CN104524749A - 数字化智能篮球 - Google Patents

Abstract

本发明公开了属于电子化运动器械技术领域的一种数字化智能篮球。包括篮球，设置于篮球体内的传感器以及手机客户端和云端数据库，所述传感器内设有微控制单元，微控制单元分别与三轴陀螺仪，三轴磁力计，三轴加速度计，电源，复位电路，蓝牙模块相连，微控制单元的输出端通过蓝牙模块将数据传输给手机客户端，手机客户端在进行实时解算分析后，通过Internet将用户的历史数据保存到云端数据库中。该篮球能够为用户提供更全面、准确、严谨的训练数据，并通过手机App实时的语音和图像来指导和纠正用户的投篮、运球、传球等动作，同时实现将个人篮球训练数据与游戏体验、网络平台进行互动，增强篮球运动的娱乐性和趣味性，在帮助篮球爱好者提升篮球技能的同时，极大提高用户参与篮球运动的兴趣。

Description

数字化智能篮球

技术领域

本发明属于电子化运动器械技术领域，具体涉及一种能为用户提供全面、准确、严谨的训练数据的数字化智能篮球。

背景技术

投篮是篮球运动中最重要的基本技术，投篮命中率与投篮距离，投篮角度以及篮球后旋圈数密切相关。其投篮理论如下：在投篮时，主要考虑球的飞行弧度，即出射角(出手角度)和入射角的问题，以及球在旋转中发生的同篮筐碰撞的问题。篮球的投射角越大，球的飞行弧度就越高，入射角就越大，入射截面越大。投篮的命中率也就越高。篮球的直径为d，篮圈直径为D，投篮的最小入射角θ等于篮球直径与篮圈直径之比的反正切函数，即：投篮距离越远，球出手的速度则应越大，投篮距离x同投射角α，入射角β，出手点高度(出球高度Δh与身高H之和)有密切关系，得到公式：

可穿戴智能硬件的发展正处在起步阶段，一些公司已经相继推出了一些可穿戴产品，如智能手环、智能手表等。这些产品大多是与运动健康相关的，它们大多使用加速度传感器获取使用者的运动状态，帮助使用者记录运动数据，其硬件结构和算法也相对简单。但是在智能篮球领域，涉及到的算法更加复杂，对传感器体积和性能的要求也更高。此技术目前国内尚属空白，还没有其他机构进行相关产品技术的研究。

发明内容

本发明的目的在于提供一种数字化智能篮球，通过将传感器芯片植入篮球，测量球的旋转、加速等运动状态，继而为用户提供更全面、准确、严谨的训练数据，并通过手机App实时的语音和图像来指导和纠正用户的投篮等动作。同时实现将个人篮球训练数据与游戏体验、网络平台进行互动，增强篮球运动的娱乐性和趣味性，极大提高用户参与篮球运动的兴趣。

一种数字化智能篮球，包括篮球，设置于篮球体内的传感器以及手机客户端和云端数据库；

所述传感器内设有微控制单元，微控制单元分别与三轴陀螺仪，三轴磁力计，三轴加速度计，电源，复位电路，蓝牙模块相连；

所述微控制单元的输出端通过蓝牙模块将数据传输给手机客户端，手机客户端在进行实时解算分析后，通过Internet将用户的历史数据保存到云端数据库中。

所述传感器设有软件模块，包括数据采集模块，数据传输模块，供电与复位模块以及数据整合模块。

所述手机客户端设有蓝牙数据接收模块，运动分析模块，UI显示模块，数据读写模块，数据同步模块。

所述蓝牙数据接收模块，使用蓝牙低功耗技术接收来自于传感电路的数据，并解包放入对应的数据对象中。

所述运动分析模块，使用姿态解算技术，得到用户在进行投篮、运球和传球时的关键参数，分析并给出用户具体动作的评估结果。

所述UI显示模块，使用图形、图表和声音等方式将篮球运动的信息直观的显示给用户。

所述数据读写模块，储存篮球运动数据信息到本地数据库，便于用户查看历史信息。

所述数据同步模块，利用移动互联网技术，将用户数据通过网络上传到云端，在不同设备进行数据同步，同时还可通过云端对用户大量数据的分析，为用户设计个性化的训练计划及建议。

