CN103105166B - 一种运动练习拍的运动数据处理方法及系统 - Google Patents

一种运动练习拍的运动数据处理方法及系统 Download PDF

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CN103105166B CN201310029162.3A CN201310029162A CN103105166B CN 103105166 B CN103105166 B CN 103105166B CN 201310029162 A CN201310029162 A CN 201310029162A CN 103105166 B CN103105166 B CN 103105166B
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Abstract

本发明公开一种运动练习拍的运动数据处理方法及系统，其中，所述方法包括步骤：通过设置在运动练习拍的运动传感器，以预定的时间间隙采集所述运动练习拍的运动数据，形成一段时间内的多个采样点；对各个采样点的运动数据进行数据预处理，消除运动传感器的自身零飘以及周围环境的电磁干扰；根据数据预处理后的运动数据计算运动练习拍在各个采样点相对于参考坐标系的姿态角，并根据所述姿态角以及运动数据得到运动练习拍在各个采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息。

Description

一种运动练习拍的运动数据处理方法及系统
技术领域
本发明涉及运动识别领域，尤其涉及一种运动练习拍的运动数据处理方法及系统。
背景技术
在人们进行各种运动时，往往希望能够直观的看到自己进行运动时的运动轨迹、力量、速度、位置等信息，尤其是对于专业的运动员来说，这些信息能够有助于提高训练效果，纠正一些不良的动作习惯等。对运动的识别首先需要对运动参数进行分析，运动参数的分析指的是以一定时间间隔密集地收集运动物体在一段运动过程中的每一时刻的物体在三维空间的空间位置（空间坐标），物体的姿态以及线速度等。对运动参数进行定量分析的应用领域不仅在于运动辅助、运动练习器材，同样可以应用在其他领域，如游戏，多媒体，机器人等。
现有技术中，运动识别技术主要包括：图像法、PSD（位置敏感探测）阵列加MEMS传感器检测法、激光定位和MEMS传感器检测法。图像法指的是利用摄像头来拍摄物体运动时的一系列图像，然后经过图像处理、特征提取、目标特征点匹配从而获取运动参数；后面两种方法都是检测物体的三维运动及运动参数。
但上述方法都存在一些不足：采样外置摄像头或外置定位检测装置，这不仅增加了图像处理的预算量，还增加了成本，并且整个处理系统复杂、使用不方便，容易受到背景光及环境的影响。
现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种运动练习拍的运动数据处理方法及系统，旨在解决现有的运动识别方法运算量大、处理过程复杂、容易受到环境影响的问题。
本发明的技术方案如下：
一种运动练习拍的运动数据处理方法，其中，包括步骤：
A、通过设置在运动练习拍的运动传感器，以预定的时间间隙采集所述运动练习拍的运动数据，形成一段时间内的多个采样点；
B、对各个采样点的运动数据进行数据预处理，消除运动传感器的自身零飘以及周围环境的电磁干扰；
C、根据数据预处理后的运动数据计算运动练习拍在各个采样点相对于参考坐标系的姿态角，并根据所述姿态角以及运动数据得到运动练习拍在各个采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息；
D、根据运动练习拍在各个采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息得到用户使用运动练习拍的力量、速度、角度信息以及运动轨迹，并将得到的力量、速度、角度信息以及运动轨迹输出显示。
所述的运动练习拍的运动数据处理方法，其中，所述步骤A中，所述运动传感器包括加速度计、陀螺仪及磁力计，运动数据包括通过加速度计采集的加速度、陀螺仪采集的角速度以及磁力计采集的地磁场在运动练习拍当前时刻所处姿态下的三轴向分量。
