CN110032572B - 规划健身课程的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

一种规划健身运动课程的方法，包括：为健身者提供关于至少一组可训练肌群的提示；通过使用多重传感模块来感测健身者的多个肢体运动，以对应地生成一群多个肢体运动传感信号；基于所述群多个肢体运动传感信号来推算所述组可训练肌群的特定训练效果以确定训练效果数据，其中特定训练效果通过实施多组训练项目或多个训练单项而被预期地达成；根据健身者的生理状态来生成训练课程数据，训练课程数据被配置以表示包含多组训练项目的第一部分训练项目或多个训练单项的第一部份训练单项的训练课程；依据健身者的健身层级数据、意愿数据或健身经历数据来提供训练课程的项目调整建议；根据训练效果数据来提供训练课程的参数配置或建议，以生成健身课程表。

Description

规划健身课程的方法及系统
技术领域
本发明是关于一种规划健身课程的方法及系统，特别是关于一种使用电子装置的应用程序的规划健身课程的方法及系统。
背景技术
现代人们对于健康更加重视，对于健康的观念与意识也逐渐提高，因此均衡的饮食与适当的运动不仅可维持健康的体态，亦可增强身体的抵抗力，远离病痛与疾病的侵袭。有许多方法可达到健身的效果，方便的是利用普及的移动装置从事健身运动，藉移动装置的应用程序的指导，就能随时随地对所欲雕塑的肌群进行锻炼运动。不论是在健身中心请健身教练来指导如何使用健身器材来锻炼肌群，或是忙碌的上班族，利用工作之余的闲暇时间徒手健身锻炼意图的肌肉部位，藉相关的健身应用程序来指导操作皆极为方便。就徒手健身来说，例如伏地挺身或仰卧起坐等运动，其中伏地挺身主要可锻炼上臂的肌群，而仰卧起坐主要可锻炼到腹肌及其附近的肌群，此方式对于久坐办公室的人更为便利。
然而除了移动装置之外，习用上，这些应用程序大多单机运行于电子装置，虽然单机运作可记录个人的健身历程，以作为日后健身运动课程的建议，但仍未根据个人的生理状况来规划个人所专属的健身课程。
发明内容
因此期待这些健身的应用程序不仅可单机运行于电子装置，还可搭配连线到后端数据库或服务器等，而若是连线到服务器中的数据库，则可针对不同健身的人做统计来生成大数据，远程服务器或移动装置/PC也可根据存储于远程数据库的大数据来生成健身运动课程，以建议健身者依循着为个人量身订作健身课程来运动，且应用程序也可生成操作健身器材的运动项目的课程以建议健身者适当的运动。
此外亦可配置传感模块于健身者来感测健身者的生理参数，例如根据健身者的心率、恢复率或疲劳程度、运动的强度是否达到标准来提供健身者运动课程建议，这些建议可包含锻炼不同肌群或肌肉的运动，及其重复次数与运动完成的总时间、中间休息时间等建议。
本发明提供一种智能健身课程的规划方法及系统。此方法或系统提供健身者至少一组可训练肌群的建议，于欲达成预期健身效果的指定下，参考健身者当时的生理状态，提供包含有多组训练项目或是多个训练单项的训练课程给健身者选择，再参考健身者的健身运动熟练层级或健身经验及技巧，其喜爱的运动项目等意愿以及其历练的健身运动内容来调整所规划的训练课程，并且优化组成运动课程的各个参数，使其更符合健身者在从事健身运动时环境，及自身生理及心理的需求下，来达成所要的健身效果。
本发明提供一种规划健身运动课程的系统，系通过建立平台架构于网络空间(cyber space)的方式，让健身者经由网络进入此平台，并以应用程序APP来操作此系统。健身者，包含接受训练的健身运动学员、一般健身运动者、及健身运动教练等，不仅可经由此平台，获得本系统建议的健身课程内容，还可让健身运动学员通过此平台接受健身教练指导或咨询健身教练意见，或是让健身运动教练指导学员进行有效健身运动训练，至于，无需教练指导的一般健身运动者也可自行参考系统建议的健身课程进行运动健身，并评量健身成果。
本系统咨商建议功能特性以及平台式架构，不仅适于有教练指导的健身房等健身运动环境，也适于在家依据本系统建议规划的健身运动课程，自行进行健身运动训练。
依据上述构想，本发明提供一种规划健身运动课程的方法，包括下列步骤：为健身者提供关于至少一组可训练肌群的提示；通过使用多重传感模块来感测所述健身者的多个肢体运动，以对应地生成一群多个肢体运动传感信号；基于所述群多个肢体运动传感信号来推算所述组可训练肌群的特定训练效果以确定训练效果数据，其中所述特定训练效果通过实施多组训练项目或多个训练单项而被预期地达成；根据所述健身者的生理状态来生成训练课程数据，所述训练课程数据被配置以表示包含所述多组训练项目的第一部分训练项目或所述多个训练单项的第一部份训练单项的训练课程；依据所述健身者的健身层级数据、意愿数据或健身经历数据来提供所述训练课程的项目调整建议；根据所述训练效果数据来提供所述训练课程的参数配置或建议，以生成健身课程表。
依据上述构想，本发明提供一种规划健身运动课程的系统，包括健身课程数据库、个人健身课程数据库、肌群与健身运动项目对应逻辑单元、健身效果与健身运动项目对应逻辑单元、可训练肌群判断逻辑单元、课程项目组合逻辑单元、课程项目增删逻辑单元、多重传感模块、课程参数调整逻辑单元以及课程内容显示逻辑单元。所述健身课程数据库存储至少一健身课程数据及健身运动数据；所述个人健身课程数据库存储健身者的个人健身课程数据及所述健身者的个人健身运动数据；所述肌群与健身运动项目对应逻辑单元建立肌群适于受健身运动项目训练的肌肉锻炼对应数据关系；所述健身效果与健身运动项目对应逻辑单元提供可让所述肌群达成训练效果的多组运动项目或多个运动单项的数据；所述可训练肌群判断逻辑单元以所述健身者的生理状态来建议一组可训练肌群或一组可训练肌肉；所述课程项目组合逻辑单元根据所述生理状态并通过所述肌群与健身项目对应逻辑单元来生成被配置以表示所述多组运动项目的第一部分运动项目或所述多个运动单项的第一部份运动单项的运动课程；所述课程项目增删逻辑单元依据所述健身者的健身层级数据，意愿数据或健身经历数据来提供所述运动课程的项目规划建议；所述多重传感模块通过感测所述健身者的多个肢体运动来对应地生成一群多个肢体运动传感信号，以推算所述训练效果；所述课程参数调整逻辑单元根据所述训练效果来提供所述运动课程的参数配置的建议，所述参数配置包括所述运动训练课程所包含的第一多个运动次数、多个运动组数、各所述运动组所包含的第二多个运动次数、各所述运动组的操作时间、两各所述运动组间的休息时间、及所述运动训练课程的总操作时间及总休息时间的配置；以及所述课程内容显示逻辑单元通过呈现方式来呈现健身课程表的课程内容。
依据上述构想，本发明提供一种规划健身运动课程的系统，包括对应模块、传感模块、以及判断模块。所述对应模块建立含特定肌肉、肌群及全身肌肉的锻炼标的、多个健身运动项目、以及所述锻炼标的与各所述多个健身运动项目的对应关系；所述传感模块感测健身者的生理状态；以及所述判断模块因应所述生理状态并根据所述对应关系而选择所述多个健身运动项目其中之一或数个项目的组合，以完成所述锻炼标的的锻炼。
附图说明
图1(A)：本发明优选实施例的规划健身课程的系统。
图1(B)：本发明优选实施例对健身者规划健身课程的示意图。
图2(A)：本发明优选实施例预定的肌群分群原则的示意图。
图2(B)：本发明优选实施例预定的肌群分群原则的示意图。
图3(A)：本发明优选实施例肌肉恢复率的示意图。
图3(B)：本发明优选实施例肌肉恢复率的示意图。
图3(C)：本发明优选实施例恢复率计算的示意图。