本发明的有益效果：

本发明通过三轴陀螺仪，三轴磁力计和三轴加速度计对运动载体进行实时姿态解算。根据篮球运动过程中篮球的线性加速度和角速度变化，计算篮球的姿态信息。相比于对飞行器的姿态解算，篮球飞行过程中的时间更短，球的角速度变化更快，为了保证姿态解算的精确性，在保证采样率的情况下，选用四元数法来进行球的姿态解算。

本发明对采集到的数据进行滤波去噪，并获取特征值。然后将特征值进行模式识别运算以确定用户使用篮球时的运动状态，如持球、投球、运球、传球等。

当用户使用篮球时的运动状态得以确认，本发明通过对采集到的用户原始数据进行拆解，对出手时刻球的运动状态进行离散积分，得到球的加速度方向，从而计算出用户的投篮角度精确至±2°。用类似的算法，计算出投篮时篮球的回旋角度精确至±1.7％，运球时的频率，力度等数据。

附图说明

图1为本发明数字化智能篮球总体结构示意图。

图2为传感器硬件结构示意图。

图3为传感器软件示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。

实施例1

一种数字化智能篮球，如图1-3所示，包括篮球，设置于篮球体内的传感器以及手机客户端和云端数据库；

所述传感器内设有微控制单元，微控制单元分别与三轴陀螺仪，三轴磁力计，三轴加速度计，电源，复位电路，蓝牙模块相连；

所述微控制单元的输出端通过蓝牙模块将数据传输给手机客户端，手机客户端在进行实时解算分析后，通过Internet将用户的历史数据保存到云端数据库中。所述传感器设有软件模块，包括数据采集模块，数据传输模块，供电与复位模块以及数据整合模块。

数据采集模块，用于接受来自三轴陀螺仪，三轴磁力计和三轴加速度计的原数据。

数据整合模块，依据蓝牙低功耗技术标准，将原数据整合成符合要求的数据格式。

数据传输模块，通过蓝牙与手机客户端建立连接，将整合完成的数据按照蓝牙4.0协议发送，同时接收来自客户端的反馈信息。

供电与复位模块，为电路供电，提供复位功能。

所述手机客户端设有蓝牙数据接收模块，运动分析模块，UI显示模块，数据读写模块，数据同步模块。

所述蓝牙数据接收模块，使用蓝牙低功耗技术接收来自于传感电路的数据，并解包放入对应的数据对象中。

所述运动分析模块，使用姿态解算技术，得到用户在进行投篮、运球和传球时的关键参数，分析并给出用户具体动作的评估结果。

所述UI显示模块，使用图形、图表和声音等方式将投篮信息直观的显示给用户。

所述数据读写模块，储存篮球运动数据信息到本地数据库，便于用户查看历史信息。

所述数据同步模块，利用移动互联网技术，将用户数据通过网络上传到云端，在不同设备进行数据同步。

通过蓝牙技术与手机客户端连接，将采集到的数据传输到手机端。在手机端开发了相应的应用，通过蓝牙接收数据后，进行姿态解算和进一步的分析，得到并记录用户投篮时的关键数据，同时给出对用户投篮技术的评估。云端数据库支持用户将数据上传到云端服务器，同时也支持不同的设备上的数据同步，以及不同用户间的数据共享。

本发明数字化智能篮球将传感器技术运用到篮球运动中，其关键技术是将微传感电路植入篮球中，在篮球运动中采集并分析传感数据。使用户在享受篮球运动的同时，能够实时得到专业的数据反馈，提高篮球水平。在传统的篮球运动中，篮球爱好者对自身篮球技术水平只是感性的认知，很难进行针对性的提高。智能篮球将传感器技术与篮球运动结合，记录并分析用户在篮球练习中的各项数据指标，以数据客观真实的显示用户的训练数据并作为改进训练的依据。