所述的运动练习拍的运动数据处理方法，其中，所述数据预处理包括：
预先通过加速度计采集在不同姿态下的加速度预期值的预期值矩阵以及加速度测量值的测量值矩阵得到校准矩阵，通过所述校准矩阵对各个采样点的加速度进行校准处理；
预先多次测量陀螺仪在静止状态下的角速度，并计算测量的多个角速度的平均值作为陀螺仪的零漂偏移量，将各个采样点的角速度减去所述零漂偏移量得到预处理后的角速度；
预先通过磁力计采集运动练习拍的磁场矩阵以及三轴平方和矩阵，通过最小均方误差处理得到磁力计的硬磁干扰向量，将各个采样点的三轴向分量减去所述硬磁干扰向量得到预处理后的三轴向分量。
所述的运动练习拍的运动数据处理方法，其中，所述姿态角包括：翻滚角ROLL，俯仰角PITCH和方位角YAW；
ROLL=-asin(                                                
Figure 530280DEST_PATH_IMAGE001
)，PITCH=atan2(
Figure 686455DEST_PATH_IMAGE002
)，YAW=atan2(
Figure 421193DEST_PATH_IMAGE003
)，
Figure 30028DEST_PATH_IMAGE003
是磁力计测量值的X、Y轴向分量分别在参考水平面的投影值， ，
Figure 214202DEST_PATH_IMAGE002
是加速度计测量值在刚体坐标系下的加速度三轴向分量。
所述的运动练习拍的运动数据处理方法，其中，所述步骤C具体包括：
C1、通过运动练习拍在各个采样点相对于参考坐标系的姿态角，计算出各个采样点在载体坐标系相对于参考坐标系的转换矩阵；
C2、通过每一采样点在载体坐标系下的加速度矩阵以及所述转换矩阵，计算出每一采样点在参考坐标系的加速度矩阵；
C3、将每一采样点的在参考坐标系下的加速度矩阵减去重力加速度向量得到消除地球重力影响后的加速度矩阵，并计算每一采样点相对于参考坐标系的速度矩阵；
C4、根据所述速度矩阵和消除地球重力影响后的加速度矩阵计算出每一采样点的位移向量矩阵，由所述位移向量矩阵、消除重力影响后的加速度矩阵以及姿态角得到运动练习拍在各个采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息。
所述的运动练习拍的运动数据处理方法，其中，所述步骤C4中，运动练习拍在各个采样点的受力F为：
F= 
Figure 369109DEST_PATH_IMAGE004
*K，K是为运动练习拍的转换系数，
Figure 465241DEST_PATH_IMAGE004
为消除重力影响后的加速度矩阵。
一种运动练习拍的运动数据处理系统，其中，包括：
运动数据采集模块，用于通过设置在运动练习拍的运动传感器，以预定的时间间隙采集所述运动练习拍的运动数据，形成一段时间内的多个采样点；
数据预处理模块，用于对各个采样点的运动数据进行数据预处理，消除运动传感器的自身零飘以及周围环境的电磁干扰；
采样点信息获取模块，用于根据数据预处理后的运动数据计算运动练习拍在各个采样点相对于参考坐标系的姿态角，并根据所述姿态角以及运动数据得到运动练习拍在各个采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息；
运动识别模块，用于根据运动练习拍在各个采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息得到用户使用运动练习拍的力量、速度、角度信息以及运动轨迹，并将得到的力量、速度、角度信息以及运动轨迹输出显示。
所述的运动练习拍的运动数据处理系统，其中，所述运动传感器包括加速度计、陀螺仪及磁力计，运动数据包括通过加速度计采集的加速度、陀螺仪采集的角速度以及磁力计采集的地磁场在运动练习拍当前时刻所处姿态下的三轴向分量。
所述的运动练习拍的运动数据处理系统，其中，所述采样点信息获取模块包括：
第一计算单元，用于通过运动练习拍在各个采样点相对于参考坐标系的姿态角，计算出各个采样点在载体坐标系相对于参考坐标系的转换矩阵；
