CN114404904A - 一种训练指导与反馈方法、系统与设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种健身训练指导方法，具体涉及一种训练指导与反馈方法、系统与设备。克服现有训练设备指导方法简单、方式单一、指导效果不佳的问题。在训练过程中实时采集训练者的运动和生理信息，通过对运动和生理信息数据实时分析计算，为训练者输出个性化的视觉和听觉的训练指导信息，基于对训练完成率、训练完成偏差及实时心率的分析，改变训练负荷重量、调节训练指导中不同训练动作的时间，从而实时调整训练者的训练强度、训练动作速度，休息时间等，降低训练意外风险，为训练者提供精准、科学的个性化训练指导信息，使训练指导满足每个训练者的训练需求，从而提升训练效率。
Description
技术领域
本发明涉及一种健身训练指导方法，具体涉及一种训练指导与反馈方法、系统与设备。
背景技术
随着人们健身意识提升，对训练安全性、科学性、精准性的需求不断增强，传统健身器材已难以满足人们的需求，传统训练器械，往往因训练时训练负荷不够或训练负荷过量，造成训练效果不佳或训练损伤，因此需要根据训练者自身情况进行专业的指导训练。受限于专业训练指导人员数量少、指导价格高，因此，需要训练设备能够根据人们的训练需求进行训练指导与反馈。
目前大部分普通训练设备通常不能反馈训练者的训练位置变化、训练强度变化、训练动作速度等参数，因此，不能指示训练者消耗的做功及训练量。也有部分含有传感器的训练设备，能够用传感器采集训练者的训练位置、训练强度等参数，如中国专利CN201410820086.2，公开一种通过脉搏血氧仪监测运动强度的方法，包含脉搏血氧传感器，能测量脉搏信息，通过脉搏的数值提示训练者的运动强度。但是其只能作为简单提示，缺乏系统的训练指导方法。也有部分训练设备可以通过声音提醒训练者进行负荷训练，但是只能提醒训练者做类似“拉起”、“放下”的动作，能够提示训练者控制节奏，但是未能与训练反馈数据结合，且缺乏对训练者训练位置、训练强度、训练速度的指导，此类训练指导系统指导方法简单、方式单一、指导效果不佳。
发明内容
本发明的目的是提供一种训练指导与反馈方法、系统与设备，以克服现有训练设备指导方法简单、方式单一、指导效果不佳的问题。
本发明的构思是：
本发明根据训练者的训练目标，制定明确的训练指导计划，在训练过程中，实时判断训练者训练动作与训练指导计划是否一致，在训练动作与指导存在较大偏差时，能够直观提醒训练者调整训练动作，实现有效的指导。此外，在训练的同时，根据训练者的个体情况，结合训练目标，实时调整训练指导计划，从而为每个训练者提供个性化的指导。实现精准直观的训练反馈显示、安全的过程预警、科学合理的训练指导。
本发明的技术方案是提供一种训练指导与反馈方法，其特殊之处在于，包括以下过程：
步骤1、在训练者训练之前，根据训练者基本信息及训练者训练前的生理信息匹配适合训练者的基础训练指导信息；
步骤2、显示基础训练指导信息，并同步基于基础训练指导信息输出训练指导指令；
步骤3、按照设定频率采集训练者在基础训练指导下进行训练的数据，并生成实际训练动作曲线，实时分析训练者的实际训练动作曲线，基于评价标准，评价训练效果；根据训练效果，个性化实时调整基础训练指导信息，获得优化后的训练指导信息；
步骤4、按照设定频率采集训练者在优化后的训练指导下进行训练的数据，实时判断训练者的实际训练动作与优化后的训练指导信息是否一致，若不一致，发送调整指令，提醒训练者调整训练动作。
进一步地，步骤1中的基础训练指导信息包括负荷的重量及随时间变化的建议训练者拉起及放下负荷的最高位置sH(t)曲线和最低位置sL(t)曲线。
进一步地，步骤2中的训练指导指令为“拉起”、“维持”、“下降”、“放松”的语音提示。
进一步地，步骤3中训练者的实际训练动作曲线为确定的训练负荷w下的负荷实际拉起距离s与时间t的s(t)曲线。
进一步地，步骤3中评价标准参数为：训练者实时心率A，训练者的训练完成率p及训练完成偏差σ；
其中训练者的训练完成率p指整个训练过程中s(t)曲线在sH(t)曲线和sL(t)曲线之间的百分比；p越高说明训练动作越符合训练指导，训练的动作越标准；
训练完成偏差σ指训练过程中不能满足基础训练指导的偏差，σ越大指实际训练过程和基础训练指导偏差越大；
其中，n为s(t)曲线中不在sH(t)曲线与sL(t)曲线之间的时间点总数量；
sA(t)为标准训练指导曲线为与sH(t)曲线、sL(t)曲线的距离相同的点组成的曲线，sA(t)＝[sH(t)+sL(t)]/2；
步骤3中，实时分析训练者的实际训练动作曲线，提取上述评价标准参数，判断上述评价标准参数落入的标准范围，按照该标准范围对应的调整方案对基础训练指导信息进行调整，获得优化后的训练指导信息。
进一步地，步骤3中基于评价标准，评价训练效果；根据训练效果，个性化实时调整基础训练指导信息，获得优化后的训练指导信息，具体为：
a、当训练1组动作结束后，若平均心率值
且训练完成率p≤0.65，则按如下方法调整下一组训练的负荷重量w'：
其中，w为上一组训练负荷重量，σ为训练完成偏差，Smax为每次训练拉起负荷的目标距离；Amax为训练者心率最高阈值；
若w'结果为小数，则向上取整，取训练系统能提供的最接近w'的值为w'，其他保持不变继续训练；