通过测试报告显示，对篮球运动状态的捕捉和判断率达到99.8％，投篮出手角度的计算误差不超过±2°，篮球旋转度数计算误差不超过±1.7％。所有数据均达到设计要求。

智能硬件与手机app结合。本发明使用蓝牙4.0通讯协议，建立智能篮球与手机App的连接，实时采集用户在进行篮球运动时的大量的状态数据。同时进行数据分析，在手机上以实时的语音和图像显示的方式指导用户的篮球训练，在给用户提供专业性的篮球技术指导的同时，又提高了篮球练习的趣味性。建立用户云端运动数据库。采用云存储技术，提供对用户的运动数据的存储和历史数据统计等功能。采用的云存储系统的结构模型主要包括存储层、基础管理、应用接口和访问层。保证了用户数据的私密性，同时提供了用户在不同设备间的数据同步服务。基于手机App技术、云存储技术、web技术，以篮球为纽带，建立一个基于篮球交流的网络社区，提供用户之间的实时聊天、照片与视频分享。逐步搭建一个篮球爱好者交流平台。

国外的智能篮球都是采用一体化的设计结构，即传感器嵌入在篮球中，不可分离，这样做大大增加了成本，同时也不利于用户的使用和芯片的升级。而本发明使用了篮球和传感器相分离的设计结构。用户在需要使用手机app对自己的篮球技术进行记录和指导时，可将传感器放入球中；反之，可将传感器从球中取出，即可将智能篮球作为普通篮球使用。同时这种设计结构方便用户对传感部件进行维护、更换和升级，大大降低了用户的使用成本。

运动数据样本的收集：发明人在长达15个月的周期里对200多名不同篮球技术水平的目标用户进行了篮球运动数据样本的采集、提取，形成了多达10万条的样本数据库。再对样本数据进行整理和特征化，从而生成精简的特征样本数据库。

用户使用篮球时运动状态的判断：用户在使用该产品时通过手机上的专有应用程序与篮球中的微传感器连接，实时收集数据，对数据进行滤波去噪，并获取特征值。然后将此特征值与特征样本数据库中的数据进行比较以确定用户使用篮球时的运动状态，如持球、投球、运球、传球等。该判断算法与现有的国外同类产品相比较，提高了在各种复杂条件下，对投篮动作的识别能力，而国外现有的识别算法要求用户在投篮前将篮球进行一次抛接，大大增加了用户操作的复杂性，影响了用户的体验。

为用户提供实时的篮球技术水平的反馈：当用户使用篮球时的运动状态得以确认，我们通过对采集到的用户原始数据进行拆解并计算出用户的投篮角度(精确至±2°)，投篮时篮球的回旋角度(精确至±1.7％)，运球时的频率，力度等数据。并实时的显示和播报给用户。

本发明主要使用传感器，获取投篮时篮球的运动状态信息。本发明中主要使用的传感器包括多轴陀螺仪和加速度计，它们具有高灵敏度，高精确度，高可靠性，快速响应，微功耗的特点。使用该技术，能够捕捉投篮过程中的细微变化，采集足够多的原数据，这些数据准确可信，是进一步计算分析的主要依据。

主要技术指标包括：

传感芯片支持的加速度测量范围不小于±16g；

传感芯片支持的角速度测量范围不小于±2000°/s；

控制传感芯片能耗，工作电流小于5mA，待机电流小于200μA；

每秒采集的数据样本不少于30组。

本发明采用蓝牙低功耗技术，该技术是蓝牙4.0技术的核心组成部分。它具有低功耗、低延迟、瞬时启动、低吞吐量，传输距离远的特点。采用该技术，其超低的功耗能有效的控制电路的能耗，增加产品的工作时长；其30m的传输距离能够覆盖半个篮球场，保证投篮过程中不出现因距离过远而发生断连；投篮过程中，传感器采集的原数据的特点为，每一时刻采集的数据量很少，但数据采集间隔短、频率快，该技术低吞吐量、低延迟的特点正好满足了本产品数据传输的特点，能够快速、频繁地将采集到原始数据快速准确的发送到接收端，姿态解算，速度计算。蓝牙低功耗技术解决了产品的能耗和快速数据传输的问题。同时我们还开发了一套私有的蓝牙协议用于传输篮球运动相关的数据。主要技术指标包括：

