CN108392813A - 融合训练准备活动实现身体传感器网络节点位置设定的方法 - Google Patents

融合训练准备活动实现身体传感器网络节点位置设定的方法 Download PDF

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Abstract

一种融合训练准备活动实现身体传感器网络节点位置设定的方法，基于节点位置不固定的身体传感器网络，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；或者，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。本发明将身体运动追踪系统中的身体传感器网络节点位置设定，融合到运动准备活动中，免去了用户需要为多个甚至十几个节点配置位置信息的过程，同时使用户得到热身，降低运动受损风险。

Description

融合训练准备活动实现身体传感器网络节点位置设定的方法
技术领域
本发明属于可穿戴设备技术领域，特别涉及一种融合训练准备活动实现身体传感器网络节点位置设定的方法。
背景技术
身体传感器网络是将含有加速度传感器、角速度传感器、磁力传感器、及蓝牙模块的智能节点放置在特定身体位置以组成的采集身体实时运动信息的网络系统。身体传感器网络一般有两种节点安装方式，一是将节点与身体位置的关系固定，节点的编号信息就隐含了身体位置信息；二是节点可随意调整和更换位置，使用时需要为每个节点设定位置信息。
第一种的优点是节点的位置信息固定，只需要把对应编号的节点安装到身体对应位置即可。缺点是节点不能替换使用，即如果某个节点损坏或者电量耗尽，则不能用其他节点来代替使用，整个系统的灵活性和续航能力会降低。还有当节点数量较多，例如十几个时，将所有节点安装到对应身体位置的过程也会较为复杂，容易出错，影响用户的使用体验。
第二种的优点是节点位置在使用时指定即可，如果某个节点损坏或者电量耗尽，可用其他节点代理。这个系统的灵活性和可用性会增强。因为节点与身体位置对应关系不固定，佩戴节点变得很简单方便。缺点是使用时，需要为每个节点指定位置信息。为十几个节点指定位置信息的过程，也会影响用户体验。
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融合训练准备活动实现身体传感器网络节点位置设定的方法，将身体运动追踪系统中的身体传感器网络节点位置设定，融合到运动准备活动中。免去了用户需要为多个甚至十几个节点配置位置信息的过程，同时使用户得到热身，降低运动受损风险。同时，本文中描述了一种补充的设定节点位置的方法。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种融合训练准备活动实现身体传感器网络节点位置设定的方法，基于节点位置不固定的身体传感器网络，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。
所述热身运动在人工智能助理的辅助下，以交互的方式完成。
所述热身运动的内容包括：
站立姿态，深蹲若干次，首先活动双腿。
站立姿态，右腿高抬腿若干次，确定右大腿和右小腿的节点。
站立姿态，勾右脚尖若干次，确定右脚的节点。
站立姿态，左腿高抬腿若干次，确定左大腿和左小腿的节点。
站立姿态，勾左脚尖若干次，确定左脚的节点。
站立姿态，右手握拳，转动右手腕若干次，确定右手节点。
站立姿态，右手握拳，抬起并放下右前臂若干次，确定右前臂节点。
站立姿态，右臂做扩胸运动若干次，确定右大臂节点。
站立姿态，左手握拳，转动左手腕若干次，确定左手节点。
站立姿态，左手握拳，抬起并放下左前臂若干次，确定左前臂节点。
站立姿态，左臂做扩胸运动若干次，确定左大臂节点。
站立姿态，转动头部若干次，确定头部节点。
站立姿态，左侧屈或右侧屈若干次，确定胸部/背部节点。
站立姿态，左右交替转动腰部若干次，确定腰部节点。
在热身运动结束后，若仍有部分节点的位置没有确定，则增加热身活动内容，直到所有节点的位置信息都已确定。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明通过检测不同热身准备运动中各个节点的独特数据变化模式，来确定节点的身体位置。这样的话，节点可以任意放到身体上，使得身体传感器网络更加灵活，对用户的体验也更好。
附图说明