b、当训练1组动作结束后，平均心率值
且训练完成率0.65＜p≤0.95，则下一组训练中训练指导的参数不变；
c、当训练1组动作结束后，平均心率值
且训练完成率p≥0.95，则下一组训练中拉起负荷时间t1'、下降负荷时间t3'、两次动作间休息时间t4'分别为：t1'＝0.75×t1，t3'＝0.75×t3，t4'＝0.75×t4；其中t1为上一组训练中拉起负荷时间，t3为上一组训练中下降负荷时间，t4为上一组训练中两次动作间休息时间；
d、当训练1组动作结束后，平均心率值
且训练完成率p≤0.65，则系统此次增加每组之间休息时间t5'＝1.5×t5；
e、当训练1组动作结束后，平均心率值
且1组动作的训练完成率0.65＜p≤0.95，则下一组训练中训练指导的参数不变；
f、当训练1组动作结束后，平均心率值
且1组动作的训练完成率p≥0.95，则下一组训练中拉起负荷时间t1'、下降负荷时间t3'、两次动作间休息时间t4'分别为：t1'＝0.9×t1，t3'＝0.9×t3，t4'＝0.9×t4；
g、当训练1组动作结束后，平均心率值
且连续2组动作的训练完成率p≥0.95，该组训练负荷重量为w，则下一组训练中拉起负荷重量w'按如下方法调整：
w'＝(p+0.1)×w
若w'结果为小数，则向上取整，取训练系统能提供的最接近w'的值为w'，其他保持不变继续训练；
h、当训练1组动作结束后，平均心率值
则系统此次增加每组之间休息时间为原时间的2倍，即t5'＝2×t5；
i、当连续训练2组动作的平均心率值
或1组动作的平均心率值A＞Amax，系统训练指导停止训练，直到A≤60％×Amax再由训练者选择重新开始训练。
进一步地，记录每组训练的训练负荷，针对每个训练者，基础训练指导中基准训练负荷为w0，训练负荷调整的范围是[0.7×w0,1.3×w0]；
若持续训练10组，每次的训练负荷w＜w0，则将基准训练负荷w0'调整为原基准训练负荷w0的0.8倍，即w0'＝w0×0.8；
若持续训练10组，每次的训练负荷w≥w0，则将基准训练负荷w0'调整为原基准训练负荷w0的1.2倍，即w0'＝w0×1.2。
进一步地，基础训练指导t1、t3、t4调整范围均为基准时间值t10、t30、t40的0.5倍到1倍之间，即t1∈[0.5×t10，t10]，t3∈[0.5×t30，t30]，t4∈[0.5×t40，t40]。
本发明还提供一种训练指导与反馈系统，其特殊之处在于：包括存储器及处理器，所述存储器中存储计算机程序，该计算机程序在处理器中被执行时，实现所述的训练指导与反馈方法。
本发明还提供一种计算机存储介质，其特殊之处在于：用于存储程序，程序被执行时实现所述的训练指导与反馈方法。
本发明还提供一种训练指导与反馈设备，其特殊之处在于：包括机械训练装置、运动信息传感器模块、生理信息传感器模块、人机交互模块及控制模块；
机械训练装置为提供训练负荷并与训练者接触的机械装置；
运动信息传感器模块安装在机械训练装置内，用于采集训练者拉起负荷的实际位置及训练负荷信息；
生理信息传感器模块用于穿戴在训练者的身体上，采集训练者心率；
人机交互模块安装在机械训练装置上，用于显示信息，接收训练者的基本信息输入及输出训练指导指令；
控制模块安装在机械训练装置上，与运动信息传感器模块、生理信息传感器模块及人机交互模块通讯；控制模块包括存储器及处理器，存储器内存储计算机程序，该计算机程序被处理器运行时，实现以下过程：
步骤1、在训练者训练之前，根据训练者基本信息及训练者训练前的生理信息匹配适合训练者的基础训练指导信息；
步骤2、控制人机交互模块显示基础训练指导信息，并同步基于基础训练指导信息输出训练指导指令；
步骤3、控制运动信息传感器模块按照设定频率采集训练者在基础训练指导下进行训练的数据，生成实际训练动作曲线，实时分析训练者的实际训练动作曲线，基于评价标准，评价训练效果；根据训练效果，个性化实时调整基础训练指导信息，获得优化后的训练指导信息；
步骤4、控制运动信息传感器模块按照设定频率采集训练者在优化后的训练指导下进行训练的数据，实时判断训练者的实际训练动作与优化后的训练指导信息是否一致，若不一致，发送调整指令至人机交互模块，输出调整指令，提醒训练者调整训练动作。
进一步地，上述步骤1中的基础训练指导信息包括负荷的重量及随时间变化的建议训练者拉起及放下负荷的最高位置sH(t)曲线和最低位置sL(t)曲线。训练者拉起负荷的位置s应在最高位置sH(t)曲线和最低位置sL(t)曲线之间。
进一步地，上述步骤2中的训练指导指令为“拉起”、“维持”、“下降”、“放松”的语音提示。根据训练者拉起负荷的位置s在基础训练指导信息曲线向上、在最高点维持、向下、在最低点休息的不同情况分别播放“拉起”、“维持”、“下降”、“放松”的语音提示。
进一步地，上述步骤3中训练者的实际训练动作曲线为确定的训练负荷w下的负荷实际拉起距离s与时间t的s(t)曲线。
进一步地，上述步骤3中评价标准参数为：训练者实时心率A，训练者的训练完成率p及训练完成偏差σ；
其中训练者的训练完成率p指整个训练过程中s(t)曲线在sH(t)曲线和sL(t)曲线之间的百分比；
训练完成偏差σ指训练过程中不能满足基础训练指导的偏差，