图4(A)：本发明优选实施例伏地挺身对应训练肌群部位的示意图。
图4(B)：本发明优选实施例杠铃蹲举对应训练肌群部位的示意图。
图5：本发明优选实施例健身运动训练课程的修订装置的示意图。
图6：本发明优选实施例配置传感模块于健身者的示意图。
图7：本发明另一优选实施例规划健身运动课程的系统的示意图。
图8：本发明优选实施例规划健身运动课程的方法的示意图。
图9：本发明优选实施例规划健身课程的系统的流程的示意图。
具体实施方式
本案所提出的发明将可由以下的实施例说明而得到充分暸解，使得熟悉本技艺的人士可以据以完成之。然而，本领域普通技术人员将会认识到，可以在没有一个或者多个特定细节的情况下实践本发明。在下文所述的特定实施例代表本发明的示例性实施例，并且本质上仅为示例说明而非限制。本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以任何方式组合，亦即本发明的实施例不限于本说明书中所记载的实施例。
请参阅图1(A)，其为本发明优选实施例的规划健身课程的系统10。请参阅图1(B)，其为本发明优选实施例对健身者规划健身课程的示意图。所述系统10包含对应模块101、传感模块102、以及判断模块103。所述对应模块101建立含特定肌肉、肌群及全身肌肉的锻炼标的、多个健身运动项目、以及所述锻炼标的与各所述多个健身运动项目的对应关系；所述传感模块102感测健身者的生理状态；以及所述判断模块103因应所述生理状态并根据所述对应关系而选择所述多个健身运动项目其中之一或数个项目的组合，以完成所述锻炼标的的锻炼。
在图1(A)中，所述对应模块更建立包含心肺活动的所述锻炼标的。此系统10优选可为电子装置，例如智能装置、移动装置、个人计算机PC、或服务器等装置。所述系统10更包含课程参数调整模块104、处理单元(未显示)，所述处理单元配置以实施所述对应模块101、所述判断模块103、以及所述课程参数调整模块104，并根据所述传感模块102所传感的生理参数来生成适合健身者的健身课程。系统10将健身课程存储于数据库中(未显示)，数据库包含系统健身课程数据库与个人健身课程数据库，若系统10包含远程联机服务器，则可将所述系统健身课程数据库配置于服务器中，服务器则可针对不同健身的人做统计来生成大数据，远程服务器或移动装置/PC也可根据存储于远程数据库的大数据来生成健身运动课程，以建议健身者依循着为个人量身订作健身课程来运动。
在图1(B)中，对健身者规划健身课程的示意图包含操作项目呈现以及系统10内部运作。在步骤S101中，所述系统10建议可训练的目标肌群，系统10依据预定的肌群分群原则，如图2(A)及2(B)所示，图2(A)及2(B)为本发明优选实施例预定的肌群分群原则的示意图，它们各包含了不同的肌群，进一步的说明如下列表1。
表1
Figure BDA0001918217640000061
表1主要用来定义应用程序所呈现的智能菜单功能说明与接口。在表1中的第一栏是肌群分类，第二栏是主肌群，第三栏是附属肌群。人体主肌群(Main Muscle Group)分别隶属于6个分群：肩(Shoulders)、上肢(Upper extremity)、上身(Upper Body)、核心(Abs)、臀(Glutes)、下肢(Lower extremity)。主肌群(Main Muscle Group)共有以下10种：腹肌(Abdominal)、股四头肌(Quadriceps)、胸肌(Chest)、肩(Shoulders)、背肌(Back)、肱三头肌(Triceps)、肱二头肌(Biceps)、下背(Lower Back)、臀(Glutes)、腿后腱肌群(Hamstrings)。附属肌群(Accessory Muscle Group)包括斜方肌(Trapezius)、髋外展肌群(Hip abductors)、髋内收肌群(Hip adductors)、前臂(Forearms)、小腿后肌(Calves)。
请再回到图1(B)，在步骤S101中，系统10接着可依据运动后肌群的疲劳程度或是肌力复原程度或恢复率，如图3(A)及3(B)所示。图3(A)与3(B)为本发明优选实施例肌肉恢复率的示意图，它们显示了各个不同的肌肉部位的恢复率。标示0次的代表尚未锻练到的肌肉或肌群，图中的数字代表肌肉或肌群的恢复率，以百分比为单位，例如臂大肌为17，代表其恢复率为17％。在本发明优选实施例中，恢复率定义为运动过后，肌群恢复的比率。也就是(剩余的恢复率-各项运动肌群消耗率)＝恢复率。在本发明优选实施例中，恢复率无论为多少，均在消耗后，花120小时恢复至100％。因此可根据运动后的肌肉或肌群休息了多久时间来依照比率计算出来，至于疲劳程度则定义成理想的恢复率100％与目前的恢复率譬如75％两者的差，即25％。
请参阅图3(C)，其为本发明优选实施例恢复率计算的示意图。在图3(C)中，健身者在第0天做第健身活动(Workout A)锻炼恢复率为100％的第一肌群之后，假设锻炼肌群消耗了10％，则恢复率剩下(100％-10％)＝90％，由于恢复率无论为多少，均在消耗后，花120小时恢复至100％，因此花费120小时来从90％恢复至100％，也就是休息了一天＝24小时之后，经计算后恢复了(24/120)×10％＝2％，所以所述第一肌群的恢复率在休息一天之后增加2％，累积的恢复率为(90％+2％)＝92％。接着若是没有继续健身，则再经过另一天后也就是到第2天时，累积的恢复率为(92％+2％)＝94％。若是接续锻炼，例如在第一天做第二健身活动(Workout B)继续锻炼第一肌群之后，假设锻炼肌群消耗了12％，则恢复率剩下(92％-12％)＝80％，由于恢复率无论为多少，均在消耗后，花120小时恢复至100％，因此花费120小时来从80％恢复至100％，也就是休息了一天＝24小时之后，经计算后恢复了(24/120)×20％＝4％，所以所述第一肌群的恢复率在休息另一天之后增加4％，累积的恢复率为(80％+4％)＝84％，也就是到第二天时累积的恢复率为84％。接着若是没有继续健身，则再经过另一天后也就是到第3天时，累积的恢复率为(84％+4％)＝88％。
请回到步骤S102，系统10依据系统健身课程数据库或健身者个人健身课程数据库等内容来判定出适于训练目标肌群，并提出建议。系统10可参考健身课程数据库、健身者个人健身课程数据库、以及肌群或肌肉与运动训练项目、单项或课程对应表等数据，对欲训练的肌肉或肌群提出对应的运动项目列表或课程建议。譬如：伏地挺身对应训练肌群部位：胸肌，三角肌前束，肱三头肌，股四头肌，臀肌及腹直肌等，如图4(A)所示，其为本发明优选实施例伏地挺身对应训练肌群部位的示意图。又譬如：杠铃蹲举对应训练肌群部位：股四头肌，腿后肌，臀肌等，如图4(B)所示，其为本发明优选实施例杠铃蹲举对应训练肌群部位的示意图。
在步骤S103中，系统10可参考下列几项因子来建议课程组合，例如运动或训练后肌肉或肌群的恢复率，如图3(A)及3(B)所示；健身者或系统10认为的必训练肌肉或肌群；预定的肌肉或肌群的运动或训练顺序；运动或训练项目项数；以及肌群或肌肉运动的排列顺序等项目来整合出课程组合建议。而应用程序的智能菜单的生成则可依照选定可训练的目标肌群、目标肌群课程组合原则与规则、运动项目列表与对应主副肌群的关系、运动项目选择配入课程的方法、以及课程内各项目的组数与次数等。在步骤S103中则是依照前三项来配置课程，之后在运动项目选择配入课程的方法中是在步骤S104是根据个人的经验、等级、以及偏好来配置课程。
