CN112364564A - 一种基于评价指标的人在回路智能训练负载曲线优化算法 - Google Patents
一种基于评价指标的人在回路智能训练负载曲线优化算法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112364564A CN112364564A CN202011259235.4A CN202011259235A CN112364564A CN 112364564 A CN112364564 A CN 112364564A CN 202011259235 A CN202011259235 A CN 202011259235A CN 112364564 A CN112364564 A CN 112364564A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- training
- evaluation index
- human body
- curve
- training load
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012549 training Methods 0.000 title claims abstract description 111
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 9
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims abstract description 25
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 16
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 11
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 5
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 3
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 10
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000007493 shaping process Methods 0.000 description 3
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 description 3
- 240000007651 Rubus glaucus Species 0.000 description 2
- 235000011034 Rubus glaucus Nutrition 0.000 description 2
- 235000009122 Rubus idaeus Nutrition 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000003183 myoelectrical effect Effects 0.000 description 2
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 2
- 238000001931 thermography Methods 0.000 description 2
- MFRCZYUUKMFJQJ-UHFFFAOYSA-N 1,4-dioxane-2,5-dione;1,3-dioxan-2-one Chemical compound O=C1OCCCO1.O=C1COC(=O)CO1 MFRCZYUUKMFJQJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 206010049565 Muscle fatigue Diseases 0.000 description 1
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000005311 autocorrelation function Methods 0.000 description 1
- 229910002056 binary alloy Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 239000003638 chemical reducing agent Substances 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003387 muscular Effects 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
- 210000001364 upper extremity Anatomy 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/27—Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
- A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
- A63B21/00—Exercising apparatus for developing or strengthening the muscles or joints of the body by working against a counterforce, with or without measuring devices
- A63B21/06—User-manipulated weights
- A63B21/062—User-manipulated weights including guide for vertical or non-vertical weights or array of weights to move against gravity forces
- A63B21/0626—User-manipulated weights including guide for vertical or non-vertical weights or array of weights to move against gravity forces with substantially vertical guiding means