其中，n为s(t)曲线中不在sH(t)曲线与sL(t)曲线之间的时间点总数量；n的个数与采用频率相关；
sA(t)为标准训练指导曲线为与sH(t)曲线、sL(t)曲线的距离相同的点组成的曲线，sA(t)＝[sH(t)+sL(t)]/2；
步骤3中，实时分析训练者的实际训练动作曲线，提取上述评价标准参数，判断上述评价标准参数落入的标准范围，按照该标准范围对应的调整方案对基础训练指导信息进行调整，获得优化后的训练指导信息。
进一步地，上述步骤3中基于评价标准，评价训练效果；根据训练效果，个性化实时调整基础训练指导信息，获得优化后的训练指导信息，具体为：
a、当训练1组动作结束后，若平均心率值
且训练完成率p≤0.65，则按如下方法调整下一组训练的负荷重量w'：
其中，w为上一组训练负荷重量，σ为训练完成偏差，Smax为每次训练拉起负荷的目标距离；Amax为训练者心率最高阈值；
若w'结果为小数，则向上取整，取训练系统能提供的最接近w'的值为w'，其他保持不变继续训练；
b、当训练1组动作结束后，若平均心率值
且训练完成率0.65＜p≤0.95，则下一组训练中训练指导的参数不变；
c、当训练1组动作结束后，若平均心率值
且训练完成率p≥0.95，则下一组训练中拉起负荷时间t1'、下降负荷时间t3'、两次动作间休息时间t4'分别为：t1'＝0.75×t1，t3'＝0.75×t3，t4'＝0.75×t4；其中t1为上一组训练中拉起负荷时间，t3为上一组训练中下降负荷时间，t4为上一组训练中两次动作间休息时间；
d、当训练1组动作结束后，若平均心率值
且训练完成率p≤0.65，则系统此次增加每组之间休息时间t5'＝1.5×t5；
e、当训练1组动作结束后，若平均心率值
且1组动作的训练完成率0.65＜p≤0.95，则下一组训练中训练指导的参数不变；
f、当训练1组动作结束后，若平均心率值
且1组动作的训练完成率p≥0.95，则下一组训练中拉起负荷时间t1'、下降负荷时间t3'、两次动作间休息时间t4'分别为：t1'＝0.9×t1，t3'＝0.9×t3，t4'＝0.9×t4；
g、当训练1组动作结束后，若平均心率值
且连续2组动作的训练完成率p≥0.95，该组训练负荷重量为w，则下一组训练中拉起负荷重量w'按如下方法调整：
w'＝(p+0.1)×w
若w'结果为小数，则向上取整，取训练系统能提供的最接近w'的值为w'，其他保持不变继续训练；
h、当训练1组动作结束后，若平均心率值
则系统此次增加每组之间休息时间为原时间的2倍，即t5'＝2×t5；
i、当连续训练2组动作的平均心率值
或1组动作的平均心率值A＞Amax，系统训练指导停止训练，直到A≤60％×Amax再由训练者选择重新开始训练。
进一步地，在训练过程中，记录每组训练的训练负荷，针对每个训练者，基础训练指导中基准训练负荷为w0，训练负荷调整的范围是[0.7×w0,1.3×w0]；
若持续训练10组，每次的训练负荷w＜w0，则将基准训练负荷w0'调整为原基准训练负荷w0的0.8倍，即w0'＝w0×0.8；
若持续训练10组，每次的训练负荷w≥w0，则将基准训练负荷w0'调整为原基准训练负荷w0的1.2倍，即w0'＝w0×1.2。
进一步地，在训练过程中，基础训练指导t1、t3、t4调整范围均为基准时间值t10、t30、t40的0.5倍到1倍之间，即t1∈[0.5×t10，t10]，t3∈[0.5×t30，t30]，t4∈[0.5×t40，t40]。
进一步地，运动信息传感器模块包括用于采集训练者拉起负荷的实际位置及训练负荷信息的传感器；用于采集训练者拉起负荷的实际位置的传感器包括监测角度的角位移传感器，监测直线位移的超声传感器、红外传感器、拉线位移传感器或激光传感器；用于采集训练者训练负荷信息的传感器包括拉压力传感器或力矩传感器。
进一步地，生理信息传感器模块包括但不限于穿戴在手腕上的心率传感器或穿戴在上身的心率传感器。
进一步地，人机交互模块包括触控一体机和喇叭；触控一体机用于显示信息，接收训练者的基本信息输入；喇叭用于输出训练指导指令；
步骤2中将基础训练指导信息发送至触控一体机显示，并同步通过喇叭输出训练指导指令。
进一步地，控制模块与运动信息传感器模块通过线路连接，与生理信息传感器模块通过无线通信连接；无线通信包括但不限于蓝牙、Wi f i传输方式；与人机交互模块通过线路连接。
本发明的有益效果是：
本发明提供一套训练指导与反馈方法及设备，在训练过程中实时采集训练者的运动和生理信息，通过对运动和生理信息数据实时分析计算，为训练者输出个性化的视觉和听觉的训练指导信息，基于对训练完成率、训练完成偏差及实时心率的分析，改变训练负荷重量、调节训练指导中不同训练动作的时间，从而实时调整训练者的训练强度、训练动作速度，休息时间等，降低训练意外风险，为训练者提供精准、科学的个性化训练指导信息，使训练指导满足每个训练者的训练需求，从而提升训练效率。
附图说明
图1为实施例中sH(t)曲线、sL(t)曲线、sA(t)曲线，以及实际训练产生的s(t)曲线示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
实施例1
本实施例公开一种训练指导与反馈方法，通过以下步骤实现：
步骤1、在训练者训练之前，根据训练者基本信息及训练者训练前的生理信息匹配适合训练者的基础训练指导信息；
