CN108818534A - 一种多功能健身辅助机器人 - Google Patents

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陈志林
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    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
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    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
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    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W84/00Network topologies
    • H04W84/18Self-organising networks, e.g. ad-hoc networks or sensor networks

Abstract

本发明提供了一种多功能健身辅助机器人,包括:数据采集装置、数据处理装置、执行装置和显示装置,所述数据采集装置基于无线传感器网络采集用户运动数据,并将用户运动数据发送至数据处理装置;所述数据处理装置用于根据所述用户运动数据识别用户的运动动作,将所述运动动作与预设动作进行比对,当所述运动动作与所述预设动作不匹配时,生成动作纠正指令;所述执行装置与所述数据处理装置连接,用于接收所述数据处理装置发出的动作纠正指令,执行所述动作纠正指令对用户动作进行纠正;所述显示装置与所述数据处理装置连接,用于显示用户运动数据,以及根据所述动作纠正指令,显示与纠正动作对应的规范动作视频。

Description

一种多功能健身辅助机器人
技术领域
[0001] 本发明涉及健身机器人领域,具体涉及一种多功能健身辅助机器人。
背景技术
[0002] 现有的智能健身设备,有其固有的不足之处:
[0003] (1)不能与设备进行直接交互;
[0004] (2)无法针对健身过程中出现的健身动作进行纠正。
发明内容
[0005] 针对上述问题,本发明提供一种多功能健身辅助机器人。
[0006] 本发明的目的采用以下技术方案来实现:
[0007] 提供了一种多功能健身辅助机器人,包括:数据采集装置、数据处理装置、执行装 置和显示装置,所述数据采集装置基于无线传感器网络采集用户运动数据,并将用户运动 数据发送至数据处理装置;所述数据处理装置用于根据所述用户运动数据识别用户的运动 动作,将所述运动动作与预设动作进行比对,当所述运动动作与所述预设动作不匹配时,生 成动作纠正指令;所述执行装置与所述数据处理装置连接,用于接收所述数据处理装置发 出的动作纠正指令,执行所述动作纠正指令对用户动作进行纠正;所述显示装置与所述数 据处理装置连接,用于显示用户运动数据,以及根据所述动作纠正指令,显示与纠正动作对 应的规范动作视频。
[0008] 进一步地,多功能健身辅助机器人还包括用于获取用户在不同时段的图像数据的 图像获取装置,所述图像获取装置与用户设定的用户终端连接,图像获取装置将获取到的 图像数据发送至所述用户终端。
[0009] 进一步地,多功能健身辅助机器人还包括用于播放音乐的音乐播放装置。
[0010] 优选地,所述数据处理装置包括:
[0011] 识别模块,用于基于采集的用户运动数据识别用户的运动动作;
[0012] 纠正模块,用于将所述运动动作与预设动作进行比对,当所述运动动作与所述预 设动作不匹配时,生成动作纠正指令,对用户的运动动作进行纠正。
[0013] 本发明的有益效果为:利用无线传感器网络采集用户运动数据,智能便捷;具有动 作纠正、数据显示、定时拍照、音乐播放等功能,富有人性化,且可以带来很好的使用体验 度。
附图说明
[0014] 利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限 制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得 其它的附图。
