CN111803906A - 运动训练智能辅助稳定器 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种运动训练智能辅助稳定器，包含MPU9250九轴芯片和通过IIC接线方式相连接的主控芯片stm32f091ccu6；该辅助稳定器解算的方式为通过四元数方式解算。通过运动载体的初始姿态的初始四元数和任意时刻的四元数导数进行解算，通过任意时刻MPU9250九轴芯片测得的三轴角速度计算获取，根据所获得的任意时刻的四元数的值，计算获得欧拉角。本产品在结构上体积小，重量轻，可几乎无碍地佩戴至人体上，例如可佩带在帽子的顶部或底部；在水平倾角检测方面，本技术可以很好地进行测量，能有效地检测人体的水平面上的运动姿态变化，能检测其运动速度的大小，跳跃的高度，还能有效还原其运动的轨迹等功能。

Description

运动训练智能辅助稳定器

技术领域

本发明涉及运动能力训练装置系统技术领域,具体涉及一种电子辅助训练装置。

背景技术

在运动能力训练中，经常需要运动训练人员在动作中保持某种水平倾角，以便最佳的发挥人体的动力或平衡潜能，传统的方法是依靠教练的双眼观察，后者录像通过回放来判断动作的倾角，误差较大，且不能实时纠正动作。而借助传统的设备如直尺水平仪等，其使用不方便，不能自动判断倾角。随着运动和位置芯片的进步和成本的大幅降低，为新一代的运动训练辅助装置的开发提供了很好的核心技术平台。这类芯片可以集成三轴加速度传感器、三轴陀螺仪和三轴磁力计。

三轴加速度传感器的结构可以简化为一个方形盒子里放置着一个球体的装置，当装置静置时，由于重力的影响，球体对盒子的底部会产生一定的压力，而当装置做出运动时，球体会给与运动方向相对的一面施以压力，而这个压力值在精密的集成电子芯片中会以电压的形式呈现出来。这样，通过测量各个轴的电压值并加以计算分析便能得到运动时刻的加速度；陀螺仪利用科里奥利力，通过连续震动的振子在旋转系统中的运动偏移进而改变电路状态，引起相关电路参数的变化，从而可以反映出左右倾斜、前后倾斜和左右摇摆等运动情况；磁力计可以测量到地球磁场，利用加速度传感器和陀螺仪基本可以描述设备的完整运动状态。但是随着长时间运动，会产生累计偏差，这个累计偏差需要一个绝对指向才能进行修正补偿，这时候磁力计就起到很大作用了，由于地球磁场南北极方向是绝对的，可以有效地解决累计偏差，从而修正人体的运动方向、姿态角度、运动力度和速度等。这类芯片在移动通讯设备中已经得到了大量的应用，但作为判断水平倾角和运动轨迹等的运动辅助装置，需要更加小型轻量化，便于固定在身体上并不会阻碍运动，不会造成负担。并且这类设备需要更高的重复使用可靠性和反应速度。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提供了一种可以高效地检测人体运动姿态的变化和运动轨迹并提供相关辅助信息的运动训练智能辅助稳定器。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种运动训练智能辅助稳定器，该辅助稳定器包含MPU9250九轴芯片和通过IIC接线方式与所述九轴芯片MPU9250相连接的主控芯片stm32f091ccu6；该辅助稳定器解算欧拉角，即航向角

俯仰角θ和翻滚角

的方式为通过四元数方式解算，具体为：

通过运动载体的初始姿态的初始四元数和任意时刻的四元数导数

进行解算，计算公式为：

所述

通过任意时刻MPU9250九轴芯片测得的三轴角速度计算获取，计算公式为：

根据所获得的任意时刻的四元数的值，进而计算获得航向角

俯仰角θ和翻滚角

具体计算公式为：

θ＝arcsh(-2(q₀q₂+q₁q₃))

进一步地，该辅助稳定器使用卡尔曼滤波的方法来校正角速度中存在的零偏、噪声和漂移误差。

进一步地，该辅助稳定器还包含报警部分；通过设定相应的欧拉角阈值，比较变化中的欧拉角和设定好的阈值，当超过既定阈值时启动报警部分；所述报警部分为声、光、振报警形式的一种或多种的结合。

