CN103940422A - 射击射箭运动复合姿态参数获取系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种射击射箭运动复合姿态参数获取系统。包括机器视觉数据采集装置、无线姿态参数获取装置、同步信号发送装置及控制中心。无线姿态参数获取装置的传感器模块包括陀螺仪和加速度传感器；数据处理模块采用卡尔曼滤波算法平滑数据，通过四元数法计算姿态角度。本发明公开的射击射箭运动复合姿态参数获取系统具有整体重量轻，便于携带、安装操作简便，训练成本低，可满足多样化射击射箭训练要求，并可实时记录数据，进行姿态分析处理，提供量化数据信息等优点。

Description

射击射箭运动复合姿态参数获取系统

技术领域

本发明属于射击射箭辅助训练领域，具体涉及一种射击射箭运动复合姿态参数获取系统。

背景技术

射击射箭项目是奥运比赛的传统项目，我国射击射箭项目近几年已经有了长足的进步，在各大比赛中的成绩越来越好，但是我国此类项目起步较晚，虽然已经有成系统的训练方法及相关辅助设施，但大都以定性研究动作为主，且大多不能实时地获得反馈数据，训练效率较低，数据往往单一、不够全面、不成体系。教练员要进一步巩固和提高我国射击射箭运动员的技术和运动成绩，需要对该类运动中运动员的身体和器械的相关运动情况进行深入、定量的研究，有针对性的指导训练实践，使运动员获得更好的训练效果。

在射击射箭过程中,合理的运动姿势直接影响着运动员的成绩。对于运动员，为提高射击水平和训练效率，获取射击射箭的训练过程中人体与器械的运动参数，例如举枪与运枪的过程中的速度、加速度、角度、在射击过程中手臂的抖动情况、身体主要位置的运动姿势等，是十分必要的。尤其是在高强度的训练中，运动员要培养射击射箭的感觉形成肌肉记忆，但是高强度的训练导致运动员身体疲劳，动作走形，从而进入训练周期的低潮期。以往，运动员是依靠反复训练来找到最佳的射击射箭感觉，往往浪费了很多时间和精力也达不到训练要求。另外，目前教练员与运动员在研究射击射箭过程中运动员身体或器械时多采用观看训练或比赛录像的方法，这种方法有时使用起来十分不方便，而且缺乏经验的教练员与运动员难以发现各个动作中细微的差别，对于高水平运动员作用就更加有限；此时运动员就需要一定的辅助设施来记录自己身体的各个部位及所持器械的运动姿态并进行定量分析，找出不足的地方加强训练从而有针对性的来调整自身的运动姿态。

本发明就上述问题，通过实时获取运动员的姿态数据，分析其运动特征，为教练员的训练提供科学依据；同时找出造成运动员脱靶的原因，给运动员和教练员最直接的证据，对动作及时加以改进，使其技术水平和运动成绩不断提高，提高训练的科学化程度，以达到节约训练经费，提高射击技能的目的。

发明内容

本发明力图为教练员研究射击射箭技术开拓一种新的方法，提出一种射击射箭运动复合姿态参数获取系统，针对运动员射击射箭训练的需要，在射击射箭运动员比赛或训练中记录并分析运动员身体主要位置和所持器械的相关运动姿态，实时的给出分析后的量化结果，提高运动员的训练效率及效果。具有整体重量轻，便于携带、安装操作简便，训练成本低，可满足多样化射击射箭训练要求，并可实时记录数据，进行姿态分析处理，提供量化数据信息等优点。为了实现上述本发明的目的，本发明的技术方案是：

射击射箭运动复合姿态参数获取系统，包括机器视觉数据采集装置、无线姿态参数获取装置、同步信号发送装置及控制中心，机器视觉数据采集装置包括数据获取装置、A触发模块及数据传输模块，数据获取装置为一个高速摄像机；无线姿态参数获取装置包括传感器模块、A微控制器、存储模块及A无线收发模块；同步信号发送装置包括B无线收发模块，B触发模块，及B微控制器；控制中心包括中央控制模块、语音信号检测模块、数据收发模块、同步信号接收模块及数据处理模块机器视觉数据采集装置主要负责运动员身体主要位置运动姿态的采集，无线姿态参数获取装置主要负责运动员所持器械运动姿态的采集，其特征在于：无线姿态参数获取装置的传感器模块包括陀螺仪和加速度传感器；数据处理模块采用卡尔曼滤波算法平滑数据，通过四元数法计算姿态角度。

