CN112587902B - 一种乒乓球运动员训练分析系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种乒乓球运动员训练分析系统。包括姿态传感模块、振动传感模块、主控模块、上位机；振动传感模块包括多个振动传感器，多个振动传感器设置于乒乓球台面上并分别对振动强度进行监测；姿态传感模块，用于监测击球时运动员手臂的姿态数据；主控模块，根据多个振动传感器的设置位置以及振动传感器各自监测得到的数据进行计算，以得到每次击球乒乓球在台面两侧的落点位置坐标；并对每次击球乒乓球的落点位置坐标以及手臂的姿态数据进行处理整合；上位机包括算法模块，算法模块对处理整合后的数据进行聚合分类，得到训练分类结果，并根据训练分类结果给出训练分析。本发明能准确且自动获取乒乓球落点位置，且可对运动员训练进行分析。

Description

一种乒乓球运动员训练分析系统

技术领域

本发明涉及运动训练分析领域，特别是涉及一种乒乓球运动员训练分析系统。

背景技术

目前的乒乓球训练监测的常用方法主要分为两种：一种为人眼识别，即裁判员在比赛过程中直接对打球结果进行判定，此种方法的缺点是易发生误判，对于一些速度较高且有争议的运球难以直接判定；另一种为计算机视觉分析系统，即现今国际比赛中常用的实时回放系统，此系统避免了判定过程中产生误判，但缺点是实时性低，甚至会延误比赛过程和影响运动员发挥。同时现今的乒乓球训练方法通常通过人为观测训练过程从而给出训练建议，耗费大量的人力物力，同时由于人为误差和个人喜好及主观意识的差异，不能对运动员提出最佳的客观训练建议，运动员的训练过程仍然具有很多弊端。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种乒乓球运动员训练分析系统，能够实现监测乒乓球落点位置同时采集运动员的运动姿态数据，使得乒乓球比赛更加公平便捷。同时改善目前的乒乓球智能训练系统中数据准确度较低的问题，提高测量时的精确度和数据采集的实时性，分析打球者的常用方法和不足。本发明采用以下技术方案：

一种乒乓球运动员训练分析系统，包括姿态传感模块、振动传感模块、主控模块、上位机；

振动传感模块包括多个振动传感器，多个振动传感器设置于乒乓球台面上并分别对振动强度进行监测；

姿态传感模块，用于监测击球时运动员手臂的姿态数据；

主控模块，根据多个振动传感器的设置位置以及振动传感器各自监测得到的数据进行计算，以得到每次击球乒乓球在台面两侧的落点位置坐标；并对每次击球乒乓球的落点位置坐标以及手臂的姿态数据进行处理整合；

上位机包括算法模块，算法模块对处理整合后的数据进行聚合分类，得到训练分类结果，并根据训练分类结果给出训练分析。

优选的，多个振动传感器均匀布设于乒乓球台面上，形成多组振动传感器组，振动传感器将监测得到的振动强度以电信号的形式传输至主控模块；主控模块选取其中一组振动传感器组传输的电信号，通过AD模数转换将电信号转换为该振动传感器组中每个振动传感器与乒乓球落点的距离，并根据该振动传感器组中每个振动传感器的设置位置以及与乒乓球落点的距离，以计算得到乒乓球的落点位置坐标。

优选的，每组振动传感器组包括三个振动传感器且呈正三角形分布，主控模块选取将乒乓球落点包容在内的一组振动传感器组监测得到的数据进行乒乓球落点位置坐标的计算。

优选的，姿态传感模块包括三轴加速度传感器，三轴加速度传感器穿戴于运动员手臂上，姿态数据包括运动员每次击球时手臂的加速度a，且当三轴加速度传感器水平静置时建立以三轴加速度传感器所在位置为原点，重力加速度所在直线为Z轴，X轴和Y轴位于水平方向的直角坐标系，三轴加速度传感器移动时坐标系随之发生偏移，从而计算得到该加速度a沿各个坐标轴上的加速度分量数据ax、ay和az，以及各加速度分量方向与重力加速度g之间的夹角数据α、β和γ。

优选的，上位机还包括动作筛选模块，动作筛选模块根据姿态数据并利用SVM算法将击球动作分类为干扰动作和正常击球动作，并将分类为干扰动作的击球数据丢弃。

优选的，主控模块还包括时钟单元，时钟单元用于当击球动作被分类为正常击球动作后，记录从发球到乒乓球与桌面第一次接触的时间差T₁以及乒乓球与桌面第一次接触到第二次接触之间的时间差T₂。