本实施例中在训练之前，首先定义一组适用于多数人的训练指导信息，该组训练指导信息按照难易程度包括从1到10的10种训练指导信息。区别在于难度1的训练强度最容易，难度10的训练强度最大。强度具体体现在训练负荷更大，训练动作的完成频率要求更高。本实施例根据训练者基本信息及训练者训练前的生理信息匹配适合训练者的训练指导信息作为基础训练指导信息。
其中，基础训练指导信息包括负荷的重量及随时间变化的建议训练者拉起及放下负荷的最高位置sH(t)曲线和最低位置sL(t)曲线。
步骤2、显示基础训练指导信息曲线，根据基础训练指导曲线负荷位置向上、在最高点维持、向下、在最低点休息的不同情况分别播放“拉起”、“维持”、“下降”、“放松”的语音训练指导指令。
步骤3、按照设定频率采集训练者在基础训练指导下进行训练的数据，并生成实际训练动作曲线，此时实际训练动作曲线为确定的训练负荷w下的负荷实际拉起距离s与时间t的s(t)曲线。实时分析训练者的实际训练动作曲线，提取训练者实时心率A，训练者的训练完成率p及训练完成偏差σ；判断上述评价标准参数落入的标准范围，按照该标准范围对应的调整方案对基础训练指导信息进行调整，获得优化后的训练指导信息。
其中训练者的训练完成率p指整个训练过程中s(t)曲线在sH(t)曲线和sL(t)曲线之间的百分比；p越高说明训练动作越符合训练指导，训练的动作越标准；
训练完成偏差σ指训练过程中不能满足基础训练指导的偏差，σ越大指实际训练过程和基础训练指导偏差越大；
其中，n为s(t)曲线中不在sH(t)曲线与sL(t)曲线之间的时间点总数量；
sA(t)为标准训练指导曲线为与sH(t)曲线、sL(t)曲线的距离相同的点组成的曲线，sA(t)＝[sH(t)+sL(t)]/2；
具体的调整过程如下：
a、当训练1组动作结束后，若平均心率值
且训练完成率p≤0.65，则按如下方法调整下一组训练的负荷重量w'：
其中，w为上一组训练负荷重量，σ为训练完成偏差，Smax为每次训练拉起负荷的目标距离；Amax为训练者心率最高阈值；
若w'结果为小数，则向上取整，取训练系统能提供的最接近w'的值为w'，其他保持不变继续训练；
b、当训练1组动作结束后，平均心率值
且训练完成率0.65＜p≤0.95，则下一组训练中训练指导的参数不变；
c、当训练1组动作结束后，平均心率值
且训练完成率p≥0.95，则下一组训练中拉起负荷时间t1'、下降负荷时间t3'、两次动作间休息时间t4'分别为：t1'＝0.75×t1，t3'＝0.75×t3，t4'＝0.75×t4；其中t1为上一组训练中拉起负荷时间，t3为上一组训练中下降负荷时间，t4为上一组训练中两次动作间休息时间；
d、当训练1组动作结束后，平均心率值
且训练完成率p≤0.65，则系统此次增加每组之间休息时间t5'＝1.5×t5；
e、当训练1组动作结束后，平均心率值
且1组动作的训练完成率0.65＜p≤0.95，则下一组训练中训练指导的参数不变；
f、当训练1组动作结束后，平均心率值
且1组动作的训练完成率p≥0.95，则下一组训练中拉起负荷时间t1'、下降负荷时间t3'、两次动作间休息时间t4'分别为：t1'＝0.9×t1，t3'＝0.9×t3，t4'＝0.9×t4；
g、当训练1组动作结束后，平均心率值
且连续2组动作的训练完成率p≥0.95，该组训练负荷重量为w，则下一组训练中拉起负荷重量w'按如下方法调整：
w'＝(p+0.1)×w
若w'结果为小数，则向上取整，取训练系统能提供的最接近w'的值为w'，其他保持不变继续训练；
h、当训练1组动作结束后，平均心率值
则系统此次增加每组之间休息时间为原时间的2倍，即t5'＝2×t5；
i、当连续训练2组动作的平均心率值
或1组动作的平均心率值A＞Amax，系统训练指导停止训练，直到A≤60％×Amax再由训练者选择重新开始训练。
j、记录每组训练的训练负荷，针对每个训练者，基础训练指导中基准训练负荷为w0，训练负荷调整的范围是[0.7×w0,1.3×w0]；
若持续训练10组，每次的训练负荷w＜w0，则将基准训练负荷w0'调整为原基准训练负荷w0的0.8倍，即w0'＝w0×0.8；
若持续训练10组，每次的训练负荷w≥w0，则将基准训练负荷w0'调整为原基准训练负荷w0的1.2倍，即w0'＝w0×1.2。
k、基础训练指导t1、t3、t4调整范围均为基准时间值t10、t30、t40的0.5倍到1倍之间，即t1∈[0.5×t10，t10]，t3∈[0.5×t30，t30]，t4∈[0.5×t40，t40]。
步骤4、按照设定频率采集训练者在优化后的训练指导下进行训练的数据，实时判断训练者的实际训练动作与优化后的训练指导信息是否一致，若不一致，发送调整指令，提醒训练者调整训练动作。
本实施例还公开一种训练指导与反馈系统，包括存储器及处理器，所述存储器中存储计算机程序，该计算机程序在处理器中被执行时，实现所述的训练指导与反馈方法。
本实施例还公开一种计算机存储介质，用于存储程序，程序被执行时实现所述的训练指导与反馈方法。在一些可能的实施方式中，本发明还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
