CN108379815A - 基于弹性智能传感器节点的带实时反馈的自动化训练系统 - Google Patents

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Abstract

一种基于弹性智能传感器节点的带实时反馈的自动化训练系统，包括：身体传感器网络，用于采集用户身体运动数据；用户手机，接收所得数据，进行预处理；云端分析中心，接收用户手机传输的预处理后的数据，基于人工智能，对数据进行分析，得到运动分析结果以及训练反馈信息，并传输至用户手机；用户手机接收运动分析结果以及训练反馈信息，并反馈给用户；与现有技术相比，本发明优点在于：获取了精准的身体运动数据；采用人工智能处理专业领域的运动数据(例如健身)；采用AI助理推出虚拟教练的概念；整个系统便携度高、对光线无要求。

Description

基于弹性智能传感器节点的带实时反馈的自动化训练系统
技术领域
本发明属于智能硬件、人工智能、运动健身技术领域，特别涉及一种基于弹性智能传感器节点的带实时反馈的自动化训练系统。
背景技术
目前获取精准人体运动数据的方法，一般是通过在人体不同部位进行标记，并使用摄像机追踪这些标记点的位置变化，从而计算出人体运动数据。
这需要使用摄像机拍摄运动动作，并进行后期人工分析。如果光线条件不好、或者身体被遮挡将无法得知真实的运动情况。所以现有技术只适合在实验室或工作室使用。
发明内容
为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于弹性智能传感器节点的带实时反馈的自动化训练系统。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种基于弹性智能传感器节点的带实时反馈的自动化训练系统，包括：
身体传感器网络，用于采集用户身体运动数据；
用户手机，接收所得数据，进行预处理；
云端分析中心，接收用户手机传输的预处理后的数据，基于人工智能，对数据进行分析，得到运动分析结果以及训练反馈信息，并传输至用户手机；用户手机接收运动分析结果以及训练反馈信息，并反馈给用户。
所述身体传感器网络采集的用户身体运动数据有两类，一类是身体关节的角度数据，通过计算关节两端身体部位的三维空间关系得到；另一类是运动特征数据，通过智能节点的传感器获取。
所述身体传感器网络由若干布置在身体不同位置的智能节点组成，各个智能节点具有同样的结构和功能，均包括加速度传感器、角速度传感器、磁力传感器及蓝牙模块，采集身体的实时运动信息。
所述每个智能节点以可穿戴形式设置在身体上，能够独立穿戴和移除，通过为每个智能节点配置位置信息，实现定位。
所述基于弹性智能传感器节点的带实时反馈的自动化训练系统，其特征在于，所述节点采集并处理数据的步骤如下：
节点获取传感器数据；
根据传感器数据融合出运动数据；
对运动数据进行预分析；
所有节点与其预分析后的数据汇聚到手机。
所得到的训练反馈信息是指：
a.语音提示，通过语音给出关于动作的专业性反馈信息；
b.流程提示，通过语音给出进一步历程提示；
c.震动，通过不同部位、长短的震动，提示用户训练情况；
d.LED闪烁，通过不同颜色、频率、时长的LED闪烁，提供用户训练情况。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、获取了精准的身体运动数据；
2、采用人工智能处理专业领域的运动数据(例如健身)；
3、采用AI助理推出虚拟教练的概念；
4、整个系统便携度高、对光线无要求。
附图说明
图1是本发明系统架构以及流程示意图。
图2是本发明身体传感器网络的智能节点分布示意图。
