提示使用者调整操作，例如修正姿势或动作。
[0057]
基于上述计算重量训练装置的操作功率的方法，在一实施例中，计算装置可根据使用者操作不同重量的负重时所测得的负重的运动参数的变化，推算出使用者操作重量训练装置的最适当负重，并可在训练过程后依据预先测得的肌肉修复能力推算出适当的休息时间，由此提高重量训练效果。以下将各举实施例详细说明。
[0058]
图5是依照本发明一实施例所绘示的计算最适当负重的方法流程图。请同时参照图1及图5，本实施例的方法适用于图1的重量训练系统100，以下即搭配重量训练系统100中各元件之间的作动关系来说明本发明实施例的最适当负重计算方法的详细步骤。
[0059]
首先，在步骤s502中，计算装置150利用活动传感器120检测使用者操作不同重量的负重时负重的加速度，并用以计算负重的速度。其中，计算装置150例如是通过对所测得的加速度进行积分运算来算出负重的速度。
[0060]
在步骤s504中，计算装置150将利用负重传感器110所测得的负重重量与前述步骤所算出的负重的速度，以算出使用者操作负重的能量消耗功率。
[0061]
在步骤s506中，计算装置150利用针对不同重量的负重所算出的能量消耗功率绘制能量消耗功率图，并求取能量消耗功率图中的功率最大值，而以此功率最大值所对应的负重的重量作为使用者操作重量训练装置的最适当负重。
[0062]
举例来说，图6是依照本发明一实施例所绘示的计算最适当负重的范例。请参照图6，本实施例例如是在热身阶段，通过提示使用者操作不同重量的杠片(负重)，并利用配置于杠片上的传感器检测杠片的加速度与重量，由此算出杠片的速度(m/s)与杠片重量(kg)的关系图(如图中的曲线62)。其中，通过将各个杠片的重量与其速度相乘，得到杠片所产生的作用力f，再由作用力f与杠片的速度相乘，可算出使用者操作负重的能量消耗功率(w)，并利用针对不同重量的负重所算出的能量消耗功率绘制能量消耗功率图(如图中的曲线64)。据此，通过求取能量消耗功率图中的功率最大值(例如图中的点66)，即可以此功率最大值所对应的负重重量(例如图中的30kg)作为使用者操作重量训练装置的最适当负重。
[0063]
图7是依照本发明一实施例所绘示的计算休息时间的方法流程图。请同时参照图1及图7，本实施例的方法适用于图1的重量训练系统100，以下即搭配重量训练系统100中各元件之间的作动关系来说明本发明实施例的休息时间计算方法的详细步骤。
[0064]
在步骤s702中，计算装置150利用生物物理量传感器130检测使用者操作重量训练装置时的最大肌力值与时间的肌力变化曲线。其中，计算装置150可通过提示装置140上显示提示画面，以提示使用者将生物物理量传感器130贴在所欲训练的肌肉部位上，并可在提示装置140上显示经由前述实施例所算出的最适当负重，以提示使用者选择最适当负重以进行训练。
[0065]
在步骤s704中，计算装置150计算初始最大肌力值与操作结束时所检测到的最大
肌力值之间的差值，并将此差值除以操作时间以计算运动强度。
[0066]
在步骤s706中，计算装置150依据该运动强度下的肌肉修复能力值，计算执行此运动强度的操作后所需的休息时间。
[0067]
举例来说，图8是依照本发明一实施例所绘示的计算休息时间的范例。请参照图8，本实施例例如是由计算装置在训练期间持续取得生物物理量传感器所测得的所在肌肉部位的最大肌力值，并记录为最大肌力与时间的变化曲线82。而在停止运动时间，计算装置即将初始最大肌力值f
i
减去操作结束时所检测到的最大肌力值f
o
，并除上运动时间t，而可算出运动强度i(单位为牛顿/分)：
[0068][0069]
接着，计算装置即依照预先测得的肌肉修复能力，给予休息时数的建议。在一实施例中，在使用者使用重量训练装置进行重量训练之前，计算装置例如会提示使用者调整负重，以检测不同运动强度下的肌力变化曲线，并计算操作结束时的最大肌力值f
o
与此肌力变化曲线中最大肌力值恢复后的最大值f
r
之间的差值(例如f
r-f
o
)，并将此差值除以操作时间t以获得各运动强度下的肌肉修复能力值h：
[0070][0071]
通过上述方法，本发明实施例的计算装置能够依照使用者操作重量训练装置的运动强度计算出能够最大幅度地恢复最大肌力所需的休息时间，并提示使用者以在适当休息后再次进行运动，由此可让使用者在短时间内获得较高的重量训练效果。
[0072]
综上所述，本发明实施例的重量训练方法及系统是在使用者使用重量训练装置进行重量训练的过程中，利用传感器分别测得装置作功所生成的装置操作功率以及人体肌肉施力所消耗的能量功率，而通过分析两者之间的变化，可判断出重量训练的过程中是否有姿势/动作错误、器材使用不当、器材异常等情形，从而提示使用者修正姿势或进行适当休息，或提示健身房的业者保养健身器材。由此，可协助使用者提高重量训练的效果，并避免运动伤害。
[0073]
虽然结合以上实施例公开了本发明，然而其并非用以限定本发明，任何所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，可作些许的更动与润饰，故本发明的保护范围应当以附上的权利要求所界定的为准。