用于实现上述方法的程序产品，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
实施例2
本实施例公开一种训练指导与反馈设备，包括机械训练装置、运动信息传感器模块、生理信息传感器模块、人机交互模块及控制模块。机械训练装置为提供训练负荷并与训练者接触的机械装置。运动信息传感器模块安装在机械训练装置内，该模块包括采集训练者拉起负荷的实际位置、训练负荷的传感器。采集训练位置的传感器包括但不限于监测角度的角位移传感器，监测直线位移的超声传感器、红外传感器、拉线位移传感器、激光传感器。监测训练负荷的传感器包括但不限于拉压力传感器、力矩传感器。生理信息传感器模块穿戴在训练者的身体上，用于采集训练者心率，包括但不限于穿戴在手腕上的心率传感器、穿戴在上身的心率传感器。人机交互模块安装在机械训练装置上，包括触控一体机和喇叭，提供画面视觉和声音听觉反馈，能够进行触摸操作输入，可接收训练者的基本信息输入。控制模块安装在机械装置上，包括微处理器和接口板，控制模块与运动信息传感器模块通过线路连接，与生理信息传感器模块通过无线通信连接，无线通信包括但不限于蓝牙、Wifi传输方式，与人机交互模块通过线路连接。控制模块在训练者训练之前，根据训练者基本信息及训练者训练前的生理信息匹配适合训练者的基础训练指导信息；在训练过程中，接收运动信息传感器模块、生理信息传感器模块的数据，根据训练者基本信息、运动信息传感器反馈、生理信息传感器反馈在人机交互模块的触控一体机上显示训练指导信息，并同步由喇叭通过声音输出训练指导指令。控制模块根据运动信息传感器模块、生理信息传感器模块反馈，获得训练者的实际训练动作曲线，实时分析训练者的实际训练动作曲线，评价训练效果；根据训练效果，实时调整训练指导信息，使训练者得到高效训练。并实时判断训练者的实际训练动作与调整后的训练指导信息是否一致，若不一致，发送调整指令至人机交互模块，通过声音输出调整指令，提醒训练者调整训练动作。
触控一体机显示基础训练指导信息曲线，即随时间变化的建议训练者拉起及放下负荷的最高位置sH(t)曲线和最低位置sL(t)曲线，训练者拉起负荷的位置s应在最高位置sH曲线和最低位置sL曲线之间。同时，喇叭根据基础训练指导曲线负荷位置向上、在最高点维持、向下、在最低点休息的不同情况分别播放“拉起”、“维持”、“下降”、“放松”的语音提示。本实施例触控一体机上显示的训练指导信息如图1所示，图中标识了sH(t)曲线、sL(t)曲线、sA(t)曲线，以及实际训练产生的s(t)曲线。训练指导与反馈系统根据训练完成率、训练完成偏差及实时心率的分析，调整训练负荷重量、训练指导中各时间参数，从而实时调整训练者的训练强度、训练动作速度，休息时间。
训练者的实际训练动作曲线可表示为确定的训练负荷w下的负荷实际拉起距离s与时间t的曲线s(t)。
针对每个训练者，在训练者训练过程中，控制模块根据训练者基本信息、运动信息传感器模块反馈数据、生理信息传感器模块反馈数据，个性化实时调整调整基础训练指导信息。
训练指导信息的可变参数包括负荷重量w，每次负荷目标拉起距离Smax，训练组数N，每组训练次数n，每次拉起负荷时间t1，维持负荷位置时间t2，下降负荷时间t3，两次动作间休息时间t4，每组休息时间t5，标准训练指导曲线允许偏差Δs(t)。其中，Smax与针对训练的肌肉相关，相同肌肉动作训练中不改变；Δs(t)指训练指导信息在时刻t中sH与sL的差,即Δs(t)＝sH(t)-sL(t)。Δs(t)越小则训练指导信息对训练者的要求更高，Δs(t)越大则训练指导信息对训练者的要求更低。
训练指导信息的一套训练动作分为N组，每组训练n次，每组训练之间休息时间t5，每次训练之间休息时间t4，一次完整训练动作的时间为t0＝t1+t2+t3+t4，一组训练的时间为tg＝t0×n，一套训练动作的总时间为tN＝tg×N+t5×(N-1)。每次训练的负荷重量w，每次训练拉起负荷的目标距离Smax。
影响训练指导信息参数的因素有训练者年龄a，训练者实时心率A，训练者的训练完成率p，训练完成偏差σ。
训练完成率p指整个训练过程中s(t)曲线在sH(t)曲线和sL(t)曲线之间的百分比，p越高说明训练动作越符合训练指导，训练的动作越标准。标准训练指导曲线sA(t)为与sH(t)、sL(t)的距离相同的点组成的曲线，sA(t)＝[sH(t)+sL(t)]/2。
训练完成偏差σ指训练过程中不能满足训练指导的偏差，σ越大指实际训练过程和训练指导偏差越大。
其中，n为不在sH(t)与sL(t)之间的时间点总数量。
评价训练效果的参数包括训练负荷重量w，做功量W，做功距离St，功率P，标准完成次数Ntf，本套训练的训练完成率p，训练完成偏差σ。其中，标准完成次数Ntf指一次训练动作时间t0内训练完成率p都为100％的训练总次数。在本实施例中，主要基于训练者实时心率A，训练者的训练完成率p，训练完成偏差σ实时调整优化训练者的训练指导信息。
训练者心率最高阈值Amax＝220-a，连续1组训练的平均心率值
训练者在基础训练指导下进行训练，控制模块实时分析训练者的s(t)曲线，根据影响训练指导信息的因素，按如下过程，个性化实时调整训练指导信息。
(1)当训练1组动作结束后，平均心率值
且训练完成率p≤0.65，该组训练负荷重量为w，训练完成偏差σ，则下一组训练的负荷重量w'按如下方法调整：