进一步地，该辅助稳定器根据获取的欧拉角，即航向角

俯仰角θ和翻滚角

结合九轴芯片MPU9250各个轴的加速度和磁场角度的值进行计算，进而分析还原出运动的轨迹和动作变化，并记录于该辅助稳定器的存储器中。

进一步地，该运动训练智能辅助稳定器外形为一方形的盒子，电路部分位于盒子内部，盒子顶端设有一个开关机按钮，盒子侧边设有USB通讯充电口，盒子上还设有运行状态指示灯。

本发明的有益效果是：本产品在结构上体积小，重量轻，可几乎无碍地佩戴至人体上，例如可佩带在帽子的顶部或底部；在水平倾角检测方面，本技术可以很好地进行测量，能有效地检测人体的水平面上的运动姿态变化，能检测其运动速度的大小，跳跃的高度，还能有效还原其运动的轨迹等功能。

附图说明

图1为本发明的运动训练智能辅助稳定器的外部结构示意图。图中标号的名称为:1-外壳,2-开关机按钮,3-USB通讯充电口,4-运行状态指示灯。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的详细说明，如图1所示，一种运动训练智能辅助稳定器，该水平倾角检测报警器包含姿态检测部分、电源电路部分、蜂鸣器报警电路及主控芯片电路四部分；姿态检测部分是MPU9250传感器及其外围驱动电路，该部分电路负责时刻输出运动状态的各类数据；电源电路部分是电源充放电供给的相关电路，为系统提供必需的电力供给；蜂鸣器电路部分含蜂鸣器和其外围驱动部件，该部分电路主要功能是发出警报蜂鸣声；主控电路包含主芯片和晶振电路，该部分电路是整个系统的中枢，起到了运动数据的采集和分析，达到对姿态动作的变化做出相应的反应。

本产品中的MPU9250九轴芯片是能随着载体姿态变化而输出相应的原始数据，顾名思义，九轴即指三轴加速度、三轴角速度和三轴磁力计的原始数据，而这些原始数据的采集分析是靠stm32f091ccu6主控芯片来处理。主控芯片stm32f091ccu6是通过IIC接线方式与九轴芯片MPU9250相连接，主控芯片通过IIC通信方式给九轴芯片设定好加速度、角速度和磁力计的量程，量程设定在人体极限运动范围内，还需设定好刷新频率；九轴芯片会在设定的频率内更新数据并产生更新中断信号给到主控芯片，主控芯片收到更新中断信号后会主动读取更新到的数据进行分析；而得到的这些原始数据都是原始电压ADC数值，需根据特定量程下的倍值转换后才能得到直观上物理意义明确的九轴数据，尽管得到了这些数据，但仍不能直接拿来使用，因为有可能存在比实际差出很远的误差，这时就需要通过采用一定的校正方式对其进行数据校正，此类校正方式包括卡尔曼滤波或补偿滤波等，进而将数据准确性尽量提到更高的可靠值范围内；得到校正后的原始数据后，需要通过进一步的姿态分析才能得到直观的欧拉角，即航向角、俯仰角和翻滚角。有了这三个欧拉角加上三轴加速度还可进一步分析得到运动的轨迹、速度等运动方面的数据；

在外壳1构造方面，考虑到对佩戴者的最小影响及装机需要，故而本方案将电路部分包括电池装配在一个约为45*25*8的方形盒子1里；佩戴者只要单击一下开关机按钮2便能进行开机，长按又能关机休眠，而通过USB通讯充电口充电的方式对产品进行续航性处理和外部通讯；在外壳1上还设有运行状态指示灯4，用于显示开机状态，充电状态，报警状态等。

本发明的技术关键点在于运动姿态的解算与分析算法的实现，在获得三个姿态角的同时，还要将各个轴的加速度值解和磁场角度值解算出来，进而继续分析还原出运动的大致轨迹和动作变化；载体姿态有多种表示方法，常见的有三种：欧拉角、姿态矩阵、四元数。欧拉角的物理意义最为直观，即航向角

俯仰角θ和翻滚角

这三个角是导航系的三个旋转角度；态矩阵可以由欧拉角直接计算得到、即三个角度对应的转换矩阵依次相乘

四元数表示方法较为抽象，但是底层数据分析都是靠计算出这些四元数来做欧拉角的转换，欧拉角的获得都是间接计算的产物而不会是直接获得。四元数表示姿态时有多个写法，其中一种表示为：