- A63B21/0628—User-manipulated weights including guide for vertical or non-vertical weights or array of weights to move against gravity forces with substantially vertical guiding means for vertical array of weights
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
- A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
- A63B23/00—Exercising apparatus specially adapted for particular parts of the body
- A63B23/035—Exercising apparatus specially adapted for particular parts of the body for limbs, i.e. upper or lower limbs, e.g. simultaneously
- A63B23/12—Exercising apparatus specially adapted for particular parts of the body for limbs, i.e. upper or lower limbs, e.g. simultaneously for upper limbs or related muscles, e.g. chest, upper back or shoulder muscles
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/30—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to physical therapies or activities, e.g. physiotherapy, acupressure or exercising
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/06—Multi-objective optimisation, e.g. Pareto optimisation using simulated annealing [SA], ant colony algorithms or genetic algorithms [GA]
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Physical Education & Sports Medicine (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Orthopedic Medicine & Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Physiology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Geometry (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Pathology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Rehabilitation Tools (AREA)
Abstract
本发明涉及一种训练负载曲线优化算法,特别是一种基于评价指标的人在回路智能训练负载曲线优化算法,其采用训练负载的参数化模型、运动相位同步系统、智能评价指标计划系统、生理信号测量系统和总控制系统,在训练过程中实时监测人体的生理信号获得当前人体的评价指标,并通过总控制系统控制实时改变训练负载的参数化模型,利用运动相位同步系统将模型对应的训练负载曲线应用于训练者,使得训练者实时的人体评价指标在训练过程中能够符合基于智能评价指标计划系统生成的评价指标最佳变化曲线。本发明可以针对不同的训练目的,生成对应的最佳评价指标曲线,相比于单一常值评价指标,时变的曲线更能符合人体这个系统的复杂特性。
Description
技术领域
本发明涉及一种训练负载曲线优化算法,特别是一种基于评价指标的人在回路智能训练负载曲线优化算法。
背景技术
2010-2020年我国参加体育锻炼的人数明显增加,据国家统计局发布,预计到2020年我国体育产业总产值突破3万亿,经常参加锻炼的人数达到4.35亿,人均体育场地面积达到1.8平方米。随着训练人数的增加,存在一个普遍的问题是人们锻炼的目的多种多样。普通大众需要自己学习相当多的训练知识并且在私人训练员或健康教练的经验指导下,才能有效的实现目标。这种训练方式不仅对很多的健身爱好者来说是很昂贵的,而且教练只能凭借自身的经验粗略的指导,无法精准的实现基于特定目标和量化的训练方式。
针对上述情况,现有技术中已经给出过解决方案。
CN111111111A专利提出了一种健身实时监测系统及方法,实时监测系统采集用户体表的温度数据、肌肉热成像图、脸部热成像图、用户健身姿态的视频图像信息,存储到云端服务器,生成具有标准动作的标准3D人物模型和与用户当前健身动作一致的实时3D人物模型。对用户体表的温度数据、肌肉热成像图、脸部热成像图数据进行处理,计算出用户肌肉的疲劳程度,在3D模型上用不同颜色显示疲劳程度。该方法可以方便用户改正自己错误的健身动作,又可以实时了解身体肌肉的疲劳程度,避免造成损伤。
KEEP公司的手环能够通过输入人体生理参数,得到训练过程中的最佳心率大小,训练者可以在训练过程中保持这个心率大小实现最佳的训练结果。KEEP 同时可以检测人的运动角度矫正训练姿势,计算卡路里。
但是,现有技术中仍存在以下不足:
首先,目前训练者只能实现简单的健身指标,如心率,训练者能够较好的维持在某一个值。如果指标在训练的过程中是时变的,那么单靠训练者和教练也难以实现了。
其次,智能健身提出的较为复杂,更加接近人体真实情况的健身指标,譬如疲劳度、能耗、血氧含量等,训练者只能凭借自身的经验粗略的去实现,目前的智能健身系统控制回路也并没有将人包含在内,因此无法精准的实现基于健身指标的精准训练方法。
发明内容
本发明的目的是为了解决上述现有技术的不足而提供一种基于评价指标的人在回路智能训练负载曲线优化算法,其控制回路将人包含在内,可精准的实现基于时变的复杂健身指标曲线目标的训练方式,实现精准的科学的量化训练。
为了实现上述目的,本发明所设计的一种基于评价指标的人在回路智能训练负载曲线优化算法,该算法采用:
训练负载的参数化模型;
通过试验,调研和健身专家的指导,在特定训练目标下,得到针对某组健身训练动作的科学合理的训练负载曲线。训练负载曲线以训练运动相位为自变量,能够适应不同生理参数的训练者和不同的训练运动速度。根据该负载曲线,选择几个对训练效果影响较大的物理参数形成集合,通过改变参数集合,就可以生成一系列的类似的训练负载曲线,满足不同的训练目的要求和健身训练者自身体质的要求。