若w'结果为小数，则向上取整，取训练系统能提供的最接近w'的值为w'，其他保持不变继续训练。
(2)当训练1组动作结束后，平均心率值
且训练完成率0.65＜p≤0.95，则下一组训练中训练指导的参数不变。
(3)当训练1组动作结束后，平均心率值
且训练完成率p≥0.95，则下一组训练中拉起负荷时间t1'、下降负荷时间t3'、两次动作间休息时间t4'为上一组t1、t3、t4调整的0.75倍，即t1'＝0.75×t1，t3'＝0.75×t3，t4'＝0.75×t4。
(4)当训练1组动作结束后，平均心率值
且训练完成率p≤0.65，则系统此次增加每组之间休息时间t5'＝1.5×t5。
(5)当训练1组动作结束后，平均心率值
且1组动作的训练完成率0.65＜p≤0.95，则下一组训练中训练指导的参数不变。
(6)当训练1组动作结束后，平均心率值
且1组动作的训练完成率p≥0.95，则下一组训练中拉起负荷时间t1'、下降负荷时间t3'、两次动作间休息时间t4'为上一组t1、t3、t4的0.9倍，即t1'＝0.9×t1，t3'＝0.9×t3，t4'＝0.9×t4。
(7)当训练1组动作结束后，平均心率值
且连续2组动作的训练完成率p≥0.95，该组训练负荷重量为w，则下一组训练中拉起负荷重量w'按如下方法调整：
w'＝(p+0.1)×w
若w'结果为小数，则向上取整，取训练系统能提供的最接近w'的值为w'，其他保持不变继续训练。
(8)当训练1组动作结束后，平均心率值
则系统此次增加每组之间休息时间为原时间的2倍，即t5'＝2×t5。
(9)当连续训练2组动作的平均心率值
或1组动作的平均心率值A＞Amax，系统训练指导停止训练，直到A≤60％×Amax再由训练者选择重新开始训练。
(10)系统记录每组训练的训练负荷，针对每个训练者，基础训练指导中基准训练负荷为w0，训练负荷调整的范围是[0.7×w0,1.3×w0]。
若持续训练10组，每次的训练负荷w＜w0，则将基准训练负荷w0'调整为原基准训练负荷w0的0.8倍，即w0'＝w0×0.8；
若持续训练10组，每次的训练负荷w≥w0，则将基准训练负荷w0'调整为原基准训练负荷w0的1.2倍，即w0'＝w0×1.2。
(11)基础训练指导t1、t3、t4调整范围均为基准时间值t10、t30、t40的0.5倍到1倍之间，即t1∈[0.5×t10，t10]，t3∈[0.5×t30，t30]，t4∈[0.5×t40，t40]。
Claims (22)
1.一种训练指导与反馈方法，其特征在于，包括以下过程：
步骤1、在训练者训练之前，根据训练者基本信息及训练者训练前的生理信息匹配适合训练者的基础训练指导信息；
步骤2、显示基础训练指导信息，并同步基于基础训练指导信息输出训练指导指令；
步骤3、按照设定频率采集训练者在基础训练指导下进行训练的数据，并生成实际训练动作曲线，实时分析训练者的实际训练动作曲线，基于评价标准，评价训练效果；根据训练效果，个性化实时调整基础训练指导信息，获得优化后的训练指导信息；
步骤4、按照设定频率采集训练者在优化后的训练指导下进行训练的数据，实时判断训练者的实际训练动作与优化后的训练指导信息是否一致，若不一致，发送调整指令，提醒训练者调整训练动作。
2.根据权利要求1所述的一种训练指导与反馈方法，其特征在于：步骤1中的基础训练指导信息包括负荷的重量及随时间变化的建议训练者拉起及放下负荷的最高位置sH(t)曲线和最低位置sL(t)曲线。
3.根据权利要求2所述的一种训练指导与反馈方法，其特征在于：步骤2中的训练指导指令为“拉起”、“维持”、“下降”、“放松”的语音提示。
4.根据权利要求3所述的一种训练指导与反馈方法，其特征在于：步骤3中训练者的实际训练动作曲线为确定的训练负荷w下的负荷实际拉起距离s与时间t的s(t)曲线。
5.根据权利要求4所述的一种训练指导与反馈方法，其特征在于：步骤3中评价标准参数为：训练者实时心率A，训练者的训练完成率p及训练完成偏差σ；
其中训练者的训练完成率p指整个训练过程中s(t)曲线在sH(t)曲线和sL(t)曲线之间的百分比；
训练完成偏差σ指训练过程中不能满足基础训练指导的偏差，
其中，n为s(t)曲线中不在sH(t)曲线与sL(t)曲线之间的时间点总数量；
sA(t)为标准训练指导曲线为与sH(t)曲线、sL(t)曲线的距离相同的点组成的曲线，sA(t)＝[sH(t)+sL(t)]/2；
步骤3中，实时分析训练者的实际训练动作曲线，提取上述评价标准参数，判断上述评价标准参数落入的标准范围，按照该标准范围对应的调整方案对基础训练指导信息进行调整，获得优化后的训练指导信息。
6.根据权利要求5所述的一种训练指导与反馈方法，其特征在于：步骤3中基于评价标准，评价训练效果；根据训练效果，个性化实时调整基础训练指导信息，获得优化后的训练指导信息，具体为：
a、当训练1组动作结束后，若平均心率值
且训练完成率p≤0.65，则按如下方法调整下一组训练的负荷重量w'：
其中，w为上一组训练负荷重量，σ为训练完成偏差，Smax为每次训练拉起负荷的目标距离；Amax为训练者心率最高阈值；
若w'结果为小数，则向上取整，取训练系统能提供的最接近w'的值为w'，其他保持不变继续训练；