所述的传感器模块采用灌封技术使用环氧树脂包裹。

所述的传感器模块连续获取200次数据，并取这些数据的平均值，作为当前环境下的误差补偿代入数据处理的计算中。

附图说明

图1是本发明系统组成框图；

图2是本发明较佳实施方式示意图；

图3是本发明系统工作流程图。

具体实施方式

下面结合附图及较佳实施方式对本发明做进一步描述：

如图1-2所示，射击射箭运动复合姿态参数获取系统，包括机器视觉数据采集装置10、无线姿态参数获取装置20、同步信号发送装置30及控制中心40。机器视觉数据采集装置包括数据获取装置、A触发模块及数据传输模块，数据获取装置为一个高速摄像机；无线姿态参数获取装置包括传感器模块、A微控制器、存储模块及A无线收发模块，传感器模块又包括陀螺仪和加速度传感器；同步信号发送装置包括B无线收发模块，B触发模块，及B微控制器；控制中心包括中央控制模块、语音信号检测模块、数据收发模块、同步信号接收模块及数据处理模块。

运动员手持射击或射箭器械，无线姿态参数获取装置安装在射击或射箭器械上；机器视觉数据采集装置中的数据获取装置置于运动员的正前方；控制中心放置于运动员的右侧；所述的机器视觉数据采集装置采集运动员所持射击或射箭器械在射击过程中的相关运动参数，并将其发送到控制中心；控制中心对接收到的图像数据进行预处理，判定是否击中目标。

其中：所述机器视觉数据采集装置用以采集运动员身体主要位置的运动参数，所述无线姿态参数获取装置用以采集运动员所持器械的运动姿态。

所述机器视觉数据采集装置包括数据获取装置、A触发模块及数据传输模块，用于记录训练过程中运动员身体主要位置的运动姿态。所述触发模块根据接收到的来自所述控制中心的启动信号然后所述数据获取模块开始采集数据，并通过数据传输模块输出到控制中心。本实施方式中，所述数据获取模块包括一个高速摄像机此高速摄像机置于运动员的正前方。

所述无线姿态参数获取装置包括传感器模块、A微控制器、存储模块及A无线收发模块，用于获取运动员在飞碟训练过程中射击枪枪体或弓身整体的运动参数。所述A微控制器用于控制所述的传感器模块、A无线收发模块及存储模块；所述的存储模块用于暂存传感器模块采集到的数据，A无线收发模块用于将所述的存储模块中的数据发送出去。所述的无线姿态参数获取装置安装在射击枪或比赛、训练用的弓箭上。

所述同步信号发送装置包括B无线收发模块，B触发模块，及B微控制器，用于向控制中心发送同步信号以确定数据采集终点。所述的B微控制器用于控制所述的B无线收发模块及诉述的B触发模块；所述的B触发模块用于检测运动员是否发出射击或射箭动作；所述的B无线收发模块用于发送同步信号。所述的同步信号发送装置安装在射击枪或比赛、训练用的弓箭上。

所述控制中心包括中央控制模块、语音采集模块、数据收发模块、同步信号接收模块及数据处理模块，中心控制模块是整个系统的核心，用于控制机器视觉数据采集装置及无线姿态参数获取装置的工作，其数据收发模块接收所述的机器视觉数据采集装置及无线姿态参数获取装置发送来的数据并发送给数据处理模块，同步信号接收模块接收所述的同步信号发送装置发送来的同步信号并控制所述的机器视觉数据采集装置及所述的无线姿态参数获取装置开始采集数据，数据处理模块处理所述的数据收发模块接收回来的数据并将处理好的结果返回到控制中心储存下来以便回查。控制中心放置于运动员的右侧。

运动员身体主要位置包括：头部，肩部，腰部以及双臂；所述的所持器械的运动姿态参数包括：射击过程中枪体或弓身的角速度，线加速度，角加速度、运行过的角度以及过程中的震动量。