承上，目标肌群分群的原则与方法:依照表1中的人体肌群分类为依据，而目标肌群课程组合原则与规则可依照目标肌群以挑选3个主肌群+1个核心肌群，挑选方式以恢复率(Recovery Rate)为依据，筛选出主肌群。挑选恢复率高的主肌群，将每个主肌群以恢复率依高至低排序后，挑选5个恢复率高的主肌群，再从5个主肌群内挑选3个，其中主肌群所属的每个分群只能挑选一个。由于核心分群为课程内必需存在的分群，所以挑选完分群后，必须再加上核心分群。核心分群的挑选方式，一样以恢复率高的为挑选依据。如下面表2的优选实施例已将以主肌群的恢复率为依据，依高至低排序的结果。
表2
恢复率 主肌群 分群 分群入选 恢复率考虑5选3后
100％ 背肌 上身 一 V
100％ 胸肌 上身 一
93％ 肱三头肌 上肢 二 V
86％ 肱二头肌 上肢 二
86％ 股四头肌 下肢 三 V
45％ 肩 肩颈
45％ 腿后腱肌群 下肢
42％ 臀 臀
42％ 肩 肩颈
38％ 腹肌 核心 V
26％ 下背 核心
也就是目标肌群的选择以恢复率为挑选基准，再以主肌群分类为考虑。
请再回到图1(B)，在步骤S104是关于运动项目选择配入课程的建议，系统10可依据健身者的下列因素来增加或删减运动或训练项目。例如健身者个人从事健身运动的资历，即健身运动初学者、进阶者或是所述健身运动专家者等健身运动经验，即健身运动的熟练度；健身者对健身运动项目的个人偏好；以及健身者个人健身课程数据库中关于健身者个人的健身运动历史等内容，对上述建议的课程组合，增加或减少其健身运动或训练项目。
在步骤S104中，应用程序的智能菜单的生成则可依照用户是属
Figure BDA0001918217640000091
初阶、进阶、或专家等级来排入运动项目。例如在表2中优先以恢复率考虑来排序之后，再根据用户的等级或经验来排序。若用户为初阶用户，则挑选的3个主肌群依序排入，再从此3个主肌群内随机取2个主肌群，排入对应的运动项目。若用户为进阶用户，则挑选的3个主肌群依序排入，再对应此三个主肌群个别的随机补上1个恢复率高的附属肌群后，再从此3个主肌群内随机取2个主肌群，排入对应的运动项目，再加上1个核心肌群项目。若用户为专家用户，则挑选的3个主肌群依序排入，再对应此三个主肌群个别的随机补上1个恢复率高的附属肌群后，再从此3个主肌群内随机排入对应的运动项目后，再加上1个核心肌群项目。
以下表3为附属肌群以恢复率为依据，依高至低排序的结果
恢复率 附属肌群 分群 分群入选 恢复率考虑
100％ 斜方肌 上身 一 V
100％ 髋外展 臀
93％ 髋内收 臀
57％ 小腿 下肢
50％ 前臂 上肢
于运动项目列表与对应主副肌群的关系表内如表4，有一字段为难易程度的表达difficulty，菜单动作只由难易程度来随机选出，初阶用户只从初阶动作随机选出，进阶用户可从初阶动作和进阶动作随机选出，专业用户可从初阶动作、进阶动作和专业动作随机选出。
表4
Exercise Primary Muscle Recovery Rate Consumption Ra Secondery Muscle Recovery Rate Consumption Ra Equipment Difficulty
Assisted Chin Up Back 52％ 48％ Biceps 91％ 9％ Machine Beginner
Assisted Neutral Grip Pull Up Back 52％ 48％ Biceps 91％ 9％ Machine Beginner
Assisted Pull Up Back 52％ 48％ Biceps 91％ 9％ Machine Beginner
Bar Muscde Up Back 73％ 27％ Abs 95％ 5％ Body Weight Advanced
Barbell Row Back 52％ 48％ Biceps 91％ 9％ Barbell Beginner
Bent Over Barbell Row Back 52％ 48％ Biceps 91％ 9％ Barbell Beginner
Bent Over Row Back 52％ 48％ Biceps 91％ 9％ Barbell Beginner
Butterfly Pull Up Back 57％ 43％ Biceps 92％ 8％ Body Weight Advariced
Cable Row Back 52％ 48％ Biceps 91％ 9％ Cabe Beginner
Chin Up Back 57％ 43％ Biceps 92％ 8％ Body Weight Intermid
Dumbbel Row Back 52％ 48％ Biceps 91％ 9％ Dumbbell Beginner
表5
Figure BDA0001918217640000101
Figure BDA0001918217640000111
在步骤S104中，运动项目选择配入课程的方法包括如何选择运动项目，系统10可依照下面步骤筛选出课程的运动项目：依照用户健身经验值(初阶/进阶/专家)，依照程度并随机选出运动项目。接着依照流行性；再依照用户的个人偏好，例如:用户喜欢某个运动项目，则可以将此运动项目设定为大心，之后，产出智慧菜单可以此大心来做为选择运动项目的依据。再依环境偏好，用户可自行设定场域情境，利用开关方式来设定。例如:偏好徒手运动项目，偏好非徒手运动项目，无任何偏好。若为免费版本，环境偏好的设定分为徒手运动项目与非徒手运动项目；若为付费版本，环境偏好的设定除了可设定徒手运动项目与非徒手运动项目之外，同时非徒手的部分可增加器材的选择。如:哑铃为用户偏好的器材，蝴蝶机为用户偏好的器材。若用户无设定场域情境，则随机选择运动项目。最后依据用户的历史记录。
每一个筛选项目都会设定权重，依照权重筛选出各个阶段适合的运动项目，如下说明。当依照用户健身经验值(初阶/进阶/专家)来设定权重值时，进阶用户所筛选的运动项目有初阶与进阶，但，应该以进阶的运动项目比例为高，如下表6。
表6
Figure BDA0001918217640000112
同理，专家用户所筛选的运动项目有初阶、进阶与专家三种，但，应该以专家的运动项目比例为高，其次为进阶的运动项目，最后才是初阶的运动项目，如下表7。
表7
Figure BDA0001918217640000113
依据用户健身经验值，筛选出适合的运动项目列表A(未显示)。
当依照流行性来设定权重值时，所谓流行性是指数据库可事先设定，针对每一个运动项目给予星级，同时，统计所有的用户最多人做的运动项目排序，参考运动项目的星级或其排序，从运动项目列表A筛选出符合用户的运动项目列表B(未显示)。若数据库内无数据时，则以星级为筛选运动项目的条件。
当系统10再依照用户的个人经验与偏好来设定权重值时，此项可为付费提供，应用程序的接口UI可让用户设定用户个人最爱的运动项目，最爱的设备包含例如绳索(Cable)、杠铃(Barbell)、哑铃(Dumbbell)或器材(Machine)等，也可以设定最不爱的运动项目、最不爱的设备等。并将设定的项目存于数据库内。UI可设计成能将八种设备直接使用开/关的方式，让用户自行设定哪些是喜爱的设备，并将设定的部分存于数据库内。UI同时可以设定最爱的运动项目，并将设定存于数据库内。若用户无设定个人偏好，例如最爱的运动项目，则采取统计用户个人有做过的运动项目与运动项目所属的设备，排序后，做过最多次的运动项目为此用户个人最为偏好的项目，统计后发现最常使用的设备，则为最爱的设备，没有做过的或是次数最少的运动项目，则为用户个人最不爱的运动项目，统计后最少的设备，或是没有做的设备，则为最不爱的设备。依照所产出的所述运动项目列表B再根据用户的个人偏好项目来做筛选，则会产出运动项目列表C(未显示)。若此用户尚未有运动记录时，则无法列出此用户个人最为偏好的项目，如此则以UI接口的数据库设定为依据，若又无数据库设定的数据，则随机数筛选。权重如下列表8。