图1是本发明身体传感器网络智能节点分布示意图。
图2是本发明涉及的传感器节点智能模块结构示意图。
图3是本发明涉及的传感器节点智能模块与卡件的安装示意图。
图4是本发明节点模块的位、左右倾角、前后倾角及角速度说明示意图。
图5是本发明位置设定方法流程图。
图6是本发明热身运动中右腿高抬腿运动时的节点数据A变化示意图，6a为右大腿节点数据A变化示意图，6b为右小腿节点数据A变化示意图。
图7是本发明热身运动中右脚勾脚尖运动时的右脚节点数据B变化示意图。
图8是本发明热身运动中左腿高抬腿运动时的节点数据A变化示意图，8a为左大腿节点数据A变化示意图，8b为左小腿节点数据A变化示意图。
图9是本发明热身运动中左脚勾脚尖运动时的左脚节点数据B变化示意图。
图10是本发明热身运动中转动右手时的右手节点数据C变化示意图。
图11是本发明热身运动中右前臂抬起放下时的右前臂节点数据C变化示意图。
图12是本发明热身运动中右臂扩胸运动时的右大臂节点数据C和数据D变化示意图。
图13是本发明热身运动中转动左手时的左手节点数据C变化示意图。
图14是本发明热身运动中左前臂抬起放下时的左前臂节点数据C变化示意图。
图15是本发明热身运动中左臂扩胸运动时的左大臂节点数据C和数据D变化示意图。
图16是本发明热身运动中转动头部时的头部节点数据B变化示意图。
图17是本发明热身运动中侧屈运动时胸部/背部节点数据B的变化示意图，其中17a是左侧屈时胸部/背部节点数据B的变化示意图，3个波峰代表3个侧屈；17b是右侧屈时胸部/背部节点数据B的变化示意图，3个波谷代表3个侧屈。
图18是本发明热身运动中左右交替转动腰部时的腰部节点数据E变化示意图。
图19是本发明单击节点时节点内加速度变化示意图。
图20是本发明双击节点时节点内加速度变化示意图。
图21是本发明单击/双击节点设定位置的流程图。
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，自动化训练系统中，为了实时获取身体运动数据，需要构建身体传感器网络，即将具有传感器的智能节点穿戴到身体的不同位置，例如额头、左肩、右肩等位置。
目前涉及到身体传感器网络的应用，所有节点的位置必须是固定的，例如1号节点必须佩戴在做大臂。如何任一节点没有佩戴在相应位置，则收集到的数据不正确。本发明则是可穿戴方式传感器节点的位置设定方法，通过融合训练准备活动实现身体传感器网络节点位置设定。
本专利所涉及的系统，采用背景技术所述的第二种方式，即节点位置不固定的身体传感器网络，具体的可穿戴方式传感器节点结构如图2和图3所示，包括：
智能模块1，智能模块的外壳中集成设置有数据采集及传输功能模块，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，且外壳上设置有母座11和电源模块，电源模块与母座11电连接，以实现充电和为微型电机供电；
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，其背面为布面，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。
该传感器节点便于拆卸，便于使用。这些节点在身体上可自由布置，不需事先设置属性，构成了基于节点位置不固定的身体传感器网络。结合图4，本发明位置确定的具体方法为：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。其中，热身运动可在人工智能助理的辅助下，以交互的方式完成。
参照图4，本发明热身运动中会分析到的数据解释如下：
数据A是智能模块1的前后倾斜角度(单位是°)。
数据B是智能模块1的左右倾斜角度(单位是°)。
数据C是智能模块1的X轴角速度值(单位是°/秒)。
数据D是智能模块1的Z轴角速度值(单位是°/秒)。
数据E是智能模块1的Y轴角速度值(单位是°/秒)。
参照图5，本发明热身运动的具体内容包括：
动作一：
站立姿态，右腿高抬腿若干次，根据高抬腿运动时相关节点的数据变化特征，确定右大腿的节点和右小腿的节点。
参照图6，右腿高抬腿时，右大腿节点的数据A从0°下降到-90°，然后又上升到0°。右小腿节点的数据A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。
动作二：
站立姿态，右脚脚尖向上勾若干次，根据勾脚尖时相关节点数据变化特征，可确定右脚的节点。