蓝牙传输距离不少于30m；

蓝牙每次传输数据的时间间隔不大于35ms；

控制蓝牙能耗，工作期间的射频峰值电流低于10mA3V，待机电流小于100μA。

本发明研发应用于智能手机的篮球运动分析算法。其关键技术包括：

1)姿态解算

该技术主要通过三轴陀螺仪和三轴加速度计对运动载体进行实时姿态解算。在本项目中，根据投篮过程中篮球的线性速度和角速度变化，计算篮球的姿态信息。相比于对飞行器的姿态解算，篮球飞行过程中的时间更短，球的角速度变化更快，为了保证姿态解算的精确性，在保证采样率的情况下，选用四元数法来进行球的姿态解算。

通过姿态解算，可以获取篮球运动时对应于地理坐标的位置和每一时刻的速度和方向。从而进一步获取投篮过程中的关键信息。

2)模式识别算法

对采集到的数据进行滤波去噪，并获取特征值。然后将特征值进行模式识别运算以确定用户使用篮球时的运动状态，如持球、投球、运球、传球等。该识别算法与现有的国外同类产品相比较，提高了在各种复杂条件下，对投篮动作的识别能力，而国外现有的识别算法要求用户在投篮前将篮球进行一次抛接，大大增加了用户操作的复杂性，影响了用户的体验。

3)运动数值计算

当用户使用篮球时的运动状态得以确认，我们通过对采集到的用户原始数据进行拆解，对出手时刻球的运动状态进行离散积分，得到球的加速度方向，从而计算出用户的投篮角度(精确至±2°)。用类似的算法，计算出投篮时篮球的回旋角度(精确至±1.7％)，运球时的频率，力度等数据。主要技术指标包括：

模式识别成功率达到99.8％；

投篮角度误差不超过±2°；

旋转角度误差不超过±1.7％。

Claims (8)

1.一种数字化智能篮球，其特征在于，包括篮球，设置于篮球体内的传感器以及手机客户端和云端数据库；

所述传感器内设有微控制单元，微控制单元分别与三轴陀螺仪，三轴磁力计，三轴加速度计，电源，复位电路，蓝牙模块相连；

所述微控制单元的输出端通过蓝牙模块将数据传输给手机客户端，手机客户端在进行实时解算分析后，通过Internet将用户的历史数据保存到云端数据库中。

2.根据权利要求1所述一种数字化智能篮球，其特征在于，所述传感器设有软件模块，包括数据采集模块，数据传输模块，供电与复位模块以及数据整合模块。

3.根据权利要求1所述一种数字化智能篮球，其特征在于，所述手机客户端设有蓝牙数据接收模块，运动分析模块，UI显示模块，数据读写模块，数据同步模块。

4.根据权利要求3所述一种数字化智能篮球，其特征在于，所述蓝牙数据接收模块，使用蓝牙低功耗技术接收来自于传感电路的数据，并解包放入对应的数据对象中。

5.根据权利要求3所述一种数字化智能篮球，其特征在于，所述运动分析模块，使用姿态解算技术，得到用户在进行投篮、运球和传球时的关键参数，分析并给出用户具体动作的评估结果。

6.根据权利要求3所述一种数字化智能篮球，其特征在于，所述UI显示模块，使用图形、图表和声音等方式将篮球运动的信息直观的显示给用户。

7.根据权利要求3所述一种数字化智能篮球，其特征在于，所述数据读写模块，储存篮球运动数据信息到本地数据库，便于用户查看历史信息。

8.根据权利要求3所述一种数字化智能篮球，其特征在于，所述数据同步模块，利用移动互联网技术，将用户数据通过网络上传到云端，在不同设备进行数据同步，同时还可通过云端对用户大量数据的分析，为用户设计个性化的训练计划及建议。