优选的，主控模块还包括时间筛选单元，时间筛选单元将正常击球动作中T₁不满足0s<T₁<1.7586s或T₂不满足0s<T₂<1.9568s条件的击球数据丢弃。

优选的，主控模块，将每次击球相应的加速度分量数据、夹角数据以及乒乓球落点的准确位置坐标进行处理整合得到多组数据；

算法模块，利用K-means聚类算法对所述多组数据进行分类，同时统计每个类别的数据组数量，并给出训练分析结果。

优选的，时钟单元还用于计时比赛时间，系统还包括报警模块，报警模块用于当比赛时间结束时进行报警。

优选的，主控模块还包括计分单元，上位机还包括显示模块；

计分单元，根据乒乓球落点的准确位置坐标进行判断是否得分，并进行计分；

显示模块，用于显示计分结果以及训练分析结果。

本发明的优点在于：

1、本发明将姿态动作数据和乒乓球落点数据结合分析，首先采集到乒乓球桌面上两个落点数据的具体坐标值从而获取到两组位置数据，然后再将安装在运动员上臂的三轴加速度传感器采集到的姿态数据传输到主控模块进行处理整合，最终将所有处理过的数据在算法模块中进行聚合分类，从而得到运动员的常用打法分析，从而提出相应训练建议。

2、本发明通过布设于乒乓球台面上的多个振动传感器，以自动进行乒乓球于台面上落点位置坐标的精确计算，因此该落点位置获取的方法也可应用于实际比赛中以计算得分，无需通过裁判肉眼判断，也无需通过比赛回放系统判断，减少了人力物力，且对边界球和触网球等争议球可以精准判断，提高了乒乓球比赛的公正和实时性。

3、本发明在击球数据获取过程中，将被分类为干扰动作的击球数据进行删除，并且将不符合乒乓球与桌面接触时间差的击球数据也进行了删除，最大程度上将无效击球数据进行了删除，保留了有分析价值的数据，极大提高了对运动员打球方法进行分析时的准确性，也提高了本发明在实际比赛中的可用性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是一种乒乓球运动员训练分析系统的结构示意图；

图2是三轴加速度传感器监测击球时运动员手臂姿态数据的示意图；

图3是时钟单元计时得到的时间差T₁、T₂的示意图；

图4是利用K-means聚类算法对所述多组数据进行分类的过程示意图；

图5是本发明的软硬件总体框图；

图6是本发明主控模块的硬件原理图；

图7是一种乒乓球运动员训练分析方法的流程图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实施例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

参照图1，本实施例提供一种乒乓球运动员训练分析系统，包括姿态传感模块、振动传感模块、主控模块、上位机；

振动传感模块包括多个振动传感器，多个振动传感器设置于乒乓球台面上并分别对振动强度进行监测；

姿态传感模块，用于监测击球时运动员手臂的姿态数据；

主控模块，根据多个振动传感器的设置位置以及振动传感器各自监测得到的数据进行计算，以得到每次击球乒乓球在台面两侧的落点位置坐标；并对每次击球乒乓球的落点位置坐标以及手臂的姿态数据进行处理整合；

上位机包括算法模块，算法模块对处理整合后的数据进行聚合分类，得到训练分类结果，并根据训练分类结果给出训练分析。

进行乒乓球落点位置坐标计算的具体方法为：

多个振动传感器均匀布设于乒乓球台面上，形成多组振动传感器组，振动传感器将监测得到的振动强度以电信号的形式传输至主控模块；主控模块选取其中一组振动传感器组传输的电信号，通过AD模数转换将电信号转换为该振动传感器组中每个振动传感器与乒乓球落点的距离，并根据该振动传感器组中每个振动传感器的设置位置以及与乒乓球落点的距离，以计算得到乒乓球的落点位置坐标。

为了使计算得到的乒乓球落点位置坐标结果更为准确，每组振动传感器组包括三个振动传感器且呈正三角形分布，主控模块选取将乒乓球落点包容在内的一组振动传感器组监测得到的数据进行乒乓球落点位置坐标的计算。