第二计算单元，用于通过每一采样点在载体坐标系下的加速度矩阵以及所述转换矩阵，计算出每一采样点在参考坐标系的加速度矩阵；
第三计算单元，用于将每一采样点的在参考坐标系下的加速度矩阵减去重力加速度向量得到消除地球重力影响后的加速度矩阵，并计算每一采样点相对于参考坐标系的速度矩阵；
信息获取单元，用于根据所述速度矩阵和消除地球重力影响后的加速度矩阵计算出每一采样点的位移向量矩阵，由所述位移向量矩阵、消除重力影响后的加速度矩阵以及姿态角得到运动练习拍在各个采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息。
有益效果：本发明通过对运动数据进行数据预处理，从而消除了运动传感器的自身零飘以及周围环境的电磁干扰，并且根据计算得到的姿态角以及运动数据获得了运动练习拍在各个采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息，最后使用户直观的看到了用户使用运动练习拍的力量、速度、角速度信息以及运动轨迹，本发明的方法数据处理量小，运算简单，在保证了一定精度的情况下，能够快速获得运动练习拍在空间的姿态角，减少了积分误差效应，可长时间使用。
附图说明
图1为本发明运动练习拍的运动数据处理方法较佳实施例的流程图。
图2为图1所示方法中步骤S103的具体流程图。
图3为本发明运动练习拍的运动数据处理系统较佳实施例的结构框图。
图4为图3所示系统中采样点信息获取模块的结构框图。
具体实施方式
本发明提供一种运动练习拍的运动数据处理方法及系统，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种运动练习拍的运动数据处理方法较佳实施例的流程图，如图所示，其包括：
S101、通过设置在运动练习拍的运动传感器，以预定的时间间隙采集所述运动练习拍的运动数据形成一段时间内的多个采样点；
S102、对各个采样点的运动数据进行数据预处理，消除运动传感器的自身零飘以及周围环境的电磁干扰；
S103、根据数据预处理后的运动数据计算运动练习拍在各个采样点相对于参考坐标系的姿态角，并根据所述姿态角以及运动数据得到运动练习拍在各个采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息；
S104、根据运动练习拍在各个采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息得到用户使用运动练习拍的力量、速度、角度信息以及运动轨迹，并将得到的力量、速度、角度信息以及运动轨迹输出显示。
首先在步骤S101中，以预设的时间间隙即每隔预定时间采集运动练习拍的运动数据，其具体是通过读取安装在运动练习拍上的各种运动传感器来的运动数据，其中的运动传感器包括加速度计、陀螺仪、磁力计，加速度计可以采集运动练习拍的加速度，陀螺仪可以采集运动练习拍的角速度，而磁力计则可以采集地磁场在运动练习拍当前时刻所处姿态下的三轴向分量，本发明中的加速度计、陀螺仪、磁力计都是三轴传感器，这些传感器测量出的数据都是刚体坐标系下的X、Y、Z（相互垂直）三个轴的数据值，称之为三轴向分量。
而所述的时间间隙可以根据硬件的运行速度以及采样精度综合考虑，一般来说，采样间隔时间越短越能真实反应物体运动特性，但考虑到运算速度和存储容量，本发明采用100Hz的采样频率，即所述的时间间隙为10ms。
在步骤S102中，通过各个传感器采集了运动练习拍的运动数据后，需要对这些运动数据进行数据预处理，以便消除传感器的自身零飘以及周围环境的电磁干扰，使最后得到的运动数据尽可能反映真实的运动信息。
下面分别描述各个运动传感器采集的运动数据的数据预处理方法。
对于加速度计的测量值即加速度，因为在地球上，物体的重力加速度是时刻存在的，物体在不同的姿态下，加速度计的测量值和预期值的偏移有较大的差异，所以在这种情况下，无法用测量值减去一个固定偏移值来对加速度计的测量值进行校准，否则在不同的姿态下的误差就会不一致，影响整个数据的稳定性。
本发明采用最小均方误差法来对加速度计的测量值进行校准。