运动相位同步系统,实现训练负载曲线与训练者的训练周期同步,从而有效的施加预定义的训练负载;
运动相位同步系统输入训练者的关节运动参数,如关节角度,关节速度,关节力矩等,输出预测到的训练动作关节相位,根据预测出的运动关节相位施加训练负载曲线。使得在训练者训练过程中,时刻保持合理的训练负载曲线,避免受伤的同时,实现了更好的训练效果。
智能评价指标计划系统;
为精确的控制训练者的训练状态,智能评价指标计划系统根据训练者的需求,以时间为自变量,生成整个训练阶段的人体评价指标的最佳变化曲线。
生理信号测量系统;
生理信号测量系统实时检测人体的关节运动参数和肌电信号等生理参数,通过人体的生理信号评估出当前人体的评价指标。将当前人体的评价指标与智能评价指标计划系统提供的最佳评价指标变化曲线上的数值对比,输入到总控制系统。
以及,总控制系统,根据人体实时评价指标和实时评价指标调节参数化的训练负载,实现人体训练过程中评价指标的精准曲线控制;
总控制系统可以据此输出符合当前人体状态的最佳的一组训练负载曲线参数,利用之前建立的训练负载的参数化模型生成完整的训练负载曲线,运动相位同步系统将负载曲线施加到训练者上。
其中,在训练者训练过程中实时监测人体的生理信号获得当前人体智能评价指标数值,并通过总控制系统控制实时改变训练负载的参数化模型,利用运动相位同步系统将模型对应的训练负载曲线应用于训练者,使得训练者的智能评价指标在训练过程中能够符合基于智能评价指标计划系统生成的评价指标最佳变化曲线。
本发明可以针对不同的训练目的(增肌、减肥塑身、缓减压力、增强体质),生成对应的最佳评价指标曲线,相比于单一常值评价指标,时变的曲线更能符合人体这个系统的复杂特性。
附图说明
图1是总系统框图;
图2是智能疲劳度计划系统图;
图3是负载调节训练平台的结构示意图。
图中:训练平台1、电机2。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例,都应该属于本发明保护的范围。
作为本发明的一种实施方式,在上肢往复拉伸训练运动的实例中,首先需要建立一个负载施加的小闭环。
小闭环由训练负载的参数化模型、AO算法、关节角度检测、人体组成,用于施加训练负载到人体中进行训练。针对该实例,我们可以建立一个起始时期,发力时期,收尾时期的训练负载曲线,将发力时期的负载大小作为参数θ1,起始时期的相位时间段长度θ2,发力时期结束的时间点θ3,如附图1所示。负载曲线可表示为:
通过修改θ参数即可调整训练负载的曲线形状和特性。模型建立完成后,需要采用运动相位同步系统将负载施加到训练者身上。运动相位同步系统可采用自适应振荡器(AO)算法。AO算法能够根据输入的运动关节曲线参数,迭代收敛获取其频率成分,从而可以获取运动关节曲线的周期大小即训练动作关节相位。AO算法如下:
通过AO算法我们可以获取输入生理信号的当前相位定义关节的0°角度作为相位为零的位置,将该相位与负载参数化曲线模型中的相位比对,即可得出当前时刻需要给定的负载大小F0。负载大小的具体硬件实现是基于电机的力矩控制,结构如附图3所示,该训练平台1的阻力控制发生模块(负载) 由电机2的输出力矩进行控制,电机输出轴与连接线缆相连,将阻力传递给训练者。通过调节电机的输出力矩大小,就能够方便的实现训练负载的调控。电机采用Maxon扁平式电机,输出功率可达400W,添加减速器后输出最大的力矩100Nm。电机的控制器型号为EPOS4 Compact 50/15控制器。健身器材的负载控制曲线采用STM32F103系列单片机,单片机搭载CANOPEN协议通过CAN通讯接口与EPOS 4控制器通讯进行电机的控制。同时AO算法也是搭载于该单片机上的,其接收训练者关节上IMU传感器检测到的角度,计算当前的相位值,然后根据训练负载的模型输出当前时刻需要的负载大小。至此,施加训练负载的小环路已经实现。
其次,为实现基于生理信号评价指标(此处为疲劳度)的控制,需要建立能够反馈当前疲劳度,并基于目标疲劳度进行训练负载模型调节的大闭环控制回路,主要由总控制系统实现。首先需要智能疲劳度计划系统获取生理评价指标的最佳曲线。智能疲劳度计划系统可使用多层感知机神经模型(MLP)实现。该模型的训练数据——最佳疲劳曲线可通过采集专业的训练师或者训练者的数据获取;训练目的(增肌、减肥塑身、缓减压力、增强体质等)可分别用二进制代表,0001代表增肌,0010代表减肥塑身,0100代表减缓压力,1000代表增强体质;生理参数包括体重,身高,腰围,可直接输入模拟量;输出的最佳疲劳度曲线可用其傅里叶变换后的频率分量表示。据此,在MLP模型训练前可以建立,((训练目的,生理参数)-最佳疲劳曲线频率分量)的训练数据库。使用大数据训练后,即可得到可以应用的MLP模型。该算法需要的数据库较大,需要算力大,因此算法可搭载于服务器PC中,获取的疲劳度曲线存储于硬盘中,便于总控制系统进行调用。总控制系统使用循环神经网络神经模型(RNN)实现, RNN的输入参数不仅基于当前时刻的疲劳度,还包含以往的疲劳度,具有更加丰富的信息,控制效果更佳。该模型输入为人体当前疲劳度、疲劳度目标,输出负载曲线的一组参数。由于控制周期在几分钟以内,需要的算法算力一般,因此可搭载于树莓派中。树莓派提取服务器中的该训练者的疲劳度曲线得到目标疲劳度;同时接收生理检测系统获取的肌电信号,计算当前疲劳度。将这两个疲劳度输入到RNN网络中,得到新的训练负载参数化曲线参数θnew,通过串口传递给STM32单片机,从而实现不同训练负载曲线的施加,实现了生理参数的大闭环控制。该模型的训练数据可通过采集专业的训练师或者训练者的训练数据获得。具体实现如下:专业的训练师做特定的一组训练动作,训练的负载曲线使用之前参数化的训练负载模型,检测训练过程中训练师的疲劳度曲线。将某个时刻的疲劳度作为当前人体疲劳度,下一个时刻的疲劳度作为目标疲劳度,与施加的训练负载模型的参数一同建立起训练数据对。经过该数据库训练的RNN 模型可以实现疲劳度控制功能。
研究表明肌电信号同时受到力和疲劳度的影响。为解析出肌肉信号中疲劳度对其的影响,本发明使用肌电信号的幅值和频谱特征进行疲劳度识别:
其中,PSD(f)是对sEMG自相关函数做傅里叶变换得到的功率谱密度函数。 EA,iENG增加,低频段能量增加高频段能量减少,则表明疲劳度增加;EA,iENG 减少,低频段能量减少高频段能量增加,则表明疲劳度减小。详细参考文献 [1,2]。
[1]Luttmann A,MatthiasLaurig W.Electromyographical indicationof muscular fatigue in occupational field studies[J]. International Journalof Industrial Ergonomics,2000,25(6):645-660.