如图2所示，运动员站在本系统的中心位置，所述机器视觉数据采集装置中高速摄像机正对运动员，用于记录运动员在射击过程中的身体主要位置的运动姿势；控制中心放置于运动员右侧，运动员先发出“开始”语音信号控制中心接收到开始命令后控制所述的机器视觉数据采集装置与所述的无线姿态参数获取装置开始采集姿态信息并发送到控制中心，然后根据自己的意愿随时扣动扳机进行射击，当运动员扣动扳机的同时，所述的同步触发模块产生同步信号，并发送给控制中心，控制中心接到同步信号后控制所述机器视觉数据采集装置停止采集图像数据并控制所述无线姿态参数获取装置停止采集姿态数据，控制中心接收到数据后进行图像处理与姿态参数计算，分析出运动员身体主要位置运动轨迹及射机枪或弓的射击过程中的相关姿态参数及震动情况然后反馈回控制中心，控制中心的数据处理模块绘制出身体主要位置的位置变化曲线与所持器械的角速度、加速度、震动等姿态参数变化曲线，当检测到“继续”命令后，刷新界面重新开始。

本发明是针对奥运会射击射箭类训练项目专门设计发明的。

如图3所示，本发明系统采用以下工作流程：

1)系统初始化

开启系统后，系统各组成部分上电并进行初始化，测试是否存在异常，若无异常则进入等待状态；若发现异常则重启系统；

2)检测有效开始信号

系统初始化结束进入等待状态，控制中心接收运动员发出的“开始”信号，并将该语音信号发送给所述的机器视觉数据采集装置及无线姿态参数获取装置；

3)机器视觉与姿态参数的数据采集

当所述的机器视觉数据采集装置及无线姿态参数获取装置接收到控制中心发送的“开始”语音信号后，所述的机器视觉数据采集装置开始采集运动员身体主要位置的姿态参数数据，并将其发送给控制中心，同时所述的无线姿态参数获取装置开始采集射击枪体或弓的姿态参数；运动员扣动扳机或放开弓弦的同时所述同步信号发送装置中的B触发模块触发，所述同步信号发送装置向控制中心发送同步信号，控制中心接收到同步信号后控制所述的机器视觉数据采集装置及无线姿态参数获取装置停止数据采集；

4)数据处理

控制中心接收到所述的机器视觉数据采集装置及无线姿态参数获取装置传回的数据后，对所述的机器视觉数据采集装置采集的视频数据进行图像处理并分析，所述的无线姿态参数获取装置采集的姿态数据，将处理后的量化数据绘制成对应的曲线图，以方便教练员和运动员查看，数据处理时采用卡尔曼滤波算法进行平滑数据处理，并通过四元数法计算姿态角度。

(1)卡尔曼滤波算法

传感器模块直接获取到的数据均带有积分累计误差，需要对其进行预处理来消除这种误差，将传感器模块测量过程看做一个线性时变系统，设线性时变系统的离散状态方程为：

X(k)＝F(k,k-1)·X(k-1)+T(k,k-1)·U(k-1)

线性时变系统观测方程为

Y(k)＝H(k)·X(k)+N(k)

其中，X(k)和Y(k)分别是k时刻的状态矢量和观测矢量；F(k,k-1)为状态转移矩阵；U(k)为k时刻动态噪声；T(k,k-1)为系统控制矩阵；H(k)为k时刻观测矩阵；N(k)为k时刻观测噪声。

则卡尔曼滤波的算法流程为：

(a)预估计X(k)^＝F(k,k-1)·X(k-1)

(b)计算预估计协方差矩阵

C(k)^＝F(k,k-1)×C(k)×F(k,k-1)'+T(k,k-1)×Q(k)×T(k,k-1)'

Q(k)＝U(k)×U(k)'

(c)计算卡尔曼增益矩阵

K(k)＝C(k)^×H(k)'×[H(k)×C(k)^×H(k)'+R(k)]^(-1)

R(k)＝N(k)×N(k)'

(d)更新估计

X(k)～＝X(k)^+K(k)×[Y(k)-H(k)×X(k)^]

(e)计算更新后估计协防差矩阵

C(k)～＝[I-K(k)×H(k)]×C(k)^×[I-K(k)×H(k)]'+K(k)×R(k)×K(k)'

(f)X(k+1)＝X(k)～

C(k+1)＝C(k)～

重复以上步骤。

(2)四元数法

四元数是由1个实数单位1和3个虚数单位组成的包含4个实元的超复数。若将视为基矢量，则可以把四元数分为标量和矢量两部分组成。其形式为：

$Q=q_0+q_1\stackrel{\→}{i}+q_2\stackrel{\→}{j}+q_3\stackrel{\→}{k}=q_0+\stackrel{\→}{q}---\left(1\right)$