b、当训练1组动作结束后，平均心率值
且训练完成率0.65＜p≤0.95，则下一组训练中训练指导的参数不变；
c、当训练1组动作结束后，平均心率值
且训练完成率p≥0.95，则下一组训练中拉起负荷时间t1'、下降负荷时间t3'、两次动作间休息时间t4'分别为：t1'＝0.75×t1，t3'＝0.75×t3，t4'＝0.75×t4；其中t1为上一组训练中拉起负荷时间，t3为上一组训练中下降负荷时间，t4为上一组训练中两次动作间休息时间；
d、当训练1组动作结束后，平均心率值
且训练完成率p≤0.65，则系统此次增加每组之间休息时间t5'＝1.5×t5；
e、当训练1组动作结束后，平均心率值
且1组动作的训练完成率0.65＜p≤0.95，则下一组训练中训练指导的参数不变；
f、当训练1组动作结束后，平均心率值
且1组动作的训练完成率p≥0.95，则下一组训练中拉起负荷时间t1'、下降负荷时间t3'、两次动作间休息时间t4'分别为：t1'＝0.9×t1，t3'＝0.9×t3，t4'＝0.9×t4；
g、当训练1组动作结束后，平均心率值
且连续2组动作的训练完成率p≥0.95，该组训练负荷重量为w，则下一组训练中拉起负荷重量w'按如下方法调整：
w'＝(p+0.1)×w
若w'结果为小数，则向上取整，取训练系统能提供的最接近w'的值为w'，其他保持不变继续训练；
h、当训练1组动作结束后，平均心率值
则系统此次增加每组之间休息时间为原时间的2倍，即t5'＝2×t5；
i、当连续训练2组动作的平均心率值
或1组动作的平均心率值A＞Amax，系统训练指导停止训练，直到A≤60％×Amax再由训练者选择重新开始训练。
7.根据权利要求6所述的一种训练指导与反馈方法，其特征在于：记录每组训练的训练负荷，针对每个训练者，基础训练指导中基准训练负荷为w0，训练负荷调整的范围是[0.7×w0,1.3×w0]；
若持续训练10组，每次的训练负荷w＜w0，则将基准训练负荷w0'调整为原基准训练负荷w0的0.8倍，即w0'＝w0×0.8；
若持续训练10组，每次的训练负荷w≥w0，则将基准训练负荷w0'调整为原基准训练负荷w0的1.2倍，即w0'＝w0×1.2。
8.根据权利要求7所述的一种训练指导与反馈方法，其特征在于：基础训练指导t1、t3、t4调整范围均为基准时间值t10、t30、t40的0.5倍到1倍之间，即t1∈[0.5×t10，t10]，t3∈[0.5×t30，t30]，t4∈[0.5×t40，t40]。
9.一种训练指导与反馈系统，其特征在于：包括存储器及处理器，所述存储器中存储计算机程序，该计算机程序在处理器中被执行时，实现权利要求1-8任一所述的训练指导与反馈方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于：用于存储程序，程序被执行时实现权利要求1-8任一所述的训练指导与反馈方法。
11.一种训练指导与反馈设备，其特征在于：包括机械训练装置、运动信息传感器模块、生理信息传感器模块、人机交互模块及控制模块；
机械训练装置为提供训练负荷并与训练者接触的机械装置；
运动信息传感器模块安装在机械训练装置内，用于采集训练者拉起负荷的实际位置及训练负荷信息；
生理信息传感器模块用于穿戴在训练者的身体上，采集训练者心率；
人机交互模块安装在机械训练装置上，用于显示信息，接收训练者的基本信息输入及输出训练指导指令；
控制模块安装在机械训练装置上，与运动信息传感器模块、生理信息传感器模块及人机交互模块通讯；控制模块包括存储器及处理器，存储器内存储计算机程序，该计算机程序被处理器运行时，实现以下过程：
步骤1、在训练者训练之前，根据训练者基本信息及训练者训练前的生理信息匹配适合训练者的基础训练指导信息；
步骤2、控制人机交互模块显示基础训练指导信息，并同步基于基础训练指导信息输出训练指导指令；
步骤3、控制运动信息传感器模块按照设定频率采集训练者在基础训练指导下进行训练的数据，生成实际训练动作曲线，实时分析训练者的实际训练动作曲线，基于评价标准，评价训练效果；根据训练效果，个性化实时调整基础训练指导信息，获得优化后的训练指导信息；
步骤4、控制运动信息传感器模块按照设定频率采集训练者在优化后的训练指导下进行训练的数据，实时判断训练者的实际训练动作与优化后的训练指导信息是否一致，若不一致，发送调整指令至人机交互模块，输出调整指令，提醒训练者调整训练动作。
12.根据权利要求11所述的一种训练指导与反馈设备，其特征在于：步骤1中的基础训练指导信息包括负荷的重量及随时间变化的建议训练者拉起及放下负荷的最高位置sH(t)曲线和最低位置sL(t)曲线。
13.根据权利要求12所述的一种训练指导与反馈设备，其特征在于：步骤2中的训练指导指令为“拉起”、“维持”、“下降”、“放松”的语音提示。
14.根据权利要求13所述的一种训练指导与反馈设备，其特征在于：步骤3中训练者的实际训练动作曲线为确定的训练负荷w下的负荷实际拉起距离s与时间t的s(t)曲线。
15.根据权利要求14所述的一种训练指导与反馈设备，其特征在于：步骤3中评价标准参数为：训练者实时心率A，训练者的训练完成率p及训练完成偏差σ；
其中训练者的训练完成率p指整个训练过程中s(t)曲线在sH(t)曲线和sL(t)曲线之间的百分比；