图3是本发明身体传感器网络的智能节点安装与移除示意图。
图4是本发明节点采集处理数据的流程示意图。
图5是本发明数据在手机端和云端分析中心的处理流程示意图。
图6是本发明信息反馈形式示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例详细说明本发明的实施方式。
如图1所示，本专利描述一种基于弹性智能传感器节点和人工智能技术，具备语音、灯光、及震动等实时反馈的自动化训练系统。
本系统的核心部分是：
1.身体传感器网络，用于采集获取用户身体运动数据，并对运动数据进行预分析；
2.人工智能云端，存储人工智能算法模型；
3.用户手机，接收身体传感器网络所得数据，调取云端中心的人工智能算法，对数据进行分析，得到运动分析结果以及训练反馈信息；
4.将反馈信息，通过语音、LED灯光、及震动的方式反馈给用户。
为节省手机的计算量，本发明也可以采用如下模式：
用户手机，接收身体传感器网络所得数据，然后将数据传输至人工智能云端，由人工智能云端直接使用人工智能算法对数据进行分析，得到运动分析结果以及训练反馈信息，并反馈至用户手机。
即，将计算任务交给人工智能云端，手机只承担数据中转和呈现的基本功能。
本发明身体传感器网络由若干布置在身体不同位置的智能节点组成，布置位置如图2所示。各个智能节点具有同样的结构和功能，均包括加速度传感器、角速度传感器、磁力传感器及蓝牙模块，采集身体的实时运动信息。每个智能节点以可穿戴形式设置在身体上，能够独立穿戴和移除，通过为每个智能节点配置位置信息，实现定位。
本发明智能节点的结构如图3所示，包括智能模块1、卡件2和运动绷带(图中未示出)，智能模块1的外壳中集成设置有数据采集及传输功能模块，外壳上设置有母座11以及三色LED灯12；卡件2，包括固定布带21，固定布带21的背面是魔术贴勾面，正面设置有铁氧体薄膜包裹的微型电机22，微型电机22与固定布带21正面的公座23电连接；运动绷带3的背面为布面，正面为魔术贴毛面。
智能模块1与卡件2通过母座11与公座23实现连接，卡件2与运动绷带3通过魔术贴形式实现连接。
智能模块1的外壳中集成的数据采集功能模块包括加速度传感器、角速度传感器和磁力传感器，传输功能模块为蓝牙芯片，外壳中还设置有电源模块，电源模块与母座电连接，以实现充电和为微型电机供电。
智能节点设计成可安装与移除的结构，方便使用。同时，这样的设计，最大程度减少了电机对智能节点的电磁影响，使得智能节点内的磁力传感器可正常工作。
根据该节点结构，每个智能节点不需要固定在某个特定的身体位置，将智能节点穿戴在身体上，为其配置位置信息即可。
身体不同位置的各个智能节点分别采集相关位置的运动信息，通过对多个身体位置的运动信息进行整合与分析，可判断使用者的运动情况，例如动作的完成度、标准程度，动作的速度、幅度等是否在安全、健康的范围。
身体传感器网络采集的用户身体运动数据有两类，一类是身体关节的角度数据，例如前屈、后伸，左侧屈、右侧屈，左旋转、右旋转，通过计算关节两端身体部位的三维空间关系可以得到。另一类是运动特征数据，反映运动完成度、运动幅度、速度等信息，通过智能节点的传感器获取，例如人体在立正站立时，除了两肩，其他身体部位的智能节点的重力在Z轴方向上应接近于-1.0；再例如深蹲时，两个小腿与大腿的后伸角度都会从180°左右减少到30°左右，然后再回到180°左右。
本发明中对节点定位可以采用两种方法。
方法一：
在用户穿戴节点后，根据节点的部署部位，按照要求的运动类型，进行身体各部位的热身运动，处理器根据各部位的运动类型特征，将获取到有效数据的节点与身体部位对应，从而确定每个节点所处的身体位置。