[0015] 图1是本发明一个示例性实施例的多功能健身辅助机器人的结构连接框图;
[0016] 图2是本发明一个示例性实施例的数据处理装置的结构连接框图。
[0017] 附图标记:
[0018] 数据采集装置1、数据处理装置2、执行装置3、显示装置4、图像获取装置5、音乐播 放装置6、识别模块1、纠正模块2。
具体实施方式
[0019] 结合以下实施例对本发明作进一步描述。
[0020] 参见图1本实施例提供了一种多功能健身辅助机器人,包括:数据采集装置1、数据 处理装置2、执行装置3和显示装置4,所述数据采集装置1基于无线传感器网络采集用户运 动数据,并将用户运动数据发送至数据处理装置2;所述数据处理装置2用于根据所述用户 运动数据识别用户的运动动作,将所述运动动作与预设动作进行比对,当所述运动动作与 所述预设动作不匹配时,生成动作纠正指令;所述执行装置3与所述数据处理装置2连接,用 于接收所述数据处理装置2发出的动作纠正指令,执行所述动作纠正指令对用户动作进行 纠正;所述显示装置4与所述数据处理装置2连接,用于显示用户运动数据,以及根据所述动 作纠正指令,显示与纠正动作对应的规范动作视频。
[0021] 进一步地,多功能健身辅助机器人还包括用于获取用户在不同时段的图像数据的 图像获取装置5,所述图像获取装置5与用户设定的用户终端连接,图像获取装置5将获取到 的图像数据发送至所述用户终端。上述不同时段的图像数据,例如,可以是用户健身前、健 身中和健身后的照片。用户可以通过用户终端将自己的健身照片与家人、朋友等分享,使得 机器人具有较好的娱乐体验。
[0022] 进一步地,多功能健身辅助机器人还包括用于播放音乐的音乐播放装置6。
[0023] 在一个实施例中,如图2所示,所述数据处理装置2包括:
[0024] 识别模块1,用于基于采集的用户运动数据识别用户的运动动作;
[0025] 纠正模块2,用于将所述运动动作与预设动作进行比对,当所述运动动作与所述预 设动作不匹配时,生成动作纠正指令,对用户的运动动作进行纠正。
[0026] 其中,基于采集的用户运动数据识别用户的运动动作可以通过多种方式。在一些 示例中,可以采集用户的动作角度、动作幅度、动作频率、动作力量等的动作数据,或运动心 率,消耗卡路里、用户形体等用户的体征数据,通过对人体运动模型的建模,识别出用户的 动作、位置和姿态等。预设动作可以是从云服务器中下载相关的健身动作训练模型数据。可 以将识别的用户运动动作与上述健身动作训练模型数据进行匹配,根据不同的健身运动场 景判断用户的动作是否正确,如果不正确,生成动作纠正指令,对用户的运动动作进行纠 正。
[0027] 在一种可能实现的方式中,执行所述动作纠正指令对用户动作进行纠正,可以是 根据动作纠正指令生成相应的动作纠正提示消息,从而提示用户纠正动作。
[0028] 在一些示例中,该纠正模块2还可以用于:将运动动作的幅度与预设动作的幅度进 行比对,当运动动作的幅度超出预设动作的指定幅度范围时,生成动作纠正指导指令,对用 户的运动动作进行纠正。
[0029] 在一些示例中,上述用户运动数据可以包括用户的运动动作的频次。
[0030] 该纠正模块2还可以用于:将运动动作的频次与预设动作的指定频次范围进行比 对,当运动动作的频次不在预设动作的指定频次范围时,生成包括动作纠正提示消息的动 作纠正指令,对用户的运动动作进行纠正。
[0031] 在一些示例中,上述用户运动数据可以包括用户的体征数据。
[0032] 该纠正模块2还可以用于:根据用户的体征数据获得用户的特征体征数据,其中, 特征体征数据包括用户的肩部位置数据和髋部位置数据;基于特征体征数据对用户平面进 行定位。
[0033] 本发明上述实施例利用无线传感器网络采集用户运动数据,智能便捷;提供的机 器人具有动作纠正、数据显示、定时拍照、音乐播放等功能,富有人性化,且可以带来很好的 使用体验度。