预先加速度计采集运动练习拍在不同姿态下的加速度预期值的预期矩阵以及加速度测量值的测量矩阵得到校准矩阵，通过所述校准矩阵对各个采样点的加速度进行校准处理。
具体计算公式为：Y=W*X，其中的Y即运动练习拍在不同姿态下的加速度预期值的预期矩阵，该预期矩阵是指加速度计在静止状态下所测得的测量值，在静止状态下，加速度计只受地球重力影响，所以加速度的三个轴向分量是可知的，即可预期的，例如加速度计正面朝上、水平静止放在桌面上，此时加速度预期值为：ACCx=0,ACCy=0,ACCz=1；W为加速度计实际测量的加速度测量值的测量矩阵加上一列1向量得到的实际矩阵，X为用于校准用的校准矩阵。
本发明选取正上（运动传感器正面朝上）、正下（运动传感器正面朝下）、左上（运动传感器左侧朝上）、左下（运动传感器左侧朝下）、顶上（运动传感器右侧朝上）、顶下（运动传感器右侧朝下）这六种姿态来分别测量若干次，并求取每种姿态下的加速度测量值的平均值，再加上一列1向量得到实际矩阵，那么可以通过X=
Figure 911266DEST_PATH_IMAGE005
（其中的Wt度为矩阵W的转置矩阵），求出校准矩阵，然后通过Y=W*X的公式来获得加速度计采集的加速度的校准值（即准确值）。
对于陀螺仪的测量值即角速度，由于陀螺仪在静止状态下，每一轴都会产生一个偏移，本发明采用的数据预处理方法是：预先多次测量陀螺仪在静止状态下的角速度，并计算静止状态下的多个角速度的平均值作为陀螺仪的零漂偏移量，将各个采样点的角速度减去所述零漂偏移量得到预处理后的角速度；
下面举例说明，采集陀螺仪在静止状态下的10次测量值，再求这10次测量值的平均值作为零漂偏移量。
计算公式如下：
Figure 979716DEST_PATH_IMAGE006
;
Figure 118573DEST_PATH_IMAGE007
;
Figure 702001DEST_PATH_IMAGE008
是校准补偿后的运动数据（角速度），
Figure 951717DEST_PATH_IMAGE009
是校准前的运动数据（角速度），
Figure 622476DEST_PATH_IMAGE010
是零漂偏移量。
对于磁力计的测量值即地磁场在运动练习拍当前时刻所处姿态下的三轴向分量，因为磁力计在出厂时已经经过校准，但是磁力计在生产过程中的因为装配和周围元件以及附近各元器件的电磁干扰等影响，使得磁力计的输出偏差会很大，所以需要将地磁场以外的磁场干扰消除掉，对于磁力计，无法采用简单的减法将偏差去除，本发明采用最小均方误差法对磁力计的测量值进行校准。
磁力计的测量值的校准按下述方法进行：预先通过磁力计采集运动练习拍的磁场矩阵以及三轴平方和矩阵，通过最小均方误差处理得到磁力计的硬磁干扰向量，将各个采样点的三轴向分量减去所述硬磁干扰向量得到预处理后的三轴向分量。
具体的计算公式如下：
β=
Figure 932235DEST_PATH_IMAGE011
Y， X是磁力计测量出的磁场矩阵，X是按照前述的六种姿态下所测量得到的测量值矩阵，其中第一种姿态为左下，第二种姿态为顶上，第三种姿态为左上，第四种姿态为顶下，第五种姿态为正上，第六种姿态为正下，X1、Y1、Z1是磁力计按照第一种姿态即左下的姿态放置时所测量得到的加速度三轴向分量，依次类推，Xn、Yn、Zn是磁力计按照第n种姿态放置时所测量得到的加速度三轴向分量，Y是磁力计测量出的三轴平方和矩阵，β为磁力计的硬磁干扰向量，通过X和Y求出β；
 X = 
Figure 2959DEST_PATH_IMAGE012
，Y=  ，β= 
Figure 833829DEST_PATH_IMAGE014
 *1/2。
得到β后，将磁力计的测量值减去β（通过矩阵减法）即为校准后的三轴向分量。
在步骤S103中，根据数据预处理后的运动数据计算运动练习拍在各个采样点相对于参考坐标系的姿态角，并根据所述姿态角以及运动数据得到运动练习拍在各个采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息。
本发明中，姿态角包括翻滚角ROLL，俯仰角PITCH和方位角YAW；ROLL=-asin(