且 $q_0^2+q_1^2+q_2^2+q_3^2=1,$ 其中q₀为标量，为矢量。

引入四元数后，则方向余弦矩阵可由四元数表示为

$C_i^e=\left[\begin{array}{ccc}{q}_1^2+q_0^2-q_3^2-q_2^2& 2(q_1{q}_2+q_0{q}_3)& 2(q_1{q}_3-q_0{q}_2)\\ 2(q_1{q}_2-q_0{q}_3)& q_0^2-q_1^2+q_2^2-q_3^2& 2(q_2{q}_3+q_0{q}_1)\\ 2(q_1{q}_3+q_0{q}_2)& 2(q_2{q}_3-q_0{q}_1)& q_0^2-q_1^2-q_2^2+q_3^2\end{array}\right]---\left(2\right)$

由上式，我们可得

$\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\·}{q}}_0\\ {\stackrel{\·}{q}}_1\\ {\stackrel{\·}{q}}_2\\ {\stackrel{\·}{q}}_3\end{array}\right]=\frac{1}{2}\left[\begin{array}{cccc}0& -{\mathrm{\ω}}_x& -{\mathrm{\ω}}_y& -{\mathrm{\ω}}_z\\ {\mathrm{\ω}}_x& 0& {\mathrm{\ω}}_z& -{\mathrm{\ω}}_y\\ {\mathrm{\ω}}_y& -{\mathrm{\ω}}_z& 0& {\mathrm{\ω}}_z\\ {\mathrm{\ω}}_z& {\mathrm{\ω}}_y& -{\mathrm{\ω}}_x& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{q}_0\\ q_1\\ q_2\\ q_3\end{array}\right]---\left(3\right)$

利用毕卡逼近法求解可得： $q\left(t\right)=e^{{\frac{1}{2}\∫M}^{*}\left(\mathrm{\ω}\right)\mathrm{dt}}q\left(t_0\right)---\left(4\right)$

令：

$\left[\mathrm{\Δ\θ}\right]={\∫M}^{*}\left(\mathrm{\ω}\right)\mathrm{dt}=\left[\begin{array}{cccc}0& -\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_x& -\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_y& -\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_z\\ \mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_x& 0& \mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_z& -\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_y\\ \mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_y& -\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_z& 0& \mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_y\\ \mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_z& \mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_y& -\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_x& 0\end{array}\right]---\left(5\right)$

式(4)可简写为：

$q\left(t\right)=e^{\frac{1}{2}\left[\mathrm{\Δ\θ}\right]}q\left(0\right)---\left(6\right)$

将展开可得：

$q\left(t\right)=[I+\frac{1}{2}[\mathrm{\Δ\θ}]+\frac{1}{2!}{\left(\frac{\left[\mathrm{\Δ\θ}\right]}{2}\right)}^2+\frac{1}{3!}{\left(\frac{\left[\mathrm{\Δ\θ}\right]}{2}\right)}^3+...+\frac{1}{n!}{\left(\frac{\left[\mathrm{\Δ\θ}\right]}{2}\right)}^n+...]q\left(0\right)---\left(7\right)$

由于：

$\begin{array}{c}{\left[\mathrm{\Δ\θ}\right]}^2==-[\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_x^2+\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_y^2+\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_z^2]I=-\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_0^{2}I\\ {\left[\mathrm{\Δ\θ}\right]}^3=-\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_0^2\left[\mathrm{\Δ\θ}\right]\\ {\left[\mathrm{\Δ\θ}\right]}^4=-\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_0^{4}I\end{array}---\left(8\right)$

将式(8)代入式(7)整理可得：

$q\left(t\right)=\{\cos \frac{\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_0}{2}I+\frac{\sin \frac{\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_0}{2}}{\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_0}[\mathrm{\Δ\θ}\left]\right\}q\left(0\right)---\left(9\right)$

把和展为级数形式并取有限项，得四元数的各阶近似算法。

一阶算法：

$q(n+1)=\{I+\frac{1}{2}[\mathrm{\Δ\θ}\left]\right\}q\left(n\right)---\left(10\right)$

二阶算法：

$q(n+1)=\{(1-\frac{{\left(\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_0\right)}^2}{8})I+\frac{1}{2}[\mathrm{\Δ\θ}\left]\right\}q\left(n\right)---\left(11\right)$

三阶算法：

$q(n+1)=\{(1-\frac{{\left(\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_0\right)}^2}{8})I+(\frac{1}{2}-\frac{{\left(\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_0\right)}^2}{48})[\mathrm{\Δ\θ}\left]\right\}q\left(n\right)---\left(12\right)$