Figure BDA0001918217640000121
最后依据用户的历史记录来生成权重的分配。若用户有设定个人偏好时，则统计用户曾经做过的运动项目的次数，依照次数的多寡给予不同的权重。次数的等级分为：10次以下(含10次)为0.1、30次以下(含30次)为0.2、50次以下(含50次)为0.2、70次以下(含70次)为0.2、70次以上为0.3。从运动项目列表C再根据用户的历史记录来做筛选，产出运动项目列表D(未显示)，最后运动项目列表D即是用户菜单最终的运动项目。
请再参阅图1(B)与图5，也就是在步骤S104之后所建议的健身运动课程可再经过传感模块102来评估上述的种种因素，并经综合来判断来配置课程内各项目的组数与次数。因此也可同时考虑健身运动或训练后的肌肉或肌群疲劳度或是肌力恢复率，如图3(A)及3(B)所示；健身者个人从事健身运动的资历，即健身运动初学者、健身运动进阶程度者或是所述健身运动专家者等健身运动经验；以及健身训练目标，譬如耐力、肌力或是肌肥大等预期目标等考虑内容，而生成对上述运动(训练)课程的参数配置，例如总运动次数，运动组数，每组的运动次数，每组的运动时间，两组间的休息时间，及总休息时间等课程参数的配置提出建议。
请再回到图1(B)，在步骤S105中，系统10对课程内各运动项目的组数与次数的建议如图5所示，图5为本发明优选实施例健身运动训练课程的修订装置20的示意图，其主要包含传感模块102与处理单元12，处理单元12会依据许多算法以及传感模块102所传感的生理状态来建议运动及休息。系统10对健身运动训练项目参数评估及建议流程的运作如下。首先，在图1(A)中的传感模块102包含多传感器模块1021以及生理状态传感模块1022，如图5所示。通过所述多传感器模块1021感测健身者的多个肢体运动并生成多个肢体运动信号，如加速度信号GMS-1，角速度信号GMS-2，角度信号或位置信号(未显示)等。多传感器模块1021包括加速度计，陀螺仪及地磁仪，以分别生成所述加速度信号GMS-1以及所述角速度信号GMS-2，并可以藉传感到的地磁信号来校正所述加速度信号GMS-1及所述角速度信号GMS-2。藉所述生理状态传感模块1022感测此健身者的生理状态并生成生理状态信号，例如心率信号PSS-1，体温信号PSS-2，氧气消耗量信号等。生理状态传感模块1022包括心率计及体温传感器等，以分别传感健身者的生理状态而生成所述心率信号PSS-1以及所述体温信号PSS-2，并可藉所述心率信号PSS-1以及所述体温信号PSS-2以经验公式推算出相关的氧气消耗量。
在图5中，处理单元12包含主成分分析单元121、卡路里计算单元122、向量合成运算单元123、以及参数优化单元124。所述主成分分析单元121将此等多个肢体运动信号GMS-1,GMS-2经由使用第一运算法(主成分分析法–Principal Component Analysis-PCA)分析出主成分信号后再与教练所提供的标准运动参考信号比对而对应成运动特性成果指标WCI(Workout Characteristic Index)，譬如运动一致性量化值，即比对健身者的多个肢体运动信号GMS-1,GMS-2与教练所提供的标准运动参考信号GMS-1’,GMS-2’两信号间的一致性(Coherence)，藉此判断训练成果或训练效果；或者与健身者自己已有的运动信号比对，藉此判断先后两信号的差异，了解健身者健身运动的进步状况，又或者比对上述信号获得运动协调性量化值；此处PCA运算法用来分析加速度信号GMS-1，角速度信号GMS-2，位置相关信号所转换的数据，进而分析出运动特征。
在图5中，接下来量测运动能力成果指标WAI(Workout Achievement Index)，譬如肌力、肌耐力及肌肥大的变化。肌力是指肌肉对抗某种阻力时所发出力量，一般而言是指肌肉在一次收缩时所能生成的最大力量。肌耐力是指肌肉维持使用某种肌力时，能持续用力的时间或反复次数。肌肥大是指是指将身体的肌肉组织缔结变大的现象，顾名思义就是让肌肉看起来更大更厚实，在透过增加收缩蛋白后，可以使肌肉纤维逐渐增大，以及肌肉的细胞肌质可以透过渐进式阻力运动来增加，一般来说，肌肥大主要呈现有两种形式，就是收缩单元增加与非收缩单元增加。
肌力的量测是量测健身者经训练后的肌群或肌肉的肌力，比较健身者从事运动健身训练课程后肌力的成长变化；至于量测方式，可让健身者操作1或5RM的最大负荷来评估，或是以具有加速度计，陀螺仪及电子罗盘的运动传感模块量测运动时的速度(V)值(Velocity Based Training)大小来评估。肌耐力的量测是量测健身者经训练后的肌群或肌肉的肌耐力，比较健身者从事运动健身训练课程后肌耐力的成长变化。肌肥大的量测是量测健身者经训练后的肌群或肌肉的外观尺寸，比较健身者所从事的运动健身训练课程相关的肌群或肌肉外观大小的成长变化。
在图5中，卡路里计算单元122将此生理状态信号PSS-1，PSS-2等，藉运算法或相关公式对应出生理效果或生理现象指标PEI，譬如将心率信号PSS-1，经由第二运算法，即卡路里消耗计算公式(Caloric Formula)对应成生理效果指标PEI，此生理效果指标PEI就是卡路里消耗量，其卡路里消耗的计算式男女有别，分别如下。男人卡路里消耗＝[(年纪x0.2017)+(体重x0.09036)+(心率x 0.6309)--55.0969]x时间/4.184；女人卡路里消耗＝[(Age x 0.074)--(Weight x 0.05741)+(Heart Rate x 0.4472)--20.4022]x Time/4.184；另外，或者也可以将上述的生理状态信号经由相关的氧气消耗量公式对应出氧气消耗量，藉此表示此生理效果指标PEI。
在图5中，所述卡路里计算单元123将此运动特性成果指标GWCI，此运动能力成果指标WAI(即运动训练成果或运动效果：肌力、肌耐力、及肌肥大)及此生理效果指标PEI(即生理现象)经由第三运算法(向量合成运算)转换成健身运动效果指标WEI(Workout EffectIndex，即运动一致性或协调性量化值，其系以肌力，肌耐力或肌肥大与卡路里消耗的乘积或是向量和来表示)；此处的向量合成运算是将运动特性成果指标WCI，运动能力成果指标WAI及生理效果指标PEI等数值个别平方后总和再开根号的计算结果。