Figure 314489DEST_PATH_IMAGE001
)，PITCH=atan2(
Figure 606930DEST_PATH_IMAGE002
)，YAW=atan2(
Figure 650978DEST_PATH_IMAGE003
)，
Figure 345265DEST_PATH_IMAGE003
是磁力计测量值的X、Y轴向分量分别在参考水平面的投影值，
Figure 996826DEST_PATH_IMAGE001
，
Figure 979825DEST_PATH_IMAGE002
这三个值是加速度计测量值在刚体坐标系下的加速度三轴向分量。
由于本发明的运动练习拍是处于快速运动状态下的，所以采用上面的公式（其得到的姿态角必须在静止状态下才有效），会造成较大的误差，而常用的方法是采用卡尔曼捷联（可参见现有技术），因为卡曼滤波运算量对于微处理器来说过大，另外，加速度的测量值在快速变速运动的情况下不适于用作捷联算法的参考变量，同时考虑到卡尔曼滤波运算量跟参考变量的个数是成指数倍数增加的，所以本发明采用加速度和磁力计的测量值交替作为观测变量来对陀螺仪进行卡尔曼捷联计算，以得到更加准确的运动数据。
本发明还根据加速度和角速度来判定运动练习拍运动的起始时间t0和结束时间te，例如从第一个采样点开始判断，当连续5个采样点的加速度和前面10个采样点的加速度的方差大于预设的上门限，则将上述连续5个采样点的最后一个采样点的采样时间作为起始时间t0；当连续5个采样点的加速度和前面10个采样点的加速度的方差小于预设的下门限，则将上述连续5个采样点的最后一个采样点的采样时间作为结束时间te。
计算起始时间和结束时间之间的所有采样点的姿态角，从而完成数据的采集。
下面以t0时刻为例，具体说明如何获得运动练习拍在采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息。
如图2所示，所述步骤S103可以具体细化为以下步骤：
S201、在t0时刻，通过运动练习拍在该采样点相对于参考坐标系的姿态角计算出载体坐标系（也称刚体坐标系，是指各运动传感器硬件芯片本身定义的坐标系统，用标号b表示）相对于参考坐标系的转换矩阵
Figure 375035DEST_PATH_IMAGE015
，并置t0时刻的运动练习拍相对于参考坐标系的速度矩阵
Figure 923828DEST_PATH_IMAGE016
；
本步骤中，转换矩阵的计算公式如下：
Figure 11869DEST_PATH_IMAGE017
 =
Figure 967318DEST_PATH_IMAGE018
； 
Figure 900639DEST_PATH_IMAGE018
等于下式：
Figure 569518DEST_PATH_IMAGE019
，式中的角度是t0时刻的欧拉角，欧拉角指α、γ、θ，分别代表ROLL，PITCH和YAW。
速度矩阵的计算公式为：
=+
Figure 257485DEST_PATH_IMAGE022
*(t1–t0)，
Figure 780870DEST_PATH_IMAGE021
是t0时刻的速度，
Figure 945135DEST_PATH_IMAGE020
是t1时刻的速度，通过上述公式以及迭代运算，从起始时刻起即可求出每一采样点相对于参考坐标系的速度矩阵。
S202、通过t0时刻运动练习拍在载体坐标系下的加速度矩阵
Figure 373712DEST_PATH_IMAGE023
 以及转换矩阵 
Figure 914414DEST_PATH_IMAGE024
，计算出t0时刻运动练习拍在参考坐标系的加速度矩阵
Figure 292306DEST_PATH_IMAGE015
；
本步骤的计算公式如下：
Figure 893052DEST_PATH_IMAGE025
=
Figure 294077DEST_PATH_IMAGE026
*
Figure 638471DEST_PATH_IMAGE027
（t1时刻为例），式中，是t1时刻的参考坐标系下的加速度矩阵，
Figure 642516DEST_PATH_IMAGE027
