CN107341612A - 一种基于太极拳的康复训练的动作评价方法 - Google Patents

一种基于太极拳的康复训练的动作评价方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于太极拳的康复训练的动作评价方法，包括以下步骤：步骤S1、创建标准太极拳动画模型库；步骤S2、创建训练者模型；步骤S3、创建虚拟训练场景，并设置训练模式和训练体式等级；步骤S4、训练者进行注册或账号密码登录；步骤S5、选择适合的虚拟训练场景、训练模式及训练体式等级；步骤S6、进行训练：训练者模仿步骤S5中所选定的训练模式及训练体式等级下的标准太极拳动画模型库进行太极拳训练，采集训练者的肢体动作数据，实时将训练者的肢体动作映射到训练者模型上，并同时拍摄训练视频；步骤S7、训练评分及评估；步骤S8、历史训练数据查询。本发明能很好地将传统太极拳与虚拟现实康复训练相结合，有益于提高训练者的康复训练效果。

Description

一种基于太极拳的康复训练的动作评价方法
技术领域
本发明涉及虚拟现实技术与康复训练相结合的领域，具体涉及一种基于太极拳的康复训练的动作评价方法。
背景技术
脑卒中在中老年人群中发病率高，病后需要复杂耗时的康复训练，传统康复治疗需要治疗师一对一给患者进行康复训练，耗费人力物力，并且训练过程枯燥无味，患者不能积极主动参与训练。
虚拟现实技术具有沉浸性、交互性和构想性的特性，被广泛应用于各个领域。将其应用于康复领域，有利于提高患者康复积极性，节省人力物力，但是目前应用于康复的虚拟现实内容还比较单一，多以现代游戏为主，游戏形式类似，不合适老年人使用。
太极拳是国家级非物质文化遗产，是汉族传统拳术，能颐养性情、强身健体，是中老年人喜爱的运动之一。太极拳松柔慢匀、开合有序、轻灵圆活、刚柔相济，适合脑卒中患者平衡能力及肢体运动功能的康复训练，目前还没有以太极拳作为虚拟现实内容的运动康复训练系统实例。将传统太极拳与脑卒中虚拟现实运动康复训练相结合，让患者在虚拟场景中跟随标准太极拳动作学习太极拳，在修身养性、感受传统文化的同时，达到良好的康复训练效果。
发明内容
针对上述现有技术的缺点或不足，本发明要解决的技术问题是提供一种基于太极拳的康复训练的动作评价方法，将传统太极拳与虚拟现实康复训练相结合用于脑卒中患者康复的康复训练，对训练者跟随标准太极拳动作学习太极拳的训练动作进行评分及评估。
为解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：
一种基于太极拳的康复训练的动作评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、创建标准太极拳动画模型库：利用专业动画模型制作软件制作专家模型，并根据太极拳专家的肢体动作数据和动作视频对太极拳专家的太极拳动作进行动画模拟，创建标准太极拳动画模型库；
步骤S2、创建训练者模型：利用专业动画模型制作软件制作训练者模型，用于实时映射训练者的肢体动作；
步骤S3、创建多种虚拟训练场景，并设置多种训练模式和多种训练体式等级；
步骤S4、训练者进行注册或账号密码登录；
步骤S5、选择适合的虚拟训练场景、训练模式以及训练体式等级；
步骤S6、进行训练：训练者模仿步骤S5中所选定的训练模式及训练体式等级下的标准太极拳动画模型库进行太极拳训练，采集训练者的肢体动作数据，实时将训练者的肢体动作映射到训练者模型上，并同时拍摄训练视频；
步骤S7、训练评分及评估：根据训练者模型的动作与标准太极拳动画模型库预设的专家模型的动作的匹配程度进行训练评分和给出评估结果，并存储数据；
步骤S8、历史训练数据查询：点击查询按钮，选择查询内容和查询时段，调用数据库中的历史训练数据，并显示。
本发明提供的基于太极拳的康复训练的动作评价方法，还可以具有这样的特征：其中，步骤S1中的太极拳专家的肢体动作数据包括：实时检测得到的太极拳专家的腰部以及双侧的上臂、前臂、大腿和小腿的角度变化数据。