参照图2，姿态传感模块包括三轴加速度传感器，三轴加速度传感器穿戴于运动员手臂上，姿态数据包括运动员每次击球时手臂的加速度a，且当三轴加速度传感器水平静置时建立以三轴加速度传感器所在位置为原点，重力加速度所在直线为Z轴，X轴和Y轴位于水平方向的直角坐标系，三轴加速度传感器移动时坐标系随之发生偏移，从而计算得到该加速度a沿各个坐标轴上的加速度分量数据ax、ay和az，X轴与水平方向的夹角为θ、Y轴与水平面的夹角为φ、Z轴与水平面的夹角为ψ，以及各加速度分量方向与重力加速度g之间的夹角数据α、β和γ。具体计算可根据以下公式：

θ＝[arctan(ax/squr(ay*ay+az*az))]*180/π；

φ＝[arctan(ay/squr(ax*ax+az*az))]*180/π；

ψ＝[arctan(az/squr(ax*ax+ay*ay))]*180/π；

α＝90°-θ；β＝90°-φ；γ＝90°-ψ。

上位机还包括动作筛选模块，动作筛选模块根据姿态数据并利用SVM算法将击球动作分类为干扰动作和正常击球动作，并将分类为干扰动作的击球数据丢弃。

主控模块还包括时钟单元，时钟单元用于当击球动作被分类为正常击球动作后，记录从发球到乒乓球与桌面第一次接触的时间差T₁以及乒乓球与桌面第一次接触到第二次接触之间的时间差T₂，可参照图3。

主控模块还包括时间筛选单元，时间筛选单元将正常击球动作中T₁不满足0s<T₁<1.7586s或T₂不满足0s<T₂<1.9568s条件的击球数据丢弃。

可见，本发明对击球数据进行了两次有效筛选，第一次筛选丢弃了不符合击球姿态的击球数据，第二次筛选丢弃了不符合乒乓球落点时间差的击球数据，因此两次数据筛选极大地保留了有分析价值的数据，极大提高了对运动员打球方法进行分析时的准确性，也提高了本发明在实际比赛中的可用性。

主控模块，将每次击球相应的加速度分量数据、夹角数据以及乒乓球落点的准确位置坐标进行处理整合得到多组数据。这里需要说明的是，这里主控模块进行处理整合的数据可以是仅经过所述第一次筛选或仅经过所述第二次筛选，也可以是经过所述两次筛选后留下的数据。另外，主控模块完成一组数据的处理整合后立即将此组数据发送到上位机中进行处理并存储，防止数据溢出或丢失。

算法模块，利用K-means聚类算法对所述多组数据进行分类，同时统计每个类别的数据组数量，并给出训练分析结果。

算法模块利用K-means聚类算法进行分析的具体方法，参照图4：其中K为优化后质心的个数，设置聚类核心为五个(在图中以×表示)，最终可将所有数据分组到五个簇中。首先从原始数据集合clusters中随机选择五个数据点作为初始簇中心(质心)，分别计算每个样本点到五个簇中心的欧氏距离，找到离该点最近的质心，将它归属到对应的簇。分类后的五个簇分别为{C1，C2，C3，C4，C5}，质心向量分别为{μ1,μ2,μ3,μ4,μ5}，重新计算每个样本点与质心的距离后不断更新质心位置，反复迭代直到得到最小平方误差则优化结束，得到最终的分簇结果，分别通过统计每一簇中的数据个数从而分析出运动员常用方法和弱项，给出建议的训练提升方法。

为了便于该系统应用于乒乓球比赛场景，时钟单元还用于计时比赛时间，系统还包括报警模块，报警模块用于当比赛时间结束时进行报警，本发明中报警模块采用蜂鸣器。

主控模块还包括计分单元，上位机还包括显示模块；

计分单元，根据乒乓球落点的准确位置坐标进行判断是否得分，并进行计分。

显示模块用于显示计分结果以及训练分析结果。

上述主控模块设置于乒乓球台下方，主控模块与设置于乒乓球台面上的振动传感模块通过数据传输线相连，主控模块与姿态传感模块无线连接，主控模块与上位机通过数据无线收发模块相连，以进行数据的传输。