在图5中，参数优化单元124会评估与所述健身效果指标WEI相关联的一些因素，这些因素包括第一类别因素，健身成果因素，即运动特性成果指标WCI，运动能力成果指标WAI，及生理效果指标PEI。第二类别因素，健身环境因素，即时间因素、空间因素，例如早上时间对某些人较有精神，而健身的效果较好，或是健身场地的舒适度也会影响健身的效果。第三类别因素，健身动作操作熟练度因素等。第四类别因素，健身者心理及生理因素，即元气(健康)因素、及心理(喜好)因素等等。所述参数优化单元124通过第四运算法(参数优化法)来调整此训练课表的内容参数，即各运动课程的训练顺序，个别运动课程的全部时间或是其中的个别操作时段的配置时间，或是训练课程的操作动作等(课程内容参数包括：运动次数，运动时间，休息时间，重复循环次数，…)。此处的参数优化法中的目标函数(ObjectFunction or Cost Function)，系将数据库中纪录的运动成果，如上述的此健身特性成果指标WCI，此运动能力成果指标WAI，生理效果指标PEI或是包含上述三者指标的此健身运动效果指标WEI个别的或整合的对映到所述的课程参数，即总运动次数，运动组数，每组的运动次数，每组的运动时间，两组间的休息时间，及总休息时间等的配置，再搭配优化此目标函数的限制条件(Constraints)，譬如健身者可利用的健身时间，允许的生理状态，譬如心率，肌肉或肌群的恢复率，喜悦的心理状态及主观意愿程度等类别因素来获得最佳的课程参数。最后，显示设备202会显示参数优化后的健身运动课程GWPPO以供健身者来参考与执行。
请再回到图1(B)，在步骤S106中，系统10可根据上述各项建议，来生成个人健身课程内容，如下的说明，请同时参考图1(A)、1(B)、图5、以及图6。图6为本发明优选实施例配置传感模块于健身者的示意图。通过包含如图5所示的此健身运动训练项目参数评估及建议流程的一种健身运动训练课程的修订装置20，来调整系统10所建议的健身运动课程，此装置20包括用来输入健身运动课程的内容的输入设备201及用来显示健身运动课程的内容的显示设备202，此内容包含至少一个健身运动课程。在图5中，多重运动传感模块1021系由加速度计，陀螺仪及地磁仪等运动传感器所组成，此多重运动传感模块1021包含至少有左手运动传感装置LHD，右手运动传感装置RHD及右脚运动传感装置RFD系穿戴于健身者肢体上，如图6所示，于所述健身者参考此健身运动课程表进行健身运动时，用来感测此健身者的多个肢体运动，以对应地生成一群多个肢体运动传感信号GMS-1,GMS-2。所述生理状态传感模块1022可包含有心率计或再加温度计，用于感测此健身者参考此健身运动课程表进行健身运动时生理状态，即心率及体温，以对应地生成生理状态信号，其包括心率信号PSS-1与体温信号PSS-2。所述处理单元12例如为数据处理装置，具有运动特性对应功能，其系利用诸如一种主成分信号分析运算法(PCA)，分析此等多个肢体运动信号GMS-1,GMS-2获得此等GMS-1及/或GMS-2等信号的主成分信号后再与教练所提供的标准运动参考信号或是健身者自身的健身纪录的运动信号比对而对应成运动特性成果指标WCI(WorkoutCharacteristic Index)，譬如运动一致性指标或运动协调性指标；生理状态对应功能，其系采用藉参考心跳来推算卡路里消耗量运算法，用来将此生理状态信号即此心率信号PSS-1对应成第一生理现象指标PEI即卡路里消耗量；及健身效果对应功能，其系采用譬如向量合成运算法，合并此运动特性成果指标WCI，此运动能力成果指标WAI，及此生理现象指标PEI后，转换成健身运动效果指标WEI；及课程参数修订功能，其系采用譬如参数优化运算法概念，藉评估健身者自身或非自身的健身纪录，并再搭配第一类别因素-健身成果因素，即此健身运动效果指标，第二类别因素-健身环境因素，譬如时间因素、空间因素、距离因素，第三类别因素-健身者心理因素，即健身者对运动项目的喜好因素，以及第四类别因素-健身者生理因素，譬如元气(健康)因素，及健身动作操作熟练度因素等限定条件，来调整所述训练课表的内容参数，包括各运动课程的训练顺序，个别运动课程的全部时间或是其中的个别操作时段的配置时间，或训练课程的操作动作；或说组数，全部或各组的运动次数，全部或是各组的运动时间，全部或是各组间的休息时间，重复循环次数，等。
请参阅图7，其为本发明另一优选实施例规划健身运动课程的系统30的示意图。规划健身运动课程的系统30包含健身课程数据库301、个人健身课程数据库302、肌群与健身运动项目对应逻辑单元303、健身效果与健身运动项目对应单元304、可训练肌群判断单元305、课程项目组合逻辑单元306、课程项目增删逻辑单元307、多重传感模块308、课程参数调整逻辑单元309、以及课程内容显示逻辑单元310。所述健身课程数据库301存储至少一健身课程数据及健身运动数据。所述个人健身课程数据库302存储健身者的个人健身课程数据及所述健身者的个人健身运动数据。所述肌群与健身运动项目对应逻辑单元303建立肌群适于受健身运动项目训练的肌肉锻炼对应数据关系。所述健身效果与健身运动项目对应单元304提供可让所述肌群达成训练效果的多组运动项目或多个运动单项的对应关联性或对应关系。所述可训练肌群判断单元305以所述健身者的生理状态来建议一组可训练肌群或一组可训练肌肉。课程项目组合逻辑单元306根据所述生理状态并通过所述肌群与健身运动项目对应逻辑单元303来生成并配置所述多组运动项目的第一部分运动项目或所述多个运动单项的第一部份运动单项所组成的运动课程。课程项目增删逻辑单元307依据所述健身者的健身层级数据，意愿数据或健身经历数据来提供所述运动课程的项目规划建议。多重传感模块308通过感测所述健身者的多个肢体运动来对应地生成一群多个肢体运动传感信号，以推算所述训练效果。课程参数调整逻辑单元309根据所述训练效果即健身运动纪录来提供所述运动课程的参数配置的建议，所述参数配置包括所述运动训练课程所包含的第一多个运动次数、多个运动组数、各所述运动组所包含的第二多个运动次数、各所述运动组的操作时间、两各所述运动组间的休息时间、及所述运动训练课程的总操作时间及总休息时间的配置。课程内容显示逻辑单元310通过呈现方式来呈现健身课程表的课程内容。
请同时参阅图5与图7，所述系统30更包含处理单元12，其中所述多重传感模块1021感测教练的多个肢体运动，以对应地生成一群多个肢体运动参考信号GMS-1’,GMS-2’，并将暂存于系统30内或是纪录在健身课程数据库中的GMS-1’,GMS-2’等信号或利用所述处理单元12与健身者运动所生成的所述群多个肢体运动传感信号GMS-1,GMS-2相互比对，以评估所述健身者相对于所述教练的健身动作的协调性或一致性；以及所述多重传感模块1021包含感测所述健身者的加速度的加速度计、感测所述健身者的角加速度的陀螺仪、以及感测所述健身者的所述生理状态的心率计。
请同时参阅图5与图7，所述多组运动项目或多个运动单项的数据存储在系统课程数据库中301。所述训练效果是关于所述健身者的耐力、肌力以及肌肥大的成长。所述生理状态是关于所述健身者的肌肉或肌群的疲劳程度或是运动后的恢复程度。所述健身层级数据被配置以表示关于从事健身运动的初阶者、进阶者或专家的健身运动操作精熟度。所述意愿数据被配置以表示关于所述健身者的主观喜好或所述系统所判定的必要锻炼的肌群。所述健身课程数据被配置以表示至少一健身运动项目或多个健身运动项目的组合。所述健身经历数据被配置以表示关于所述健身者的已有的个人健身课程，并存储于个人健身课程数据库302中。所述项目调整建议包括各所述训练项目的増删及布局。所述健身运动数据是通过所述多重传感模块1021所传感到的标准健身运动信号GMS-1’,GMS-2’来生成。所述标准健身运动信号GMS-1’,GMS-2’是健身教练的运动特征信号。所述呈现方式包括以所述肌群的种类为基础来建议所述健身者的姿势或运动。所述健身者的个人健身课程数据包含个人数据，所述个人数据包括姓名、绰号、性别、出生年月日、至少一喜好运动项目、日常运动时间、以及身体健康状态的至少其中之一。