方法二：
在用户穿戴节点后，根据AI助理的提出的某个身体部位，用户单击或双击此部位上的节点，节点向AI助理反馈信号，AI助理确定相应的部位节点。
方法一的原理是：
不同热身准备运动中各个节点的数据变化模式是不一样的，例如：
右腿高抬腿时，右大腿节点的前后倾斜角度数据从0°下降到-90°，然后又上升到0°。右小腿节点的前后倾斜角度数据从0°上升到30°，然后又下降到0°。因此可确定右大腿和右小腿的节点。
右脚勾脚尖时，右脚节点的左右倾斜角度数据从0°下降到-30°，然后上升到0°。
左腿高抬腿时，左大腿的节点的前后倾斜角度数据从0°下降到-90°，然后上升到0°。左小腿的节点的前后倾斜角度数据从0°上升到30°，然后下降到0°。因此可确定左大腿和左小腿的节点。
左脚勾脚尖时，左脚节点的左右倾斜角度数据从0°上升到30°，然后下降到0°。因此可确定左脚的节点。
转动右手手腕时，右手腕节点的X轴角速度值数据从0上升到150DPS，然后下降到-150DPS，然后再上升到0。因此可确定右手的节点。
右前臂抬起并放下时，有前臂节点的X轴角速度值数据从0上升到150DPS以上，然后下降到-150DPS以下，然后再上升到0。因此可确定右前臂节点。
右臂进行扩胸运动时，右大臂节点的X轴角速度值数据从0下降到-150DSP，然后上升到150DPS，然后下降到0；右大臂节点的Z轴角速度值数据保持在-80DPS～80DPS之间。因此可确定右大臂节点。
转动左手手腕时，右手腕节点的X轴角速度值数据从0下降到-150DPS，然后上升到150DPS，然后再下降到0。因此可确定左手的节点。
左前臂抬起并放下时，左前臂节点的X轴角速度值数据从0上升到150DPS以上，然后下降到-150DPS以下，然后再上升到0。因此可确定左前臂节点。
左臂进行扩胸运动时，左大臂节点的X轴角速度值数据从0下降到-150DSP，然后上升到150DPS，然后下降到0；左大臂节点的Z轴角速度值数据保持在-80DPS～80DPS之间。因此可确定左大臂节点。
转动头部时，头部节点的左右倾斜角度数据从0°上升到45°以上，然后下降到-45°以下，然后上升到0°。因此可确定头部节点。
根据侧屈时胸部/背部节点左右倾斜角度数据的变化特征，可确定胸部/背部节点。
根据腰部节点Y轴角速度值数据的变化特征，可确定腰部节点。
参照图4，智能节点采集并处理数据的步骤如下：
智能节点获取传感器数据；
根据传感器数据，使用SensorFusion算法融合出运动数据；
对运动数据进行预分析；
所有节点与其预分析后的数据汇聚到手机。
参照图5，用户手机，接收所得数据，从云端算法库获取人工智能算法模型，进行数据的人工智能处理，获取分析结果。
下面以平板支撑训练为例，描述人工智能算法的具体处理过程。
例如用户的系列训练内容包括平板支撑训练，则开始平板支撑训练前，手机会从云端算法库获取平板支撑相关的算法，算法包括节点算法模型(此算法模型能够检测平板支撑姿势是否正确及姿势不正确的身体部位)、节点配置信息(算法模型需要的数据参数)以及手机处理逻辑。
开始训练时，手机将节点算法模型和节点配置信息发送给相应智能节点，完成对其的配置，并启动各智能节点开始工作。
同时人工智能助理会通过语音提示用户开始平板支撑训练。
经过以上步骤后，根据算法模型，智能节点内部进行以下预分析：
a)背部节点收集本节点加速度数据、角速度数据、磁力计数据，并完成融合计算(融合计算是指通过加速度数据、角速度数据及磁力计数据，计算出重力及四元数的过程)，计算出本节点的重力数据。若重力的z轴数值小于-0.7，则表示用户的背部基本水平，也就是用户背部姿势正确；否则用户背部显著不水平，背部姿势不正确。背部姿势是否正确的结果会周期性传送到手机进行后续处理。