是t1时刻运动练习拍在刚体坐标系下的加速度矩阵，是t1时刻运动练习拍在刚体坐标系到参考坐标系的转换矩阵。
S203、将t0时刻运动练习拍在参考坐标系的加速度矩阵
Figure 444303DEST_PATH_IMAGE029
减去重力加速度向量
Figure 796787DEST_PATH_IMAGE030
得到消除地球重力影响后的加速度矩阵
Figure 411439DEST_PATH_IMAGE031
；
=
Figure 535570DEST_PATH_IMAGE029
-
Figure 742560DEST_PATH_IMAGE030
；
 
Figure 42961DEST_PATH_IMAGE031
是t0时刻运动练习拍在参考坐标系下消去重力影响后的加速度矩阵，是t0时刻运动练习拍在参考坐标系下含重力影响的加速度矩阵，
Figure 192499DEST_PATH_IMAGE030
是t0时刻运动练习拍在参考坐标系下重力加速度向量。
S204、通过所述速度矩阵 和加速度矩阵
Figure 741609DEST_PATH_IMAGE031
计算出从t0时刻到t1时刻的位移向量矩阵
Figure 888557DEST_PATH_IMAGE032
，由所述位移向量矩阵
Figure 916556DEST_PATH_IMAGE032
、消除重力影响后的加速度矩阵
Figure 98138DEST_PATH_IMAGE031
以及t0时刻运动练习拍的姿态角得到运动练习拍的受力信息、转动信息以及空间位置信息。
例如，对于运动练习拍所受到的外力F可由下述公式计算得到：
F= 
Figure 241806DEST_PATH_IMAGE031
*K，
Figure 141629DEST_PATH_IMAGE031
为消除重力影响后的加速度矩阵，K是为已知的转换系数，可通过现有技术进行实验得到。
最后，可将运动练习拍的受力信息、转动信息及空间位置信息等等存储在存储芯片中，然后通过USB连接等方式连接到计算机中，从所述存储芯片中读取上述信息，将力量、速度、角度信息以及运动轨迹以3D图像的形式显示出来（可连续显示或者通过接收用户的按键指令显示），在空间场景中显示出运动练习拍的轨迹，比如击球时运动练习拍的角度、击球点等等图像。
本发明中，通过前述的算法将从传感器读出的刚体坐标系下的运动数据，转换成了地球的参考坐标系下的运动数据，从而得到了运动练习拍更加准确真实的运动数据，为运动练习拍受力信息、转动信息及空间位置信息提供了准确的数据支持。
用户终端软件从硬件系统读出测量的加速度，陀螺仪以及角速度等运动数据，用本发明的算法得到地球参考坐标系下新的加速度数据，再把新的加速度数据对时间作积分运算得到速度，再对速度作积分得到在地球参考坐标系下的空间位移。
Figure 707739DEST_PATH_IMAGE033
 等于 
Figure 681512DEST_PATH_IMAGE034
 ；
Figure 307665DEST_PATH_IMAGE035
等于：
Figure 429205DEST_PATH_IMAGE019
在上述公式中，ACCXb，ACCYb，ACCZb是刚体坐标系下的加速度矩阵，ACCXn，ACCYn，ACCZn是参考坐标系下的加速度矩阵，
Figure 799006DEST_PATH_IMAGE035
是从刚体坐标系下的加速度矩阵转换成参考坐标系下的加速度矩阵的转换矩阵：
基于上述方法，本发明还提供一种运动练习拍的运动数据处理系统，如图3所示，包括：
运动数据采集模块100，用于通过设置在运动练习拍的运动传感器，以预定的时间间隙采集所述运动练习拍的运动数据，形成一段时间内的多个采样点；
数据预处理模块200，用于对各个采样点的运动数据进行数据预处理，消除运动传感器的自身零飘以及周围环境的电磁干扰；
采样点信息获取模块300，用于根据数据预处理后的运动数据计算运动练习拍在各个采样点相对于参考坐标系的姿态角，并根据所述姿态角以及运动数据得到运动练习拍在各个采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息；