训练完成偏差σ指训练过程中不能满足基础训练指导的偏差，
其中，n为s(t)曲线中不在sH(t)曲线与sL(t)曲线之间的时间点总数量；n的个数与采用频率相关；
sA(t)为标准训练指导曲线为与sH(t)曲线、sL(t)曲线的距离相同的点组成的曲线，sA(t)＝[sH(t)+sL(t)]/2；
步骤3中，实时分析训练者的实际训练动作曲线，提取上述评价标准参数，判断上述评价标准参数落入的标准范围，按照该标准范围对应的调整方案对基础训练指导信息进行调整，获得优化后的训练指导信息。
16.根据权利要求15所述的一种训练指导与反馈设备，其特征在于：步骤3中基于评价标准，评价训练效果；根据训练效果，个性化实时调整基础训练指导信息，获得优化后的训练指导信息，具体为：
a、当训练1组动作结束后，若平均心率值
且训练完成率p≤0.65，则按如下方法调整下一组训练的负荷重量w'：
其中，w为上一组训练负荷重量，σ为训练完成偏差，Smax为每次训练拉起负荷的目标距离；Amax为训练者心率最高阈值；
若w'结果为小数，则向上取整，取训练系统能提供的最接近w'的值为w'，其他保持不变继续训练；
b、当训练1组动作结束后，若平均心率值
且训练完成率0.65＜p≤0.95，则下一组训练中训练指导的参数不变；
c、当训练1组动作结束后，若平均心率值
且训练完成率p≥0.95，则下一组训练中拉起负荷时间t1'、下降负荷时间t3'、两次动作间休息时间t4'分别为：t1'＝0.75×t1，t3'＝0.75×t3，t4'＝0.75×t4；其中t1为上一组训练中拉起负荷时间，t3为上一组训练中下降负荷时间，t4为上一组训练中两次动作间休息时间；
d、当训练1组动作结束后，若平均心率值
且训练完成率p≤0.65，则系统此次增加每组之间休息时间t5'＝1.5×t5；
e、当训练1组动作结束后，若平均心率值
且1组动作的训练完成率0.65＜p≤0.95，则下一组训练中训练指导的参数不变；
f、当训练1组动作结束后，若平均心率值
且1组动作的训练完成率p≥0.95，则下一组训练中拉起负荷时间t1'、下降负荷时间t3'、两次动作间休息时间t4'分别为：t1'＝0.9×t1，t3'＝0.9×t3，t4'＝0.9×t4；
g、当训练1组动作结束后，若平均心率值
且连续2组动作的训练完成率p≥0.95，该组训练负荷重量为w，则下一组训练中拉起负荷重量w'按如下方法调整：
w'＝(p+0.1)×w
若w'结果为小数，则向上取整，取训练系统能提供的最接近w'的值为w'，其他保持不变继续训练；
h、当训练1组动作结束后，若平均心率值
则系统此次增加每组之间休息时间为原时间的2倍，即t5'＝2×t5；
i、当连续训练2组动作的平均心率值
或1组动作的平均心率值A＞Amax，系统训练指导停止训练，直到A≤60％×Amax再由训练者选择重新开始训练。
17.根据权利要求16所述的一种训练指导与反馈设备，其特征在于：
记录每组训练的训练负荷，针对每个训练者，基础训练指导中基准训练负荷为w0，训练负荷调整的范围是[0.7×w0,1.3×w0]；
若持续训练10组，每次的训练负荷w＜w0，则将基准训练负荷w0'调整为原基准训练负荷w0的0.8倍，即w0'＝w0×0.8；
若持续训练10组，每次的训练负荷w≥w0，则将基准训练负荷w0'调整为原基准训练负荷w0的1.2倍，即w0'＝w0×1.2。
18.根据权利要求17所述的一种训练指导与反馈设备，其特征在于：
基础训练指导t1、t3、t4调整范围均为基准时间值t10、t30、t40的0.5倍到1倍之间，即t1∈[0.5×t10，t10]，t3∈[0.5×t30，t30]，t4∈[0.5×t40，t40]。
19.根据权利要求11-18任一所述的一种训练指导与反馈设备，其特征在于：运动信息传感器模块包括用于采集训练者拉起负荷的实际位置及训练负荷信息的传感器；用于采集训练者拉起负荷的实际位置的传感器包括监测角度的角位移传感器，监测直线位移的超声传感器、红外传感器、拉线位移传感器或激光传感器；用于采集训练者训练负荷信息的传感器包括拉压力传感器或力矩传感器。
20.根据权利要求19所述的一种训练指导与反馈设备，其特征在于：生理信息传感器模块包括穿戴在手腕上的心率传感器或穿戴在上身的心率传感器。
21.根据权利要求20所述的一种训练指导与反馈设备，其特征在于：人机交互模块包括触控一体机和喇叭；触控一体机用于显示信息，接收训练者的基本信息输入；喇叭用于输出训练指导指令；
步骤2中将基础训练指导信息发送至触控一体机显示，并同步通过喇叭输出训练指导指令。
22.根据权利要求21所述的一种训练指导与反馈系统，其特征在于：控制模块与运动信息传感器模块通过线路连接，与生理信息传感器模块通过无线通信连接；无线通信包括但不限于蓝牙、Wifi传输方式；与人机交互模块通过线路连接。
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- 2022-02-16 CN CN202210141767.0A patent/CN114404904A/zh active Pending
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