[0034] 在一个实施例中,数据采集装置1包括汇聚节点和多个用于采集用户运动数据的 传感器节点,传感器节点和汇聚节点构成所述无线传感器网络;在网络初始化阶段,传感器 节点通过与汇聚节点通信获取邻居节点信息并构建邻居节点列表,其中传感器节点的邻居 节点为位于其通信范围内的其他传感器节点;在路径发现阶段,传感器节点基于蚁群算法 获取其至汇聚节点的最优路径,从而将采集的用户运动数据通过最优路径传送至汇聚节 点,进而由汇聚节点汇聚用户运动数据并发送至数据处理装置2。
[0035] 在一个实施例中,传感器节点基于蚁群算法获取其至汇聚节点的最优路径,包括:
[0036] (1)传感器节点b以设定的时间间隔发送通往汇聚节点的前向蚂蚁,并设置超时时 钟;
[0037] (2)每只前向蚂蚁寻找到达汇聚节点的路径,并概率地选择每一跳传感器节点:
Figure CN108818534AD00071
[0039] 式中,Ya (i,j)表示前向蚂蚁a从传感器节点i的邻居节点集合中选择邻居节点j为 传感器节点i的下一跳节点的概率;Ga为前向蚂蚁a所保存的它已经访问过的所有传感器节 点的集合,H(i,j)表示传感器节点i与邻居节点j的链路上的信息素浓度,H(i,k)为传感器 节点i与其第k个邻居节点的链路上的信息素浓度T1为传感器节点i的当前剩余能量,Pj0为 邻居节点j的初始能量,Pj为邻居节点j的当前剩余能量,Li,sink为传感器节点i到汇聚节点 的距离,Lmnk为邻居节点j到汇聚节点的距离,Wlj为传感器节点i估计邻居节点j的当前故 障率;PkQ为传感器节点i的第k个邻居节点的初始能量,Pk为所述第k个邻居节点的当前剩余 能量,Lk,81&为所述第k个邻居节点到汇聚节点的距离,Wlk为传感器节点i估计所述第k个邻 居节点的当前故障率;α、β、γ、δ为设定的权重系数;
[0040] (3)当前向蚂蚁到达汇聚节点后,立即转化为后向蚂蚁,后向蚂蚁将沿着所述前向 蚂蚁的逆路径逐跳返回至传感器节点b,并在沿途经过的链路释放信息素;当传感器节点i 接收到传感器节点j发过来的后向蚂蚁a /时,传感器节点i更新自己与传感器节点j的链路 上的信息素浓度;
[0041] ⑷按照⑵、(3)进行,直至后向蚂蚁到达传感器节点b;
[0042] (5)传感器节点接收在超时时钟内到达的各后向蚂蚁携带的信息,并根据该携带 的信息确定对应的前向蚂蚁的路径,传感器节点比较各路径的总开销,并选择其中总开销 最小的路径作为最优路径。
[0043] 本实施例在获取传感器节点至汇聚节点的最优路径时,基于蚁群算法来寻找最优 路径。本实施例进一步改进蚁群算法中的概率的计算公式。现有技术中计算该概率时,只考 虑了相关链路的信息素浓度、邻居节点的能量因素,并没有考虑到邻居节点是否相对于传 感器节点距离汇聚节点更近,以及邻居节点的故障情况,本实施例通过计算公式计算概率, 相对于现有技术,能够更加优化下一跳节点的选择,从而有利于提高蚂蚁寻找的路径的稳 定性,并且有利于缩短路径的长度,减少路径时延,有利于提高用户运动数据采集的速度。
[0044] 在一个实施例中,传感器节点对其各邻居节点估计的故障率初始为Wir = O,r = 1,....,m,m为传感器节点i的邻居节点数目,根据邻居节点到传感器节点的距离设定邻居 节点反馈消息的标准时延;
[0045] 传感器节点按照设定的时间间隔向其所有邻居节点发送消息,并记录各邻居节点 反馈消息的时延,若超过设定时间没有接收发到邻居节点反馈的消息,则传感器节点记录 该邻居节点失信一次;
[0046] 记录完毕后,传感器节点按照下列公式更新其对邻居节点的故障率估计:
Figure CN108818534AD00081
[0048] 式中,Wi/表示更新后的传感器节点i对其第r个邻居节点估计的故障率,Wir表示 更新前的传感器节点i对其第r个邻居节点估计的故障率,Tr为所述第r个邻居节点在当次 反馈消息的时延,TrQ为所述第r个邻居节点反馈消息的标准时延,Dr为到目前为止所述第r 个邻居节点失信的次数;Pmin为设定的最小能量阈值,Pr为所述第r个邻居节点的当前剩余 能量;f (Pr,Pmin)为判定函数,当 Pr 彡 Pmin时,f (Pr,Pmin) = 0,当 Pr < Pmin时,f (Pr,Pmin) = 1 ; Z i 为 设定的超时反馈对于故障率的影响因子,22为设定的失信次数对于故障率的影响因子,23为 设定的低能量对于故障率的影响因子。