参照图7，右脚勾脚尖时，右脚节点的数据B从0°下降到-30°，然后上升到0°。
因此可确定右脚的节点。
动作三：
站立姿态，左腿高抬腿若干次，根据高抬腿时相关节点的数据变化特征，确定左大腿的节点和左小腿的节点。
参照图8，左腿高抬腿时，左大腿的节点的数据A从0°下降到-90°，然后上升到0°。左小腿的节点的数据A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。
动作四:
站立姿态，左脚脚尖向上勾若干次，根据勾脚尖时脚尖节点数据变化特征，可确定左脚的节点。
参照图9，左脚勾脚尖时，左脚节点的数据B从0°上升到30°，然后下降到0°。
因此可确定左脚的节点。
动作五：
站立姿态，右手握拳转动手腕，根据右手节点数据的变化特征，可确定右手的节点。
参照图10，转动右手手腕时，右手腕节点的数据C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。
动作六：
站立姿态，右手握拳并做抬起前臂练习若干次，根据右前臂节点数据变化特征，可确定右前臂的节点。
参照图11，右前臂抬起并放下时，有前臂节点的数据C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。
动作七：
站立姿态，右手握拳，右前臂抬起水平放于胸前，进行若干次扩胸运动。
参照图12，右臂进行扩胸运动时，右大臂节点的数据C从0下降到-150DSP，然后上升到150DPS，然后下降到0；右大臂节点的数据D保持在-80DPS～80DPS之间。
因此根据右大臂节点内数据变化特征，可确定右大臂节点。
动作八：
站立姿态，左手握拳转动手腕，根据左手节点数据的变化特征，可确定左手的节点。
参照图13，转动左手手腕时，右手腕节点的数据C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。
动作九：
站立姿态，左手握拳并做抬起前臂练习若干次，根据左前臂节点数据变化特征，可确定左前臂的节点。
参照图14，左前臂抬起并放下时，左前臂节点的数据C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。
动作十：
站立姿态，左手握拳，左前臂抬起水平放于胸前，进行若干次扩胸运动。
参照图15，左臂进行扩胸运动时，左大臂节点的数据C从0下降到-150DSP，然后上升到150DPS，然后下降到0；左大臂节点的数据D保持在-80DPS～80DPS之间。
因此根据左大臂节点内数据变化特征，可确定左大臂节点。
动作十一：
站立姿态，转动头部若干次。
参照图16，转动头部时，头部节点的数据B从0°上升到45°以上，然后下降到-45°以下，然后上升到0°。
根据此数据变化特征，可确定头部节点。
动作十二：
站立姿态，左侧屈或者右侧屈若干次。
参照图17，根据侧屈时胸部/背部节点数据B的变化特征，可确定胸部/背部节点。
动作十三：
站立姿态时，左右交替转动腰部。
参照图18，根据腰部节点数据E的变化特征，可确定腰部节点。
依照此原理，及根据不同的热身运动中对应节点独特的数据变化模式，可确定所有节点位置。
热身活动完毕，AI助理即可分析出各个节点的身体位置信息。若仍有部分节点的位置没有确定，则AI可增加热身活动内容，直到所有节点的位置信息都已确定。
综上，本发明采用一种创新性的方式，为用户设计一套简单的热身活动，当用户热身时，系统自动分析确定每个节点的身体位置。此热身活动，在人工智能助理辅助下，交互式的完成，用户即得到热身，而且免去了用户指定节点位置的环节。
作为对上述方案的补充，本发明还提出一种通过单击/双击节点，来确定节点位置的方法。
当用手指单击或双击节点时，节点内加速度数据变化模式可被识别，如图19和图20所示。因此，当节点被单击或双击时，可以向手机反馈此事件。基于此，可设定基于单击/双击的方法，来识别身体部位的节点。
参照图21，该方法识别流程如下：
首先，初始化，所有的节点开始检测单击/双击行为，AI助理说出一个身体部位，用户单击/双击此部位上的节点，节点向AI助理反馈信号，AI助理确定此部位上的节点。
对于没有放置节点的部位，用户可通过语音告诉AI助理，对于未确定节点的部位，重复此流程，直到所有部位的节点被确定。
AI助理可以是手机中的app程序，也可是独立的终端，与节点之间通过蓝牙通信。