欧拉角表示姿态变换时，表征的是分别绕着(i，j，k)三个坐标轴的三次旋转。根据欧拉定理，这三次旋转可以等效成绕着某一轴一次旋转而成，而这个某轴就是公式中的uⁿ＝(u₁，u₂，u₃)，旋转角度就是公式中的θ。进而四元数通常写为q＝q₀+q₁+q₂+q₃,那么用于姿态表示时，

使用四元数进行载体的姿态更新方程如下

只要知道初始四元数(载体的初始姿态)和四元数的导数就可以完成任意时刻四元数的解算；

是需要求解四元数的微分方程，基本推导过程如下：

其中，

因此：

结果中的角速度为导航系到机体系在导航系下的旋转角速度矢量，但是可以通过陀螺仪测得的是载体系下的角速度，因此还需要一步变换：

由此可得出：

由此得到了四元数导数和载体系角速度的数学关系，展开上式得

而四元数与欧拉角的转换关系为：

sinθ＝-2(q₀q₂+q₁q₃)

可得：

偏航角：

俯仰角：θ＝arcsin(-2(q₀q₂+q₁q₃))

翻滚角：

上述运算可以看出四元数与实际角速度的变换关系，而角速度是可以由九轴内的陀螺仪可实际测量出来的，有了这个数学关系便能得到变化中的四元数。上述模型仅仅是理想状态下的数学模型，实际角速度中必然包含零偏、噪声等误差，更新过程中又不可避免的有漂移发生。所以仅仅用上式是无法给出可以使用的姿态的。实际使用中用到了卡尔曼滤波的方法来校正这些误差，因此初始值可以不必那么精确。给出一个概略的初始值即可。得到欧拉角后，通过设定相应的阈值，比较变化中的欧拉角和设定好的阈值，当超过既定阈值时便做出蜂鸣响应，达到警示提醒的作用。

本产品可以有效地检测人体运动姿态的变化，并通过设定一定的倾斜角检测范围，当超过这个设定值时，警报器响起进而规范人体的动作。在水平倾角检测方面，本产品可以很好地进行测量，但在偏航角方面的检测还是受到了很多因素的影响；如使用环境的所在磁场的影响使得偏航角产生一定的偏差，这使得运动轨迹的还原并不能很精确，这就要求使用的场地尽量避免强磁场的场所。

以上内容仅用以说明本发明的技术方案，本领域的普通技术人员对本发明的技术方案进行的简单修改或者等同替换，均不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (5)

1.一种运动训练智能辅助稳定器，其特征在于：该辅助稳定器包含MPU9250九轴芯片和通过IIC接线方式与所述九轴芯片MPU9250相连接的主控芯片stm32f091ccu6；该辅助稳定器解算欧拉角，即航向角

俯仰角θ和翻滚角

的方式为通过四元数方式解算，具体为：

通过运动载体的初始姿态的初始四元数和任意时刻的四元数导数

进行解算，计算公式为：

所述

通过任意时刻MPU9250九轴芯片测得的三轴角速度计算获取，计算公式为：

根据所获得的任意时刻的四元数的值，进而计算获得航向角

俯仰角θ和翻滚角

具体计算公式为：

θ＝arcsin(-2(q₀q₂+q₁q₃))

2.根据权利要求1所述的运动训练智能辅助稳定器，其特征在于：该辅助稳定器使用卡尔曼滤波的方法来校正角速度中存在的零偏、噪声和漂移误差。

3.根据权利要求1或2所述的运动训练智能辅助稳定器，其特征在于：该辅助稳定器还包含报警部分；通过设定相应的欧拉角阈值，比较变化中的欧拉角和设定好的阈值，当超过既定阈值时启动报警部分；所述报警部分为声、光、振报警形式的一种或多种的结合。

4.根据权利要求3所述的运动训练智能辅助稳定器，其特征在于：该辅助稳定器根据获取的欧拉角，即航向角

俯仰角θ和翻滚角

结合九轴芯片MPU9250各个轴的加速度和磁场角度的值进行计算，进而分析还原出运动的轨迹和动作变化，并记录于该辅助稳定器的存储器中。

5.根据权利要求4所述的运动训练智能辅助稳定器，其特征在于：该运动训练智能辅助稳定器外形为一方形的盒子，电路部分位于盒子内部，盒子顶端设有一个开关机按钮，盒子侧边设有USB通讯充电口，盒子上还设有运行状态指示灯。

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