[0049] 本实施例对故障率的更新公式进行设定,该更新公式中,故障率的增加量主要由 邻居节点反馈消息的时延记录、失信记录以及能量因素来决定,根据该计算公式定时更新 邻居节点的故障率估计,使得当前的故障率估计更加客观真实,更准确地反映当前邻居节 点承担转发用户运动数据的实际能力情况。
[0050] 在一个实施例中,信息素浓度的更新公式设定为:
Figure CN108818534AD00082
[0052]式中,H(i,j)/表示更新后的传感器节点i与传感器节点j的链路上的信息素浓度, H(i,j)为更新前的传感器节点i与传感器节点j的链路上的信息素浓度,e为信息素的挥发 度;qa,s为转化为后向蚂蚁a'的前向蚂蚁a到汇聚节点所经过的跳数,qa',s为后向蚂蚁a'从 汇聚节点至当前传感器节点所经历的跳数,N为无线传感器网络中的传感器节点个数,尾为 前向蚂蚁a所访问过的传感器节点的最小能量,Pfflin为前向蚂蚁a所访问过的传感器节点的 平均能量,P1Q为后向蚂蚁a'所在的当前传感器节点i的初始能量。
[0053] 本实施例改进了信息素浓度的更新公式,该更新公式中,信息素的更新量主要由 前向蚂蚁所访问过的传感器节点的能量以及所经历的跳数、更新链路到汇聚节点的距离决 定,根据该更新公式确定后向蚂蚁在所经链路释放的信息素数量,能够使得长度较短、整体 剩余能量较高的路径获得相对多的信息素,并且能够使得距离汇聚节点的链路获得更高的 信息素浓度,有利于均衡网络中各传感器节点的能量消耗,延长无线传感器网络的生命周 期,从而有利于提高采集和传输用户运动数据的周期,保障多功能健身辅助机器人能够稳 定运行。
[0054] 最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保 护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应 当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实 质和范围。

Claims (8)

1. 一种多功能健身辅助机器人,其特征是,包括:数据采集装置、数据处理装置、执行装 置和显示装置,所述数据采集装置基于无线传感器网络采集用户运动数据,并将用户运动 数据发送至数据处理装置;所述数据处理装置用于根据所述用户运动数据识别用户的运动 动作,将所述运动动作与预设动作进行比对,当所述运动动作与所述预设动作不匹配时,生 成动作纠正指令;所述执行装置与所述数据处理装置连接,用于接收所述数据处理装置发 出的动作纠正指令,执行所述动作纠正指令对用户动作进行纠正;所述显示装置与所述数 据处理装置连接,用于显示用户运动数据,以及根据所述动作纠正指令,显示与纠正动作对 应的规范动作视频。
2. 根据权利要求1所述的一种多功能健身辅助机器人,其特征是,还包括用于获取用户 在不同时段的图像数据的图像获取装置,所述图像获取装置与用户设定的用户终端连接, 图像获取装置将获取到的图像数据发送至所述用户终端。
3. 根据权利要求1所述的一种多功能健身辅助机器人,其特征是,所述数据处理装置包 括: 识别模块,用于基于采集的用户运动数据识别用户的运动动作; 纠正模块,用于将所述运动动作与预设动作进行比对,当所述运动动作与所述预设动 作不匹配时,生成动作纠正指令,对用户的运动动作进行纠正。
4. 根据权利要求1-3任一项所述的一种多功能健身辅助机器人,其特征是,还包括用于 播放音乐的音乐播放装置。
5. 根据权利要求1所述的一种多功能健身辅助机器人,其特征是,数据采集装置包括汇 聚节点和多个用于采集用户运动数据的传感器节点,传感器节点和汇聚节点构成所述无线 传感器网络;在网络初始化阶段,传感器节点通过与汇聚节点通信获取邻居节点信息并构 建邻居节点列表,其中传感器节点的邻居节点为位于其通信范围内的其他传感器节点;在 路径发现阶段,传感器节点基于蚁群算法获取其至汇聚节点的最优路径,从而将采集的用 户运动数据通过最优路径传送至汇聚节点,进而由汇聚节点汇聚用户运动数据并发送至数 据处理装置。