本发明提供的基于太极拳的康复训练的动作评价方法，还可以具有这样的特征：其中，步骤S3中的虚拟训练场景包括3D虚拟公园环境、3D虚拟庭院环境和3D虚拟竹林环境。
本发明提供的基于太极拳的康复训练的动作评价方法，还可以具有这样的特征：其中，步骤S3中的训练模式包括学习模式和练习模式，学习模式配有详细的要点讲解以及文字箭头提示，练习模式省去要点讲解，配有优美音乐。
本发明提供的基于太极拳的康复训练的动作评价方法，还可以具有这样的特征：其中，步骤S3中的训练体式等级包括“易”等级、“中”等级以及“难”等级，“易”等级包括云手招式，“中”等级包括左右倒卷肱招式、左揽雀尾招式和右揽雀尾招式，“难”等级包括右蹬脚招式、双峰贯耳招式、转身左蹬脚招式、左下势独立招式和右下势独立招式。
本发明提供的基于太极拳的康复训练的动作评价方法，还可以具有这样的特征：其中，步骤S6中的训练者的肢体动作数据包括：实时监测得到的训练者的腰部以及双侧的上臂、前臂、大腿和小腿的角度变化数据。
本发明提供的基于太极拳的康复训练的动作评价方法，还可以具有这样的特征：其中，步骤S7中的根据训练者模型的动作与标准太极拳动画模型库预设的专家模型的动作的匹配程度进行训练评分包括：
S71：将在虚拟训练场景中的专家模型设置为黄色，训练者模型设置为蓝色；
S72：当训练者模型的动作与专家模型的动作一致时，动作一致的部位的颜色重合，变为绿色；
S73：当绿色区域的面积达到80％时，自动加分，并提示训练者的动作完成情况；
本发明提供的基于太极拳的康复训练动作评价方法，还可以具有这样的特征：其中，步骤S7中的评估结果包括训练者的关节活动度和平衡能力是否达标。
本发明提供的基于太极拳的康复训练的动作评价方法，还可以具有这样的特征：其中，步骤S8中的查询内容包括训练视频、训练评分的分数曲线和评估结果。
发明作用与效果
本发明涉及的基于太极拳的康复训练的动作评价方法，由于设置有专家模型和训练者模型，根据太极拳专家的太极拳动作创建标准太极拳动画模型库，训练者跟随标准太极拳动画模型库学习太极拳来进行康复训练，训练者的肢体动作实时映射到训练者模型上；并根据训练者模型的动作与标准太极拳动画模型库预设的专家模型的动作的匹配程度进行训练评分和给出评估结果，能够很好地将传统太极拳与虚拟现实康复训练相结合，有益于提高训练者的康复训练效果。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于太极拳的康复训练的动作评价方法流程示意图。
图2是本发明实施例提供的用户账号登录流程图。
图3是本发明实施例提供的进行训练流程图。
图4是本发明实施例提供的训练评分流程图。
图5是本发明实施例提供的历史训练数据查询流程图。
具体实施方式
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
本发明中，选用杨氏24式太极拳作为标准建立标准太极拳动画模型库，杨氏太极拳的姿势开展、平正朴实、练法简易，深受广大群众热爱。
图1是本发明实施例提供的基于太极拳的康复训练的动作评价方法流程示意图。
如图1所示，一种基于太极拳的康复训练动作评价方法包括以下步骤：
步骤S1、创建标准太极拳动画模型库：利用专业动画模型制作软件制作专家模型，并根据太极拳专家的肢体动作数据和动作视频对太极拳专家的太极拳动作进行动画模拟，创建标准太极拳动画模型库。
在太极拳专家的腰部以及双侧的上臂、前臂、大腿和小腿上佩戴加速度传感器和角度传感器，实时检测得到太极拳专家的腰部以及双侧的上臂、前臂、大腿和小腿的角度变化等肢体动作数据，并同时拍摄动作视频。利用无线传输技术将记录的太极拳专家的肢体动作数据传输至计算机，用专业动画模型制作软件依据太极拳专家的肢体动作数据和动作视频对太极拳专家的太极拳动作进行动画模拟，创建标准太极拳动画模型库。