b)左右大腿节点会收集本节点加速度数据、角速度数据、磁力计数据，并完成融合计算，计算出本节点的重力数据。若重力的x轴数值小于-0.6，则表示用户的大腿基本水平，也就是用户大腿姿势正确；否则用户大腿显著不水平，大腿姿势不正确。左右大腿姿势是否正确的结果会周期性传送到手机进行后续处理。
c)左右小腿节点会收集本节点加速度数据、角速度数据、磁力计数据，并完成融合计算，计算出本节点的重力数据。若重力的x轴数值小于-0.6，则表示用户的小腿基本水平，也就是用户小腿姿势正确；否则用户小腿显著不水平，小腿姿势不正确。左右小腿姿势是否正确的结果会周期性的传送到手机进行后续处理。
参照图6，手机接收到各个节点的预处理结果后，根据处理逻辑进行以下处理：
a)如果所有部位的姿势都正确，则表示平板支撑整个姿势是正确的。记录用户的正确姿势时间。通过语音反馈进行鼓励。
b)如果有部位的姿势不正确，则表示平板支撑姿势不正确。记录用户的错误姿势时间。在姿势不正确的节点启动震动提示及LED闪烁提示，同时通过语音反馈用户需要如何调整姿势。
c)用户完成预设的训练量或训练时间后，通过语音提示用户结束训练，并适当休息。此时手机指示所有节点停止工作，进入省电模式。
再以俯卧撑训练为例，描述人工智能算法的具体处理过程。
例如用户的系列训练内容包括俯卧撑训练，则开始俯卧撑训练前，手机会从云端算法库获取俯卧撑相关的算法，算法包括节点算法模型(此算法模型能够检测出完整的俯卧撑动作、判断动作是否正确、及错误的身体部位及原因)、节点配置信息(算法模型需要的数据参数)以及手机处理逻辑。
开始训练时，手机将节点算法模型和节点配置信息发送给相应智能节点，完成对其的配置，并启动各智能节点开始工作。
同时人工智能助理会通过语音提示用户开始俯卧撑训练。
经过以上步骤后，根据算法模型，智能节点内部进行以下预分析：
a)背部节点收集本节点加速度数据、角速度数据、磁力计数据，并完成融合计算(融合计算是指通过加速度数据、角速度数据及磁力计数据，计算出重力及四元数的过程)，计算出本节点的重力数据。若重力的z轴数值小于-0.7，则表示用户的背部基本水平，也就是用户背部姿势正确；否则用户背部显著不水平，背部姿势不正确。背部姿势是否正确的结果会周期性传送到手机进行后续处理。
b)左右大腿节点会收集本节点加速度数据、角速度数据、磁力计数据，并完成融合计算，计算出本节点的重力数据。若重力的x轴数值小于-0.6，则表示用户的大腿基本水平，也就是用户大腿姿势正确；否则用户大腿显著不水平，大腿姿势不正确。左右大腿姿势是否正确的结果会周期性传送到手机进行后续处理。
c)左右小腿节点会收集本节点加速度数据、角速度数据、磁力计数据，并完成融合计算，计算出本节点的重力数据。若重力的x轴数值小于-0.6，则表示用户的小腿基本水平，也就是用户小腿姿势正确；否则用户小腿显著不水平，小腿姿势不正确。左右小腿姿势是否正确的结果会周期性的传送到手机进行后续处理。
d)左右前臂节点会收集本节点加速度数据、角速度数据、磁力计数据，并完成融合计算，计算出本节点的重力数据。若重力的z轴数据小于-0.8，则表示用户的双臂是撑起来的；若重力的z轴数据先是小于-0.8，然后上升到接近0，然后又下降到小于-0.8，说明用户完成了一个曲臂再申臂的动作，即完成了一个俯卧撑动作，此次节点发送信息至手机通知用户已完成一个俯卧撑动作，手机进行后续处理。
参照图6，手机接收到各个节点的预处理结果后，根据处理逻辑进行以下处理：