[2]Cifrek M,Medved V,Tonkovi S,et al.Surface EMG based muscle fatigueevaluation in biomechanics[J].Clinical Biomechanic,2009, 24(4):327-340.
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明的构思作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (1)
1.一种基于评价指标的人在回路智能训练负载曲线优化算法,其特征是采用:训练负载的参数化模型,
在特定训练目标下,得到针对某组健身训练动作的标准训练负载曲线;训练负载曲线以训练运动相位为自变量,以适应不同生理参数的训练者和不同的训练运动速度;根据训练负载曲线,选择若干个对训练效果影响较大的物理参数形成集合,通过改变参数集合生成一系列的类似的训练负载曲线,以满足不同的训练目的要求和训练者自身体质的要求;
运动相位同步系统,实现训练负载曲线与训练者的训练周期同步,从而施加预定义的训练负载;
智能评价指标计划系统,根据训练者的需求,以时间为自变量生成整个训练阶段的人体评价指标的最佳变化曲线;
生理信号测量系统,实时检测人体的关节运动参数和肌电信号,通过人体的生理信号评估出当前人体的评价指标,将当前人体的评价指标与智能评价指标计划系统提供的最佳评价指标变化曲线上的数值对比,输入到总控制系统;
以及,总控制系统,根据人体实时评价指标和实时评价指标调节参数化的训练负载,实现人体训练过程中评价指标的精准曲线控制,并据此输出符合当前人体状态的最佳的一组训练负载曲线参数,利用之前建立的训练负载的参数化模型生成完整的训练负载曲线,控制运动相位同步系统将训练负载曲线施加到训练者上;
其中,在训练者训练过程中实时监测人体的生理信号获得当前人体的评价指标,并通过总控制系统控制实时改变训练负载的参数化模型,控制运动相位同步系统将模型对应的训练负载曲线应用于训练者,使得训练者实时的人体评价指标在训练过程中能够符合基于智能评价指标计划系统生成的评价指标最佳变化曲线。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011259235.4A CN112364564A (zh) | 2020-11-12 | 2020-11-12 | 一种基于评价指标的人在回路智能训练负载曲线优化算法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011259235.4A CN112364564A (zh) | 2020-11-12 | 2020-11-12 | 一种基于评价指标的人在回路智能训练负载曲线优化算法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112364564A true CN112364564A (zh) | 2021-02-12 |
Family
ID=74516029
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011259235.4A Pending CN112364564A (zh) | 2020-11-12 | 2020-11-12 | 一种基于评价指标的人在回路智能训练负载曲线优化算法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112364564A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113657705A (zh) * | 2021-07-02 | 2021-11-16 | 浙江大学 | 一种电力现货市场参数影响评估方法、装置及存储介质 |
CN113750445A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-12-07 | 中国科学院理化技术研究所 | 配重控制方法、控制装置以及配重装置 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2126285C1 (ru) * | 1997-03-26 | 1999-02-20 | Мосунов Юрий Сергеевич | Способ тренировки спортсмена и устройство для его осуществления |
US20050164832A1 (en) * | 2003-05-30 | 2005-07-28 | Michael Maschke | Apparatus and method for training adjustment in sports, in particular in running sports |
CN103751989A (zh) * | 2014-01-22 | 2014-04-30 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种下肢力量智能训练系统及其使用方法 |
CN104436535A (zh) * | 2014-11-05 | 2015-03-25 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种基于划船器的心肺耐力训练方法 |
CN106843395A (zh) * | 2017-01-20 | 2017-06-13 | 刘园 | 一种可穿戴健康管理设备及其使用方法 |
CN108836296A (zh) * | 2018-03-26 | 2018-11-20 | 上海星瀚健身有限公司 | 智能健身方法及系统 |
CN108853946A (zh) * | 2018-07-10 | 2018-11-23 | 燕山大学 | 一种基于Kinect的健身指导训练系统及方法 |
CN109529304A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-03-29 | 深圳市量子智能科技有限公司 | 一种智能训练方法和系统 |
KR101970687B1 (ko) * | 2018-04-11 | 2019-04-19 | 주식회사 큐랩 | 개인화 증강현실 기술을 이용한 피트니스 코칭 시스템 |
CN109701208A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-03 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种基于划船动作的智能化老年人肌肉训练设备及方法 |
-
2020
- 2020-11-12 CN CN202011259235.4A patent/CN112364564A/zh active Pending
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2126285C1 (ru) * | 1997-03-26 | 1999-02-20 | Мосунов Юрий Сергеевич | Способ тренировки спортсмена и устройство для его осуществления |