步骤S2、创建训练者模型：利用专业动画模型制作软件制作训练者模型，用于实时映射训练者的肢体动作。
步骤S3、创建多种虚拟训练场景，并设置多种训练模式和多种训练体式等级。其中，
创建多种虚拟训练场景：创建适合练习太极拳的虚拟训练场景，包括3D虚拟公园环境、3D虚拟庭院环境和3D虚拟竹林环境等景色优美的环境。
设置多种训练模式：训练模式包括学习模式和练习模式，学习模式配有详细的要点讲解以及文字箭头提示，适合于对太极拳学习初期的训练者；练习模式省去要点讲解，配有优美音乐，让训练者在安静环境中进行康复训练，此模式适用于太极拳动作十分熟练的训练者。
设置多种训练体式等级：根据太极拳不同招式的难度不同，设置有“易”等级、“中”等级以及“难”等级等三个难度等级。“易”等级包括云手招式，云手招式是太极拳的母式，画圈的动作能锻炼训练者的关节活动度及平衡能力；“中”等级包括左右倒卷肱招式、左揽雀尾招式和右揽雀尾招式，其中转身、倒退、弓步等动作可进一步锻炼训练者的平衡能力和关节活动度；“难”等级包括右蹬脚招式、双峰贯耳招式、转身左蹬脚招式、左下势独立招式和右下势独立招式，其中蹬脚和下蹲等动作对训练者的肢体功能要求高，连贯性的动作可以综合锻炼训练者的肢体运动功能。在各训练体式等级中，还可以根据需要加入更多的招式。
图2是本发明实施例提供的用户账号登录流程图。
如图1和图2所示，步骤S4、训练者进行注册或账号密码登录：如用户已经注册，则直接利用账号和密码进行登录；如未注册，点击注册，填写基本信息，包括姓名、年龄、性别和需要训练的身体部位，完成注册后重新登录。
图3是本发明实施例提供的进行训练流程图。
如图1和图3所示，步骤S5、选择适合的虚拟训练场景、训练模式以及训练体式等级；根据训练者的身体运动功能状况选择适合的训练模式、训练体式等级以及训练者喜欢的虚拟训练场景和背景音乐。
如图1和图3所示，步骤S6、进行训练：在训练者的腰部以及双侧的上臂、前臂、大腿和小腿上佩戴加速度传感器和角度传感器后，模仿步骤S5所选定的训练模式及训练体式等级下的标准太极拳动画模型库进行太极拳训练，采集训练者的腰部以及双侧的上臂、前臂、大腿和小腿的角度变化等肢体动作数据，实时将训练者的肢体动作映射到训练者模型上，并同时拍摄训练视频，方便调取查看。
图4是本发明实施例提供的训练评分流程图。
如图1和图4所示，步骤S7、训练评分及评估：根据训练者模型的动作与标准太极拳动画模型库预设的专家模型的动作的匹配程度进行训练评分和给出评估结果，并存储数据。其中，评估结果包括训练者的关节活动度和平衡能力是否达标。
上述的训练评分，具体包括以下步骤：
S71：将在虚拟训练场景中的专家模型设置为黄色，训练者模型设置为蓝色；
S72：当训练者模型的动作与专家模型的动作一致时，动作一致的部位的颜色重合，变为绿色；
S73：当绿色区域的面积达到80％时，自动加分，并提示训练者的动作完成情况。
图5是本发明实施例提供的历史训练数据查询流程图。
如图1和图5所示，步骤S8、历史训练数据查询：点击查询按钮，选择查询内容和查询时段，调用数据库中的历史训练数据，并显示在屏幕上，可以清晰看到训练效果的提升，同时可以打印，以便进行分析评估。其中，查询内容包括训练视频、训练评分的分数曲线和评估结果。
实施例作用与效果
本实施例涉及的基于太极拳的康复训练的动作评价方法，由于设置有专家模型和训练者模型，根据太极拳专家的太极拳动作创建标准太极拳动画模型库，训练者跟随标准太极拳动画模型库学习太极拳来进行康复训练，训练者的肢体动作实时映射到训练者模型上；并根据训练者模型的动作与标准太极拳动画模型库预设的专家模型的动作的匹配程度进行训练评分和给出评估结果，能够很好地将传统太极拳与虚拟现实康复训练相结合，有益于提高训练者的康复训练效果。