请参阅图8，其为本发明优选实施例规划健身运动课程的方法S20的示意图。步骤S201，为健身者提供关于至少一组可训练肌群的提示。步骤S202，通过使用多重传感模块来感测所述健身者的多个肢体运动，以对应地生成一群多个肢体运动传感信号。步骤S203，基于所述群多个肢体运动传感信号来推算所述组可训练肌群的特定训练效果以确定训练效果数据，其中所述特定训练效果通过实施多组训练项目或多个训练单项而被预期地达成。步骤S204，根据所述健身者的生理状态，譬如肌肉或肌肉群恢复率或是疲劳度等生理指标，来生成训练课程数据，所述训练课程数据被配置以表示包含所述多组训练项目的第一部分训练项目或所述多个训练单项的第一部份训练单项的训练课程。步骤205，依据所述健身者的健身层级数据、意愿数据或健身经历数据来提供所述训练课程的项目调整建议。步骤206，根据所述训练效果数据，包括WCI，WAI，PEI及WEI等指标来提供所述训练课程的参数配置或建议，以生成健身课程表。
请同时参阅图5及图8，所述组可训练肌群是以解剖学上的肌肉群来分类。所述训练效果是关于所述健身者的耐力、肌力以及肌肥大的成长。所述方法更包括下列步骤：通过使用所述多重传感模块1021来感测教练的多个肢体运动，以对应地生成一群多个肢体运动参考信号GMS-1’,GMS-2’。通过使用处理单元12来比对所述群多个肢体运动参考信号GMS-1’,GMS-2’以及所述群多个肢体运动传感信号GMS-1,GMS-2，以评估所述健身者的协调性或一致性。
请参阅图9，其为本发明优选实施例规划健身课程的系统S30的流程的示意图。步骤S301，系统30依据用户健身运动层级决定运动项目的数量；步骤S302，以用户健身后肌肉状态恢复率为基准，筛选目标肌群，并加入核心肌群；步骤S303，参考各种条件，例如参考用户的心里对训练成果或训练效果的企图、运动项目的喜好度或运动项目难易接受度，生理上对运动项目的适应程度，可资利用的健身时间及健身过后的生理状态，譬如肌肉的恢复状况等各种条件来筛选目标肌群的运动项目；步骤S304，参考用户的健身成果及效果来调整运动项目的组数与次数；步骤S305，生成个人化健身运动菜单；步骤S306，用户决定是否执行个人化菜单，若是，则进入步骤S307，生成据此菜单进行健身运动的运动记录；若否，则进入步骤S308，更换菜单，让用户自行选择运动项目。
实施例
1.一种规划健身运动课程的方法，包括下列步骤：为健身者提供关于至少一组可训练肌群的提示；通过使用多重传感模块来感测所述健身者的多个肢体运动，以对应地生成一群多个肢体运动传感信号；基于所述群多个肢体运动传感信号来推算所述组可训练肌群的特定训练效果以确定训练效果数据，其中所述特定训练效果通过实施多组训练项目或多个训练单项而被预期地达成；根据所述健身者的生理状态来生成训练课程数据，所述训练课程数据被配置以表示包含所述多组训练项目的第一部分训练项目或所述多个训练单项的第一部份训练单项的训练课程；依据所述健身者的健身层级数据、意愿数据或健身经历数据来提供所述训练课程的项目调整建议；根据所述训练效果数据来提供所述训练课程的参数配置或建议，以生成健身课程表。
2.如实施例1所述的方法，更包含下列步骤：计算所述健身者的所述组可训练肌群的恢复率或疲劳程度；以及依照所述恢复率或所述疲劳程度的高低顺序来排序所述组可训练肌群。
3.如实施例1-2任一实施例所述的方法，其中所述组可训练肌群是以解剖学上的肌肉群来分类；所述训练效果是关于所述健身者的耐力、肌力以及肌肥大的成长；以及所述方法更包括下列步骤：通过使用所述多重传感模块来感测教练的多个肢体运动，以对应地生成一群多个肢体运动参考信号；以及通过使用处理单元来比对所述群多个肢体运动参考信号以及所述群多个肢体运动传感信号，以评估所述健身者的协调性或一致性。
4.如实施例1-3任一实施例所述的方法，其中所述多组训练项目或所述多个训练单项的数据存储在系统课程数据库中；所述生理状态是关于所述健身者的肌肉或肌群的疲劳程度、或是运动后的恢复程度；所述健身层级数据被配置以表示所述健身者是健身运动初阶者、健身运动中阶者或是健身运动进阶者甚或至是健身运动专家；所述意愿数据被配置以表示关于所述健身者的主观喜好或所述方法所判定的必要锻炼的肌群；所述健身经历数据被配置以表示关于所述健身者的已有的个人健身课程，并存储于健身课程数据库中；所述训练课程的项目调整建议包括各所述训练项目的増删及布局；以及所述参数配置是关于为所述训练课程中所述运动项目配置总运动次数分配于多个运动区段(组数)、各所述运动区段(组)分配数个运动次数、所述运动区段运动时间(每组运动时间)、各所述运动区段(组)间具有休息时间(两组间的休息时间)、及总休息时间。
5.一种规划健身运动课程的系统，包括健身课程数据库、个人健身课程数据库、肌群与健身运动项目对应逻辑单元、健身效果与健身运动项目对应逻辑单元、可训练肌群判断逻辑单元、课程项目组合逻辑单元、课程项目增删逻辑单元、多重传感模块、课程参数调整逻辑单元以及课程内容显示逻辑单元。所述健身课程数据库存储至少一健身课程数据及健身运动数据；所述个人健身课程数据库存储健身者的个人健身课程数据及所述健身者的个人健身运动数据；所述肌群与健身运动项目对应逻辑单元建立肌群适于受健身运动项目训练的肌肉锻炼对应数据关系；所述健身效果与健身运动项目对应逻辑单元提供可让所述肌群达成训练效果的多组运动项目或多个运动单项的数据；所述可训练肌群判断逻辑单元以所述健身者的生理状态来建议一组可训练肌群或一组可训练肌肉；所述课程项目组合逻辑单元根据所述生理状态并通过所述肌群与健身项目对应逻辑单元来生成被配置的包含所述多组运动项目的第一部分运动项目或所述多个运动单项的第一部份运动单项的运动课程；所述课程项目增删逻辑单元依据所述健身者的健身层级数据，意愿数据或健身经历数据来提供所述运动课程的项目规划建议；所述多重传感模块通过感测所述健身者的多个肢体运动来对应地生成一群多个肢体运动传感信号，以推算所述训练效果；所述课程参数调整逻辑单元根据所述训练效果来提供所述运动课程的参数配置的建议，所述参数配置包括所述运动训练课程所包含的第一多个运动次数、多个运动组数、各所述运动组所包含的第二多个运动次数、各所述运动组的操作时间、两各所述运动组间的休息时间、及所述运动训练课程的总操作时间及总休息时间的配置；以及所述课程内容显示逻辑单元通过呈现方式来呈现健身课程表的课程内容。
6.如实施例5所述的系统，其中所述系统更包含处理单元，其中所述多重传感模块感测教练的多个肢体运动，以对应地生成一群多个肢体运动参考信号，且所述处理单元比对所述群多个肢体运动参考信号以及所述群多个肢体运动传感信号，以评估所述健身者的关于操作健身运动的协调性或一致性的健身成果；以及所述多重传感模块包含感测所述健身者的加速度的加速度计、感测所述健身者的角加速度的陀螺仪、以及感测所述健身者的所述生理状态的心率计。
7.如实施例5-6任一实施例所述的系统，其中所述多组运动项目或多个运动单项的数据存储在系统课程数据库中；所述训练效果是关于所述健身者的耐力、肌力以及肌肥大的成长；所述生理状态是关于所述健身者的肌肉或肌群的疲劳程度或是运动后的恢复程度；所述健身层级数据被配置以表示关于从事健身运动的初阶者、进阶者或专家的健身运动操作精熟度；所述意愿数据被配置以表示关于所述健身者的主观喜好或所述系统所判定的必要锻炼的肌群；所述健身课程数据被配置以表示至少一健身运动项目或多个健身运动项目的组合；所述健身经历数据被配置以表示关于所述健身者的已有的个人健身课程，并存储于所述个人健身课程数据库中；所述项目调整建议包括各所述训练项目的増删及布局；所述健身运动数据是通过所述多重传感模块所传感到的标准健身运动信号来生成；所述标准健身运动信号是健身教练的运动特征信号；所述呈现方式包括以所述肌群的种类为基础来建议所述健身者的姿势或运动；以及所述健身者的个人健身课程数据包含个人数据，所述个人数据包括姓名、绰号、性别、出生年月日、至少一喜好运动项目、日常运动时间、以及身体健康状态的至少其中之一。