a)如果所有部位的姿势都正确，且手机接收到了前臂完成曲臂并申臂的俯卧撑动作信息，则表示用户完成了一个俯卧撑，且动作是正确的。记录用户的完成次数，通过语音反馈进行鼓励。
b)如果有部位的姿势不正确，且手机接收到了前臂完成曲臂并申臂的俯卧撑动作信息，则表示用户完成了一个俯卧撑，但动作是错误的。记录用户的完成次数，并在姿势不正确的节点启动震动提示及LED闪烁提示，同时通过语音反馈用户需要如何调整姿势。
c)用户完成预设的训练量或训练时间后，通过语音提示用户结束训练，并适当休息。此时手机指示所有节点停止工作，进入省电模式。
本发明所得到的训练反馈信息是指：
a.语音提示，通过语音给出关于动作的专业性反馈信息；
b.流程提示，通过语音给出进一步历程提示；
c.震动，通过不同部位、长短的震动，提示用户训练情况；
d.LED闪烁，通过不同颜色、频率、时长的LED闪烁，提供用户训练情况。
本发明所述由身体传感器网络收集的数据，也可通过手机传送到人工智能云端。人工智能云端针对这些运动数据，并结合特定的训练内容以及使用者的个人身体情况，对使用者的训练量是否合适、动作正确与否，需要哪些改进进行分析，给出专业的分析结果和改进反馈。改进反馈可通过语音播报、点亮和闪烁智能节点的LED灯及在智能节点上发出震动来展示。本发明中，数据收集、分析、及反馈是实时连续进行的。

Claims (7)

1.一种基于弹性智能传感器节点的带实时反馈的自动化训练系统，其特征在于，包括：
身体传感器网络，用于采集获取用户身体运动数据，并对运动数据进行预分析；
人工智能云端，存储人工智能算法模型；
用户手机，接收身体传感器网络所得数据，调取云端中心的人工智能算法，对数据进行分析，得到运动分析结果以及训练反馈信息，并进行反馈。
2.根据权利要求1所述基于弹性智能传感器节点的带实时反馈的自动化训练系统，其特征在于，所述身体传感器网络采集的用户身体运动数据有两类，一类是身体关节的角度数据，通过计算关节两端身体部位的三维空间关系得到；另一类是运动特征数据，通过智能节点的传感器获取。
3.根据权利要求1所述基于弹性智能传感器节点的带实时反馈的自动化训练系统，其特征在于，所述身体传感器网络由若干布置在身体不同位置的智能节点组成，各个智能节点具有同样的结构和功能，均包括加速度传感器、角速度传感器、磁力传感器及蓝牙模块，采集身体的实时运动信息。
4.根据权利要求3所述基于弹性智能传感器节点的带实时反馈的自动化训练系统，其特征在于，所述每个智能节点以可穿戴形式设置在身体上，能够独立穿戴和移除，通过为每个智能节点配置位置信息，实现定位。
5.根据权利要求3所述基于弹性智能传感器节点的带实时反馈的自动化训练系统，其特征在于，所述智能节点通过如下步骤采集并处理数据：
智能节点获取传感器数据；
根据传感器数据融合出运动数据；
对运动数据进行预分析；
所有智能节点与其预分析后的数据汇聚到手机。
6.根据权利要求1所述基于弹性智能传感器节点的带实时反馈的自动化训练系统，其特征在于，所得到的训练反馈信息是指：
a.语音提示，通过语音给出关于动作的专业性反馈信息；
b.流程提示，通过语音给出进一步历程提示；
c.震动，通过不同部位、长短的震动，提示用户训练情况；
d.LED闪烁，通过不同颜色、频率、时长的LED闪烁，提供用户训练情况。
7.根据权利要求1所述基于弹性智能传感器节点的带实时反馈的自动化训练系统，其特征在于，所述用户手机，接收身体传感器网络所得数据，然后将数据传输至人工智能云端，由人工智能云端直接使用人工智能算法对数据进行分析，得到运动分析结果以及训练反馈信息，并反馈至用户手机。
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