Claims (8)

1.一种融合训练准备活动实现身体传感器网络节点位置设定的方法，基于节点位置不固定的身体传感器网络，其特征在于，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。
2.根据权利要求1所述融合训练准备活动实现身体传感器网络节点位置设定的方法，其特征在于，所述热身运动在人工智能助理的辅助下，以交互的方式完成。
3.根据权利要求1所述融合训练准备活动实现身体传感器网络节点位置设定的方法，其特征在于，所述节点包含了加速度传感器、角速度传感器和磁力传感器。
4.根据权利要求1或3所述融合训练准备活动实现身体传感器网络节点位置设定的方法，其特征在于，所述节点包括：
智能模块(1)，智能模块的外壳中集成设置有数据采集及传输功能模块，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，且外壳上设置有母座(11)和电源模块，电源模块与母座(11)电连接，以实现充电和为微型电机供电；
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)，其背面为布面，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。
5.根据权利要求3或4所述融合训练准备活动实现身体传感器网络节点位置设定的方法，其特征在于，所述热身运动的内容包括：
站立姿态，深蹲若干次，首先活动双腿；
站立姿态，右腿高抬腿若干次，确定右大腿和右小腿的节点；
站立姿态，勾右脚尖若干次，确定右脚的节点；
站立姿态，左腿高抬腿若干次，确定左大腿和左小腿的节点；
站立姿态，勾左脚尖若干次，确定左脚的节点；
站立姿态，右手握拳，转动右手腕若干次，确定右手节点；
站立姿态，右手握拳，抬起并放下右前臂若干次，确定右前臂节点；
站立姿态，右臂做扩胸运动若干次，确定右大臂节点；
站立姿态，左手握拳，转动左手腕若干次，确定左手节点；
站立姿态，左手握拳，抬起并放下左前臂若干次，确定左前臂节点；
站立姿态，左臂做扩胸运动若干次，确定左大臂节点；
站立姿态，转动头部若干次，确定头部节点；
站立姿态，左侧屈或右侧屈若干次，确定胸部/背部节点；
站立姿态，左右交替转动腰部若干次，确定腰部节点。
6.根据权利要求5所述融合训练准备活动实现身体传感器网络节点位置设定的方法，其特征在于：
右腿高抬腿若干次，根据高抬腿运动时相关节点的前后倾斜角度数据变化特征，确定右大腿的节点和右小腿节点；
勾右脚尖若干次，根据勾脚尖时右脚节点的左右倾斜角度数据变化特征，确定右脚节点；
左腿高抬腿若干次，根据高抬腿运动时相关节点的前后倾斜角度数据变化特征，确定左大腿的节点和左小腿节点；
勾左脚尖若干次，根据勾脚尖时左脚节点的左右倾斜角度数据变化特征，确定左脚节点；
右手握拳转动手腕，根据右手节点的X轴角速度值数据的变化特征，确定右手节点；
右手握拳并做抬起前臂练习若干次，根据右前臂节点的X轴角速度值数据变化特征，确定右前臂的节点。
右手握拳，右前臂抬起水平放于胸前，进行若干次扩胸运动，根据右大臂节点的X轴角速度值和Z轴角速度值数据变化特征，确定右大臂节点；
左手握拳转动手腕，根据左手节点的X轴角速度值数据的变化特征，确定左手的节点；
左手握拳并做抬起前臂练习若干次，根据左前臂节点的X轴角速度值数据变化特征，确定左前臂的节点；
左手握拳，左前臂抬起水平放于胸前，进行若干次扩胸运动，根据左大臂节点的X轴角速度值和Z轴角速度值数据变化特征，确定左大臂节点；
转动头部若干次，根据头部节点的左右倾斜角度数据变化特征，确定头部节点；
左侧屈或者右侧屈若干次，根据侧屈时胸部/背部节点的左右倾斜角度数据变化特征，确定胸部/背部节点；
左右交替转动腰部，根据腰部节点的数据E的Y轴角速度值数据变化特征，确定腰部节点。
7.根据权利要求1或5或6所述融合训练准备活动实现身体传感器网络节点位置设定的方法，其特征在于，在热身运动结束后，若仍有部分节点的位置没有确定，则增加热身活动内容，直到所有节点的位置信息都已确定。
8.一种融合训练准备活动实现身体传感器网络节点位置设定的方法，基于节点位置不固定的身体传感器网络，其特征在于，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。
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