8.一种规划健身运动课程的系统，包括对应模块、传感模块、以及判断模块。所述对应模块建立含心肺活动、特定肌肉、肌群及全身肌肉的锻炼标的、多个健身运动项目、以及所述锻炼标的与各所述多个健身运动项目的对应关系；所述传感模块感测健身者的生理状态；以及所述判断模块因应所述生理状态并根据所述对应关系而选择所述多个健身运动项目其中之一或数个项目的组合，以完成所述锻炼标的的锻炼。
9.如实施例8所述的系统，其中所述对应模块更建立包含心肺活动的所述锻炼标的；所述对应模块包含：肌群与健身运动项目对应逻辑单元，建立所述肌群适于受所述健身运动项目训练的所述肌肉锻炼对应关系；以及健身效果与健身运动项目对应逻辑单元，提供可让所述肌群达成训练效果的多组运动项目或多个运动单项，其中所述训练效果是关于所述健身者的耐力、肌力以及肌肥大的成长；所述传感模块感测所述健身者的所述生理状态，以对应地生成传感信号来推算所述训练效果；所述判断模块包含：可训练肌群判断逻辑单元，以所述健身者的所述生理状态来建议所述组可训练肌群或所述组可训练肌肉；课程项目组合逻辑单元，参考所述生理状态并通过所述肌群与健身项目对应逻辑单元来生成包含所述多组运动项目的所述第一部分运动项目或所述多个运动单项的所述第一部份运动单项的运动课程；以及课程参数调整逻辑单元，根据所述训练效果来提供所述运动课程的参数配置建议；所述等参数配置建议包括所述运动训练课程所包含的第一多个运动次数，多个运动组数，各所述运动组所包含的第二多个运动次数，各所述运动组的操作时间，两各所述运动组间的休息时间，及所述运动训练课程的总操作时间及总休息时间的配置；所述系统更包含处理单元，所述多重传感模块感测教练的多个肢体运动，以对应地生成一群多个肢体运动参考信号，所述处理单元比对所述群多个肢体运动参考信号以及所述群多个肢体运动传感信号，以评估所述健身者的协调性或一致性；以及所述传感模块包含感测所述健身者多个肢体运动的加速度的加速度计、感测所述健身者的角加速度的陀螺仪、以及感测所述健身者的所述生理状态的心率计；以及所述系统更包含课程内容显示逻辑单元，其通过呈现方式呈现健身课程表的课程内容，所述呈现方式包括以所述肌群的种类为基础来建议所述健身者的姿势或运动。
10.如实施例8-9任一实施例所述的系统，其中所述系统更包含：健身课程数据库，存储至少一健身课程数据及健身运动数据；个人健身课程数据库，存储健身者的个人健身课程数据及所述健身者的个人健身运动数据；课程项目增删逻辑单元，依据所述健身者的健身层级、意愿或健身资历来提供所述运动课程的项目规划建议；所述多组运动项目或所述多个运动单项存储在系统课程数据库中；所述训练效果是关于所述健身者的耐力、肌力以及肌肥大的成长；所述生理状态是关于所述健身者的肌肉或肌群的疲劳程度或是运动后的恢复程度；所述健身层级是关于从事健身运动的初阶者、进阶者、或专家的健身运动操作精熟度；所述意愿是关于所述健身者的主观喜好或所述系统所判定的必要锻炼的肌群；所述健身课程数据包括至少一健身运动项目及多个健身运动项目的组合；所述健身经历是关于所述健身者的已有的个人健身课程，其存储于健身课程数据库；所述项目调整建议包括各所述训练项目的増删及布局；所述健身运动数据是通过所述多重传感模块所传感到的标准健身运动信号来生成；所述标准健身运动信号是健身教练的运动特征信号；所述呈现方式包括以所述肌群的种类为基础来建议所述健身者的姿势或运动；以及所述健身者的个人健身课程数据包含个人数据，所述个人数据包括姓名、绰号、性别、出生年月日、至少一喜好运动项目、日常运动时间、以及身体健康状态的至少其中之一。
本案虽以优选实施例公开如上，然其并非用以限定本案的范围，任何熟习此项技艺者，在不脱离本案的精神和范围内所作的变动与修饰，皆应属本案的涵盖范围。
符号说明
10：规划健身课程的系统 101：对应模块
103：判断模块 102：传感模块
104：课程参数调整模块
20：健身运动训练课程的修订装置 201：输入设备
1021：多传感器模块 202：显示设备
1022：生理状态传感模块 12：处理单元
122：卡路里计算单元 121：主成分分析单元
124：参数优化单元 123：向量合成运算单元
WCI：运动特性成果指标 WAI：运动能力成果指标
PEI：生理现象指标 WEI：健身运动效果指标
FC：类别因素 GWPPO：参数优化后的健身运动课程
S101：可训练的目标肌群建议 S103：课程组合建议
S102：运动项目列表与肌群对应建议 S105：课程内各项目的组数与次数的建议
S104：运动项目选择配入课程的建议 S106：个人课程内容生成
RHD：右手运动传感装置 LHD：左手运动传感装置
RFD：右脚运动传感装置 30：规划健身运动课程的系统
302：个人健身课程数据库 301：健身课程数据库
303：肌群与健身运动项目对应逻辑单元 304：健身效果与健身运动项目对应单元
305：可训练肌群判断单元 306：课程项目组合逻辑单元
307：课程项目增删逻辑单元 308：多重传感模块
309：课程参数调整逻辑单元 310：课程内容显示逻辑单元

Claims (10)

1.一种规划健身运动课程的方法，包括下列步骤：
为健身者提供关于至少一组可训练肌群的提示；
通过使用多重传感模块来感测所述健身者的多个肢体运动，以对应地生成群多个肢体运动传感信号；
基于所述群多个肢体运动传感信号来推算所述组可训练肌群的特定训练效果以确定训练效果数据，其中所述特定训练效果通过实施多组训练项目或多个训练单项而被预期地达成；
根据所述健身者的生理状态来生成训练课程数据，所述训练课程数据被配置以表示包含所述多组训练项目的第一部分训练项目或所述多个训练单项的第一部份训练单项的训练课程；
依据所述健身者的健身层级数据、意愿数据或健身经历数据来提供所述训练课程的项目调整建议；
根据所述训练效果数据来提供所述训练课程的参数配置或建议，以生成健身课程表；
所述参数配置是关于为所述训练课程中所述多组训练项目或所述多个训练单项配置总运动次数分配于多个运动区段、各所述运动区段分配数个运动次数、所述运动区段运动时间、各所述运动区段间具有休息时间、及总休息时间。
2.根据权利要求1所述的方法，更包含下列步骤：
计算所述健身者的所述组可训练肌群的恢复率或疲劳程度；以及
依照所述恢复率或所述疲劳程度的高低顺序来排序所述组可训练肌群。
3.根据权利要求1所述的方法，其中：
所述组可训练肌群是以解剖学上的肌肉群来分类；
所述训练效果是关于所述健身者的耐力、肌力以及肌肥大的成长；以及
所述方法更包括下列步骤：
通过使用所述多重传感模块来感测教练的多个肢体运动，以对应地生成群多个肢体运动参考信号；以及
通过使用处理单元来比对所述群多个肢体运动参考信号以及所述群多个肢体运动传感信号，以评估所述健身者的协调性或一致性。
4.根据权利要求1所述的方法，其中：
所述多组训练项目或所述多个训练单项的数据存储在系统课程数据库中；