运动识别模块400，用于根据运动练习拍在各个采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息得到用户使用运动练习拍的力量、速度、角度信息以及运动轨迹，并将得到的力量、速度、角度信息以及运动轨迹输出显示。
进一步，所述运动传感器包括加速度计、陀螺仪及磁力计，运动数据包括通过加速度计采集的加速度、陀螺仪采集的角速度以及磁力计采集的地磁场在运动练习拍当前时刻所处姿态下的三轴向分量。
进一步，如图4所示，所述采样点信息获取模块300包括：
第一计算单元310，用于通过运动练习拍在各个采样点相对于参考坐标系的姿态角，计算出各个采样点在载体坐标系相对于参考坐标系的转换矩阵；
第二计算单元320，用于通过每一采样点在载体坐标系下的加速度矩阵以及所述转换矩阵，计算出每一采样点在参考坐标系的加速度矩阵；
第三计算单元330，用于将每一采样点的在参考坐标系下的加速度矩阵减去重力加速度向量得到消除地球重力影响后的加速度矩阵，并计算每一采样点相对于参考坐标系的速度矩阵；
信息获取单元340，用于根据所述速度矩阵和消除地球重力影响后的加速度矩阵计算出每一采样点的位移向量矩阵，由所述位移向量矩阵、消除重力影响后的加速度矩阵以及姿态角得到运动练习拍在各个采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息。
综上所述，本发明通过对运动数据进行数据预处理，从而消除了运动传感器的自身零飘以及周围环境的电磁干扰，并且根据计算得到的姿态角以及运动数据获得了运动练习拍在各个采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息，最后使用户直观的看到了用户使用运动练习拍的力量、速度、角速度信息以及运动轨迹，本发明的方法数据处理量小，运算简单，在保证了一定精度的情况下，能够快速获得运动练习拍在空间的姿态角，减少了积分误差效应，可长时间使用。
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (4)

1.一种运动练习拍的运动数据处理方法，其特征在于，包括步骤： 
A、通过设置在运动练习拍的运动传感器，以预定的时间间隙采集所述运动练习拍的运动数据，形成一段时间内的多个采样点； 
B、对各个采样点的运动数据进行数据预处理，消除运动传感器的自身零漂以及周围环境的电磁干扰； 
C、根据数据预处理后的运动数据计算运动练习拍在各个采样点相对于参考坐标系的姿态角，并根据所述姿态角以及运动数据得到运动练习拍在各个采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息； 
D、根据运动练习拍在各个采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息得到用户使用运动练习拍的力量、速度、角度信息以及运动轨迹，并将得到的力量、速度、角度信息以及运动轨迹输出显示； 
所述运动传感器包括加速度计、陀螺仪及磁力计，运动数据包括通过加速度计采集的加速度、陀螺仪采集的角速度以及磁力计采集的地磁场在运动练习拍当前时刻所处姿态下的三轴向分量； 
所述姿态角包括：翻滚角ROLL，俯仰角PITCH和方位角YAW； 
ROLL=-asin(Accx)，PITCH=atan2(Accy，Accz)，YAW=atan2(Mag’x，Mag’y)，Mag’x，Mag’y是磁力计的测量值的X、Y轴向分量分别在参考水平面的投影值，Accx，Accy，Accz是加速度计测量值在刚体坐标系下的加速度三轴向分量； 
所述步骤C具体包括： 
C1、通过运动练习拍在各个采样点相对于参考坐标系的姿态角，计算 出各个采样点在载体坐标系相对于参考坐标系的转换矩阵，并计算每一采样点相对于参考坐标系的速度矩阵； 
转换矩阵为
Figure FDA0000369927340000021
其等于下式： 
Figure FDA0000369927340000022
，式中的角度是相应时刻的欧拉角，欧拉角指α、γ、θ，分别代表ROLL，PITCH和YAW； 