以上详细描述了该发明的较佳具体实施方法。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于太极拳的康复训练的动作评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、创建标准太极拳动画模型库：利用专业动画模型制作软件制作专家模型，并根据太极拳专家的肢体动作数据和动作视频对所述太极拳专家的太极拳动作进行动画模拟，创建标准太极拳动画模型库；
步骤S2、创建训练者模型：利用所述专业动画模型制作软件制作训练者模型，用于实时映射所述训练者的肢体动作；
步骤S3、创建多种虚拟训练场景，并设置多种训练模式和多种训练体式等级；
步骤S4、训练者进行注册或账号密码登录；
步骤S5、选择适合的所述虚拟训练场景、所述训练模式以及所述训练体式等级；
步骤S6、进行训练：所述训练者模仿所述步骤S5中所选定的所述训练模式及所述训练体式等级下的所述标准太极拳动画模型库进行太极拳训练，采集所述训练者的肢体动作数据，实时将所述训练者的肢体动作映射到所述训练者模型上，并同时拍摄训练视频；
步骤S7、训练评分及评估：根据所述训练者模型的动作与所述标准太极拳动画模型库预设的所述专家模型的动作的匹配程度进行训练评分和给出评估结果，并存储数据；
步骤S8、历史训练数据查询：点击查询按钮，选择查询内容和查询时段，调用数据库中的历史训练数据，并显示。
2.根据权利要求1所述的基于太极拳的康复训练的动作评价方法，其特征在于：
其中，所述步骤S1中的所述太极拳专家的肢体动作数据包括：
实时检测得到的所述太极拳专家的腰部以及双侧的上臂、前臂、大腿和小腿的角度变化数据。
3.根据权利要求1所述的基于太极拳的康复训练的动作评价方法，其特征在于：
其中，所述步骤S3中的所述虚拟训练场景包括3D虚拟公园环境、3D虚拟庭院环境和3D虚拟竹林环境。
4.根据权利要求1所述的基于太极拳的康复训练的动作评价方法，其特征在于：
其中，所述步骤S3中的所述训练模式包括学习模式和练习模式，
所述学习模式配有详细的要点讲解以及文字箭头提示，
所述练习模式省去所述要点讲解，配有优美音乐。
5.根据权利要求1所述的基于太极拳的康复训练的动作评价方法，其特征在于：
其中，所述步骤S3中的所述训练体式等级包括“易”等级、“中”等级以及“难”等级，
所述“易”等级包括云手招式，
所述“中”等级包括左右倒卷肱招式、左揽雀尾招式和右揽雀尾招式，
所述“难”等级包括右蹬脚招式、双峰贯耳招式、转身左蹬脚招式、左下势独立招式和右下势独立招式。
6.根据权利要求1所述的基于太极拳的康复训练的动作评价方法，其特征在于：
其中，所述步骤S6中的所述训练者的肢体动作数据包括：
实时监测得到的所述训练者的腰部以及双侧的上臂、前臂、大腿和小腿的角度变化数据。
7.根据权利要求1所述的基于太极拳的康复训练的动作评价方法，其特征在于：
其中，所述步骤S7中的根据所述训练者模型的动作与所述标准太极拳动画模型库预设的所述专家模型的动作的匹配程度进行训练评分包括：
S71：将在所述虚拟训练场景中的所述专家模型设置为黄色，所述训练者模型设置为蓝色；
S72：当所述训练者模型的动作与所述专家模型的动作一致时，动作一致的部位的颜色重合，变为绿色；
S73：当绿色区域的面积达到80％时，自动加分，并提示所述训练者的动作完成情况。
8.根据权利要求1所述的基于太极拳的康复训练的动作评价方法，其特征在于：
其中，所述步骤S7中的所述评估结果包括所述训练者的关节活动度和平衡能力是否达标。
9.根据权利要求1所述的基于太极拳的康复训练的动作评价方法，其特征在于：
其中，所述步骤S8中的所述查询内容包括所述训练视频、所述训练评分的分数曲线和所述评估结果。
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Application publication date: 20171110

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