四阶算法：

$q(n+1)=\{(1-\frac{{\left(\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_0\right)}^2}{8}+\frac{{\left(\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_0\right)}^4}{384})I+(\frac{1}{2}-\frac{{\left(\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_0\right)}^2}{48})[\mathrm{\Δ\θ}\left]\right\}q\left(n\right)---\left(13\right)$

求解四元数微分方程除了以上的增量算法，还可以利用龙格—库塔法或阿达姆斯方法等数值积分算法求解微分方程。但迭代一定时间后，四元数会不满足为了让其满足此式，必须进行归一化处理。

初始值的确定：

$q_0=\±\frac{1}{2}\sqrt{1+C_{11}+C_{22}+C_{33}}$

$q_1=\±\frac{1}{2}\sqrt{1+C_{11}-C_{22}-C_{33}}$

$q_2=\±\frac{1}{2}\sqrt{1-C_{11}+C_{22}-C_{33}}$

$q_3=\±\frac{1}{2}\sqrt{1-C_{11}-C_{22}+C_{33}}$

正负号的确定

可取 $\begin{array}{c}{\mathrm{signq}}_0=+\\ {\mathrm{signq}}_1=\mathrm{sign}(C_{23}-C_{32})\\ {\sin \mathrm{gq}}_2=\mathrm{sign}(C_{31}-C_{13})\\ \sin g{q}_3=\mathrm{sign}(C_{12}-C_{21})\end{array}$

其中的C_ij由初始的姿态矩阵求得

$\left[C_{\mathrm{ij}}\right]=\left[\begin{array}{ccc}{C}_{11}& C_{12}& C_{13}\\ C_{21}& C_{22}& C_{23}\\ C_{31}& C_{32}& C_{33}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& \cos \mathrm{\γ}& \sin \mathrm{\γ}\\ 0& -\sin \mathrm{\γ}& \cos \mathrm{\γ}\end{array}\right]\left[\begin{array}{ccc}\cos \mathrm{\β}& 0& -\sin \mathrm{\β}\\ 0& 1& 0\\ \sin \mathrm{\β}& 0& \cos \mathrm{\β}\end{array}\right]\left[\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& \cos \mathrm{\α}& \sin \mathrm{\α}\\ 0& -\sin \mathrm{\α}& \cos \mathrm{\α}\end{array}\right]$

从上述方程中解算出来的α、β、γ就是此时枪体对应大地坐标系的姿态角度。

Claims (3)

1.射击射箭运动复合姿态参数获取系统，包括机器视觉数据采集装置、无线姿态参数获取装置、同步信号发送装置及控制中心；其中：

机器视觉数据采集装置包括数据获取装置、A触发模块及数据传输模块，所述的数据获取装置为一个高速摄像机；

无线姿态参数获取装置包括传感器模块、A微控制器、存储模块及A无线收发模块；

同步信号发送装置包括B无线收发模块，B触发模块，及B微控制器；

控制中心包括中央控制模块、语音信号检测模块、数据收发模块、同步信号接收模块及数据处理模块；

机器视觉数据采集装置主要负责运动员身体主要位置运动姿态的采集，无线姿态参数获取装置主要负责运动员所持器械运动姿态的采集；

运动员手持射击或射箭器械，无线姿态参数获取装置安装在射击或射箭器械上；机器视觉数据采集装置中的数据获取装置置于运动员的正前方；控制中心放置于运动员的右侧；所述的机器视觉数据采集装置采集运动员所持射击或射箭器械在射击过程中身体主要位置的相关运动参数，并将其发送到控制中心，所述无线姿态参数获取装置用以采集运动员所持器械的运动姿态；控制中心对接收到的数据进行预处理，判定是否击中目标；

其特征在于：无线姿态参数获取装置的传感器模块包括陀螺仪和加速度传感器；所述的数据处理模块的数据处理采用卡尔曼滤波算法进行平滑数据处理，并通过四元数法计算姿态角度。

2.根据权利要求1所述的射击射箭运动复合姿态参数获取系统，其特征在于：所述的传感器模块采用灌封技术使用环氧树脂包裹。

3.根据权利要求1所述的射击射箭运动复合姿态参数获取系统，其特征在于：所述的传感器模块连续获取200次数据，并取这些数据的平均值，作为当前环境下的误差补偿代入数据处理的计算中。