C2、通过每一采样点在载体坐标系下的加速度矩阵以及所述转换矩阵，计算出每一采样点在参考坐标系的加速度矩阵； 
C3、将每一采样点的在参考坐标系下的加速度矩阵减去重力加速度向量得到消除地球重力影响后的加速度矩阵； 
C4、根据所述速度矩阵和消除地球重力影响后的加速度矩阵计算出每一采样点的位移向量矩阵，由所述位移向量矩阵、消除重力影响后的加速度矩阵以及姿态角得到运动练习拍在各个采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息。 
2.根据权利要求1所述的运动练习拍的运动数据处理方法，其特征在于，所述数据预处理包括： 
预先通过加速度计采集在不同姿态下的加速度预期值的预期值矩阵以及加速度测量值的测量值矩阵得到校准矩阵，通过所述校准矩阵对各个采样点的加速度进行校准处理； 
预先多次测量陀螺仪在静止状态下的角速度，并计算测量的多个角速度的平均值作为陀螺仪的零漂偏移量，将各个采样点的角速度减去所述零漂偏移量得到预处理后的角速度； 
预先通过磁力计采集运动练习拍的磁场矩阵以及三轴平方和矩阵，通过最小均方误差处理得到磁力计的硬磁干扰向量，将各个采样点的三轴向 分量减去所述硬磁干扰向量得到预处理后的三轴向分量。 
3.根据权利要求2所述的运动练习拍的运动数据处理方法，其特征在于，所述步骤C4中，运动练习拍在各个采样点的受力F为： 
Figure FDA0000369927340000031
K是为运动练习拍的转换系数，
Figure FDA0000369927340000032
为消除重力影响后的加速度矩阵。 
4.一种运动练习拍的运动数据处理系统，其特征在于，包括： 
运动数据采集模块，用于通过设置在运动练习拍的运动传感器，以预定的时间间隙采集所述运动练习拍的运动数据，形成一段时间内的多个采样点； 
数据预处理模块，用于对各个采样点的运动数据进行数据预处理，消除运动传感器的自身零漂以及周围环境的电磁干扰； 
采样点信息获取模块，用于根据数据预处理后的运动数据计算运动练习拍在各个采样点相对于参考坐标系的姿态角，并根据所述姿态角以及运动数据得到运动练习拍在各个采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息； 
运动识别模块，用于根据运动练习拍在各个采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息得到用户使用运动练习拍的力量、速度、角度信息以及运动轨迹，并将得到的力量、速度、角度信息以及运动轨迹输出显示； 
所述运动传感器包括加速度计、陀螺仪及磁力计，运动数据包括通过加速度计采集的加速度、陀螺仪采集的角速度以及磁力计采集的地磁场在运动练习拍当前时刻所处姿态下的三轴向分量； 
所述姿态角包括：翻滚角ROLL，俯仰角PITCH和方位角YAW； 
ROLL=-asin(Accx)，PITCH=atan2(Accy，Accz)， YAW=atan2(Aag’x，Mag’y)，Mag’x，Mag’y是磁力计的测量值的X、Y轴向分量分别在参考水平面的投影值，Accx，Accy，Accz是加速度计测量值在刚体坐标系下的加速度三轴向分量； 
所述采样点信息获取模块包括： 
第一计算单元，用于通过运动练习拍在各个采样点相对于参考坐标系的姿态角，计算出各个采样点在载体坐标系相对于参考坐标系的转换矩阵，并计算每一采样点相对于参考坐标系的速度矩阵； 
第二计算单元，用于通过每一采样点在载体坐标系下的加速度矩阵以及所述转换矩阵，计算出每一采样点在参考坐标系的加速度矩阵； 
第三计算单元，用于将每一采样点的在参考坐标系下的加速度矩阵减去重力加速度向量得到消除地球重力影响后的加速度矩阵； 
信息获取单元，用于根据所述速度矩阵和消除地球重力影响后的加速度矩阵计算出每一采样点的位移向量矩阵，由所述位移向量矩阵、消除重力影响后的加速度矩阵以及姿态角得到运动练习拍在各个采样点的受力信息、转动信息以及空间位置信息。 
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