所述生理状态是关于所述健身者的肌肉或肌群的疲劳程度、或是运动后的恢复程度；
所述健身层级数据被配置以表示所述健身者是健身运动初阶者、健身运动中阶者或是所述健身运动专家者；
所述意愿数据被配置以表示关于所述健身者的主观喜好或所述方法所判定的必要锻炼的肌群；
所述健身经历数据被配置以表示关于所述健身者的已有的个人健身课程，并存储于健身课程数据库中；以及
所述训练课程的项目调整建议包括各所述训练项目的増删及布局；其中：
多个运动区段为多个组数、各所述运动区段分配数个运动次数为各所述组分配数个运动次数、所述运动区段运动时间为每组运动时间、各所述运动区段间具有休息时间为各所述组间具有的休息时间，也就是两组间的休息时间)。
5.一种规划健身运动课程的系统，包括：
健身课程数据库，存储至少健身课程数据及健身运动数据；
个人健身课程数据库，存储健身者的个人健身课程数据及所述健身者的个人健身运动数据；
肌群与健身运动项目对应逻辑单元，建立肌群适于受健身运动项目训练的肌肉锻炼对应数据关系；
健身效果与健身运动项目对应逻辑单元，提供可让所述肌群达成训练效果的多组运动项目或多个运动单项的数据；
可训练肌群判断逻辑单元，以所述健身者的生理状态来建议一组可训练肌群或一组可训练肌肉；
课程项目组合逻辑单元，根据所述生理状态并通过所述肌群与健身项目对应逻辑单元来生成被配置以表示所述多组运动项目的第一部分运动项目或所述多个运动单项的第一部份运动单项的运动课程；
课程项目增删逻辑单元，依据所述健身者的健身层级数据，意愿数据或健身经历数据来提供所述运动课程的项目规划建议；
多重传感模块，通过感测所述健身者的多个肢体运动来对应地生成群多个肢体运动传感信号，以推算所述训练效果；
课程参数调整逻辑单元，根据所述训练效果来提供所述运动课程的参数配置的建议，所述参数配置包括所述运动训练课程所包含的第一多个运动次数、多个运动组数、各所述运动组所包含的第二多个运动次数、各所述运动组的操作时间、两各所述运动组间的休息时间、及所述运动训练课程的总操作时间及总休息时间的配置；以及
课程内容显示逻辑单元，通过呈现方式来呈现健身课程表的课程内容。
6.根据权利要求5所述的系统，其中：
所述系统更包含处理单元，其中所述多重传感模块感测教练的多个肢体运动，以对应地生成群多个肢体运动参考信号，且所述处理单元比对所述群多个肢体运动参考信号以及所述群多个肢体运动传感信号，以评估所述健身者的协调性或一致性；以及
所述多重传感模块包含感测所述健身者的加速度的加速度计、感测所述健身者的角加速度的陀螺仪、以及感测所述健身者的所述生理状态的心率计。
7.根据权利要求5所述的系统，其中：
所述多组运动项目或多个运动单项的数据存储在系统课程数据库中；
所述训练效果是关于所述健身者的耐力、肌力以及肌肥大的成长；
所述生理状态是关于所述健身者的肌肉或肌群的疲劳程度或是运动后的恢复程度；
所述健身层级数据被配置以表示关于从事健身运动的初阶者、进阶者或专家的健身运动操作精熟度；
所述意愿数据被配置以表示关于所述健身者的主观喜好或所述系统所判定的必要锻炼的肌群；
所述健身课程数据被配置以表示至少健身运动项目或多个健身运动项目的组合；
所述健身经历数据被配置以表示关于所述健身者的已有的个人健身课程，并存储于所述个人健身课程数据库中；
所述项目调整建议包括各所述训练项目的増删及布局；
所述健身运动数据是通过所述多重传感模块所传感到的标准健身运动信号来生成；
所述标准健身运动信号是健身教练的运动特征信号；
所述呈现方式包括以所述肌群的种类为基础来建议所述健身者的姿势或运动；以及
所述健身者的个人健身课程数据包含个人数据，所述个人数据包括姓名、绰号、性别、出生年月日、至少一喜好运动项目、日常运动时间、以及身体健康状态的至少其中之一。
8.一种规划健身运动课程的系统，包括：
对应模块，建立含特定肌肉、肌群及全身肌肉的锻炼标的、多个健身运动项目、以及所述锻炼标的与各所述多个健身运动项目的对应关系，提供可让所述肌群达成的训练效果；
多重传感模块，感测健身者的生理状态；以及
判断模块，因应所述生理状态并根据所述对应关系而选择所述多个健身运动项目其中之一或数个项目的组合，以完成所述锻炼标的锻炼，并根据所述训练效果来提供所述运动课程的参数配置建议，所述参数配置建议包括所述运动训练课程所包含的第一多个运动次数，多个运动组数，各所述运动组所包含的第二多个运动次数，各所述运动组的操作时间，两各所述运动组间的休息时间，及所述运动训练课程的总操作时间及总休息时间的配置。
9.根据权利要求8所述的系统，其中：
所述对应模块更建立含心肺活动的所述锻炼标的；
所述对应模块包含：
肌群与健身运动项目对应逻辑单元，建立所述肌群适于受所述健身运动项目训练的所述肌肉锻炼对应关系；以及
健身效果与健身运动项目对应逻辑单元，提供可让所述肌群达成的训练效果的多组运动项目或多个运动单项，其中所述训练效果是关于所述健身者的耐力、肌力以及肌肥大的成长；
所述多重传感模块感测所述健身者的所述生理状态，以对应地生成传感信号来推算所述训练效果；
所述判断模块包含：
可训练肌群判断逻辑单元，以所述健身者的所述生理状态来建议组可训练肌群或组可训练肌肉；
课程项目组合逻辑单元，参考所述生理状态并通过所述肌群与健身项目对应逻辑单元来生成包含所述多组运动项目的第一部分运动项目或多个运动单项的第一部份运动单项的运动课程；以及
课程参数调整逻辑单元，提供所述运动课程的所述参数配置建议；
所述系统更包含处理单元，所述多重传感模块感测教练的多个肢体运动，以对应地生成群多个肢体运动参考信号，所述处理单元比对所述群多个肢体运动参考信号以及所述群多个肢体运动传感信号，以评估所述健身者的协调性或一致性；以及
所述多重传感模块包含感测所述健身者多个肢体运动的加速度的加速度计、感测所述健身者的角加速度的陀螺仪、以及感测所述健身者的所述生理状态的心率计；以及
所述系统更包含课程内容显示逻辑单元，其通过呈现方式呈现健身课程表的课程内容，所述呈现方式包括以所述肌群的种类为基础来建议所述健身者的姿势或运动。
10.根据权利要求9所述的系统，其中：
所述系统更包含：
健身课程数据库，存储至少健身课程数据及健身运动数据；
个人健身课程数据库，存储健身者的个人健身课程数据及所述健身者的个人健身运动数据；
课程项目增删逻辑单元，依据所述健身者的健身层级、意愿或健身经历来提供所述运动课程的项目规划建议；
所述多组运动项目或所述多个运动单项存储在系统课程数据库中；
所述生理状态是关于所述健身者的肌肉或肌群的疲劳程度或是运动后的恢复程度；
所述健身层级是关于从事健身运动的初阶者、进阶者、或专家的健身运动操作精熟度；
所述意愿是关于所述健身者的主观喜好或所述系统所判定的必要锻炼的肌群；
所述健身课程数据包括至少一个健身运动项目或多个健身运动项目的组合；
所述健身经历是关于所述健身者的已有的个人健身课程，其存储于健身课程数据库；
所述项目规划建议包括所述一个健身运动项目或各所述多个健身运动项目的增删及布局；
所述健身运动数据是通过所述多重传感模块所传感到的标准健身运动信号来生成；
所述标准健身运动信号是健身教练的运动特征信号；
所述呈现方式包括以所述肌群的种类为基础来建议所述健身者的姿势或运动；以及
所述健身者的个人健身课程数据包含个人数据，所述个人数据包括姓名、绰号、性别、出生年月日、至少一喜好运动项目、日常运动时间、以及身体健康状态的至少其中之一。
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