6. 根据权利要求5所述的一种多功能健身辅助机器人,其特征是,传感器节点基于蚁群 算法获取其至汇聚节点的最优路径,包括: (1)传感器节点b以设定的时间间隔发送通往汇聚节点的前向蚂蚁,并设置超时时钟; ⑵每只前向蚂蚁寻找到达汇聚节点的路径,并概率地选择每一跳传感器节点:
Figure CN108818534AC00021
式中,Ya (i,j)表示前向蚂蚁a从传感器节点i的邻居节点集合中选择邻居节点j为传感 器节点i的下一跳节点的概率;Ga为前向蚂蚁a所保存的它已经访问过的所有传感器节点的 集合,H (i,j)表示传感器节点i与邻居节点j的链路上的信息素浓度,H (i,k)为传感器节点i 与其第k个邻居节点的链路上的信息素浓度T1为传感器节点i的当前剩余能量,P#为邻居 节点j的初始能量,Pj为邻居节点j的当前剩余能量,Li,sink为传感器节点i到汇聚节点的距 离,Usink为邻居节点j到汇聚节点的距离,W1沩传感器节点i估计邻居节点j的当前故障率; Pko为传感器节点i的第k个邻居节点的初始能量,Pk为所述第k个邻居节点的当前剩余能量, Lk,sink为所述第k个邻居节点到汇聚节点的距离,Wlk为传感器节点i估计所述第k个邻居节点 的当前故障率;α、β、γ、δ为设定的权重系数; ⑶当前向蚂蚁到达汇聚节点后,立即转化为后向蚂蚁,后向蚂蚁将沿着所述前向蚂蚁 的逆路径逐跳返回至传感器节点b,并在沿途经过的链路释放信息素;当传感器节点i接收 到传感器节点j发过来的后向蚂蚁a7时,传感器节点i更新自己与传感器节点j的链路上的 信息素浓度; ⑷按照(2)、⑶进行,直至后向蚂蚁到达传感器节点b; (5)传感器节点接收在超时时钟内到达的各后向蚂蚁携带的信息,并根据该携带的信 息确定对应的前向蚂蚁的路径,传感器节点比较各路径的总开销,并选择其中总开销最小 的路径作为最优路径。
7. 根据权利要求6所述的一种多功能健身辅助机器人,其特征是,传感器节点对其各邻 居节点估计的故障率初始为Wir = 0,r=l,——,m,m为传感器节点i的邻居节点数目,根据 邻居节点到传感器节点的距离设定邻居节点反馈消息的标准时延; 传感器节点按照设定的时间间隔向其所有邻居节点发送消息,并记录各邻居节点反馈 消息的时延,若超过设定时间没有接收发到邻居节点反馈的消息,则传感器节点记录该邻 居节点失信一次; 记录完毕后,传感器节点按照下列公式更新其对邻居节点的故障率估计:
Figure CN108818534AC00031
式中,W1/表示更新后的传感器节点i对其第r个邻居节点估计的故障率,Wir表示更新前 的传感器节点i对其第r个邻居节点估计的故障率,Tr为所述第r个邻居节点在当次反馈消 息的时延,TrQ为所述第r个邻居节点反馈消息的标准时延,Dr为到目前为止所述第r个邻居 节点失信的次数;Pmin为设定的最小能量阈值,Pr为所述第r个邻居节点的当前剩余能量;f (Pr,Pmin)为判定函数,当 Pr 彡 Pmin时,f (Pr,Pmin) = 0,当 Pr < Pmin时,f (Pr,Pmin) = 1 ; Z i 为设定的 超时反馈对于故障率的影响因子,22为设定的失信次数对于故障率的影响因子,Z3为设定的 低能量对于故障率的影响因子。
8. 根据权利要求6所述的一种多功能健身辅助机器人,其特征是,信息素浓度的更新公 式设定为:
Figure CN108818534AC00032
式中,H (i,j) 7表示更新后的传感器节点i与传感器节点j的链路上的信息素浓度,H (i, j)为更新前的传感器节点i与传感器节点j的链路上的信息素浓度,e为信息素的挥发度; qa,s为转化为后向蚂蚁a'的前向蚂蚁a到汇聚节点所经过的跳数,cv,s为后向蚂蚁a'从汇聚 节点至当前传感器节点所经历的跳数,N为无线传感器网络中的传感器节点个数,^为前向 蚂蚁a所访问过的传感器节点的最小能量,
Figure CN108818534AC00033
为前向蚂蚁a所访问过的传感器节点的平均 能量,P1Q为后向蚂蚁a'所在的当前传感器节点i的初始能量。
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