参照图5，图5中展示了本发明的软硬件总体框图。

参照图6，图6展示了本发明主控模块的硬件原理图。

参照图7，以下具体以将该系统应用于乒乓球比赛中为例进行说明：

当比赛开始时，时钟单元开始比赛计时，姿态传感模块开始姿态数据的监测，姿态传感模块将监测得到的姿态数据传输至动作筛选模块，动作筛选模块进行动作筛选以将分类为正常击球动作的击球数据保留，分类为干扰动作的击球数据丢弃，当击球动作被分类为正常击球动作后，时钟单元记录从发球到乒乓球与桌面第一次接触的时间差T₁以及乒乓球与桌面第一次接触到第二次接触之间的时间差T₂。然后时间筛选单元将正常击球动作中T₁不满足0s<T₁<1.7586s或T₂不满足0s<T₂<1.9568s条件的击球数据丢弃。再然后根据时钟单元的比赛计时时间，当比赛未结束时，将实时分析得到的打球习惯结果以及计分结果传输至显示模块进行显示，以供运动员在比赛中进行参考，当比赛结束时，将最终计分结果传输至显示模块进行显示。需要说明的是，当比赛结束时，当然也可以将整场比赛的打球习惯结果传输至显示模块进行显示，以供运动员进行最终参考，具体可根据用户需求进行设置。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (3)

1.一种乒乓球运动员训练分析系统，其特征在于，包括姿态传感模块、振动传感模块、主控模块、上位机；

振动传感模块包括多个振动传感器，多个振动传感器设置于乒乓球台面上并分别对振动强度进行监测；

姿态传感模块，用于监测击球时运动员手臂的姿态数据；

主控模块，根据多个振动传感器的设置位置以及振动传感器各自监测得到的数据进行计算，以得到每次击球乒乓球在台面两侧的落点位置坐标；并对每次击球乒乓球的落点位置坐标以及手臂的姿态数据进行处理整合；

上位机包括算法模块，算法模块对处理整合后的数据进行聚合分类，得到训练分类结果，并根据训练分类结果给出训练分析；

多个振动传感器均匀布设于乒乓球台面上，形成多组振动传感器组，振动传感器将监测得到的振动强度以电信号的形式传输至主控模块；主控模块选取其中一组振动传感器组传输的电信号，通过AD模数转换将电信号转换为该振动传感器组中每个振动传感器与乒乓球落点的距离，并根据该振动传感器组中每个振动传感器的设置位置以及与乒乓球落点的距离，以计算得到乒乓球的落点位置坐标；

每组振动传感器组包括三个振动传感器且呈正三角形分布，主控模块选取将乒乓球落点包容在内的一组振动传感器组监测得到的数据进行乒乓球落点位置坐标的计算；

姿态传感模块包括三轴加速度传感器，三轴加速度传感器穿戴于运动员手臂上，姿态数据包括运动员每次击球时手臂的加速度a，且当三轴加速度传感器水平静置时建立以三轴加速度传感器所在位置为原点，重力加速度所在直线为Z轴，X轴和Y轴位于水平方向的直角坐标系，三轴加速度传感器移动时坐标系随之发生偏移，从而计算得到该加速度a沿各个坐标轴上的加速度分量数据ax、ay和az，以及各加速度分量方向与重力加速度g之间的夹角数据α、β和γ；

上位机还包括动作筛选模块，动作筛选模块根据姿态数据并利用SVM算法将击球动作分类为干扰动作和正常击球动作，并将分类为干扰动作的击球数据丢弃；

主控模块还包括时钟单元，时钟单元用于当击球动作被分类为正常击球动作后，记录从发球到乒乓球与桌面第一次接触的时间差T1以及乒乓球与桌面第一次接触到第二次接触之间的时间差T2；

主控模块还包括时间筛选单元，时间筛选单元将正常击球动作中T1不满足0s<T1<1.7586s或T2不满足0s<T2<1.9568s条件的击球数据丢弃；

主控模块，将每次击球相应的加速度分量数据、夹角数据以及乒乓球落点的准确位置坐标进行处理整合得到多组数据；

算法模块，利用K-means聚类算法对所述多组数据进行分类，同时统计每个类别的数据组数量，并给出训练分析结果。

2.根据权利要求1所述的一种乒乓球运动员训练分析系统，其特征在于，时钟单元还用于计时比赛时间，系统还包括报警模块，报警模块用于当比赛时间结束时进行报警。

3.根据权利要求1所述的一种乒乓球运动员训练分析系统，其特征在于，主控模块还包括计分单元，上位机还包括显示模块；

计分单元，根据乒乓球落点的准确位置坐标进行判断是否得分，并进行计分；

显示模块，用于显示计分结果以及训练分析结果。

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