US20050164832A1 (en) * | 2003-05-30 | 2005-07-28 | Michael Maschke | Apparatus and method for training adjustment in sports, in particular in running sports |
CN103751989A (zh) * | 2014-01-22 | 2014-04-30 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种下肢力量智能训练系统及其使用方法 |
CN104436535A (zh) * | 2014-11-05 | 2015-03-25 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种基于划船器的心肺耐力训练方法 |
CN106843395A (zh) * | 2017-01-20 | 2017-06-13 | 刘园 | 一种可穿戴健康管理设备及其使用方法 |
CN108836296A (zh) * | 2018-03-26 | 2018-11-20 | 上海星瀚健身有限公司 | 智能健身方法及系统 |
KR101970687B1 (ko) * | 2018-04-11 | 2019-04-19 | 주식회사 큐랩 | 개인화 증강현실 기술을 이용한 피트니스 코칭 시스템 |
CN108853946A (zh) * | 2018-07-10 | 2018-11-23 | 燕山大学 | 一种基于Kinect的健身指导训练系统及方法 |
CN109529304A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-03-29 | 深圳市量子智能科技有限公司 | 一种智能训练方法和系统 |
CN109701208A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-03 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种基于划船动作的智能化老年人肌肉训练设备及方法 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113657705A (zh) * | 2021-07-02 | 2021-11-16 | 浙江大学 | 一种电力现货市场参数影响评估方法、装置及存储介质 |
CN113657705B (zh) * | 2021-07-02 | 2023-08-04 | 浙江大学 | 一种电力现货市场参数影响评估方法、装置及存储介质 |
CN113750445A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-12-07 | 中国科学院理化技术研究所 | 配重控制方法、控制装置以及配重装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108785997B (zh) | 一种基于变导纳的下肢康复机器人柔顺控制方法 | |
CN110653817B (zh) | 一种基于神经网络的外骨骼机器人助力控制系统与方法 | |
US9750454B2 (en) | Method and device for mobile training data acquisition and analysis of strength training | |
CN110675933B (zh) | 一种手指镜像康复训练系统 | |
CN112364564A (zh) | 一种基于评价指标的人在回路智能训练负载曲线优化算法 | |
CN205198906U (zh) | 一种用于辅助健身的运动模式纠正系统 | |
Esfahlani et al. | An adaptive self-organizing fuzzy logic controller in a serious game for motor impairment rehabilitation | |
CN108154913A (zh) | 一种康复训练参数确定方法、装置、电子设备及系统 | |
CN110339024A (zh) | 下肢外骨骼机器人及其实时步态切换方法及存储装置 | |
CN116981401A (zh) | 一种运动监控方法及其系统 | |
CN106890038A (zh) | 基于myo臂环的假肢手控制系统及其控制方法 | |
CN115105819B (zh) | 一种运动监控方法及其系统 | |
Lalitharatne et al. | Evaluation of fuzzy-neuro modifiers for compensation of the effects of muscle fatigue on EMG-based control to be used in upper-limb power-assist exoskeletons | |
US20230210402A1 (en) | Methods and devices for motion monitoring | |
Li et al. | Engagement enhancement based on Bayesian optimization for adaptive assist-as-needed controller | |
CN109758734A (zh) | 一种具有肌力反馈功能的多模式肌力训练装置及方法 | |
CN114618136A (zh) | 一种基于运动人体科学的牵引拉伸运动装置 | |
Guo et al. | A novel fuzzy neural network-based rehabilitation stage classifying method for the upper limb rehabilitation robotic system | |
CN112932898A (zh) | 一种基于贝叶斯优化的按需辅助康复机器人训练方法 | |
Guo et al. | Upper limb muscle force estimation during table tennis strokes | |
Qu | Real-Time Regulation of Physical Training Intensity Based on Fuzzy Neural Network | |
TWI837620B (zh) | 運動監控方法及系統 | |
Yao et al. | Research on the Prediction of Elbow Joint Angle Based on Mechanomyography | |
WO2024055186A1 (zh) | 一种运动评估方法及系统 | |
WO2023240748A1 (zh) | 基于博弈论和sEMG的上肢康复机器人自适应控制方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |