CN114512035A - 一种适用于体育教学的动作演示系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种适用于体育教学的动作演示系统，包括人工智能眼镜、可穿戴手套、腿部绑定器以及数据处理模块；人工智能眼镜、可穿戴手套以及腿部绑定器佩戴在操作者身上；操作者的手上拿着篮球；人工智能眼镜、可穿戴手套以及腿部绑定器均与数据处理模块连接；可穿戴手套包括控制器和阻力带。本申请通过设置可穿戴手套、人工智能眼镜以及腿部绑定器来实时获取训练人员的基本特征，并且给出教学示范动态轨迹引导训练人员进行标准投篮训练，避免错误运动习惯的形成和纠正的时间精力成本付出，大大提高了训练效率；还通过设置阻力带，能够模拟篮球，进一步提高训练效率；同时通过控制器来及时纠正训练人员的发力，进一步提高规范化投篮训练效果。

Description

一种适用于体育教学的动作演示系统

技术领域

本发明涉及运动训练辅助装置系统领域，尤其涉及一种适用于体育教学的动作演示系统。

背景技术

传统的篮球体育教学包括理论学习与实践练习。

理论学习通常只是通过经验传授的方式对训练人员进行指导，包括从教科书、教练等对象进行学习。通过教科书进行学习时，存在的不足是，基本属于纯理论教学，无法做到“身教”，而且将晦涩的理论文字通过训练人员自身学习，转化为实战技术的过程，跟训练人员自身的学习与理解能力关系较大。而且对学习的结果，训练人员自身几乎不可能验证是否正确。通过教练进行学习时，与教科书相比，解决了“身教”的问题，但仍存在的不足是，教练也只能从表象上观察训练人员的动作与训练结果，教学质量与教练水平的相关性非常大，而一名优秀的教练指导的训练人员的数量也非常有限，不利于大范围地进行训练指导，效率极低。

经过本团队的海量检索，了解到现有的适用于篮球体育教学的动作演示系统主要有如公开号为US09734405B2、WO2003086558A1、US20160325167A1和 US20070238558A1，其中以公开号为US20160325167A1所公开的篮球训练装置，系统和方法尤为具有代表性，提供了方法和针对教学，培训和开发射手以提高射击篮球准确性的各种设备和系统。该方法包括以中心线直线度，43-45度篮球进入角度和11寸射击深度射击篮球。可以单独或以各种组合使用的本发明的物理装置的实施例包括中心线直线度目标获取部分，射程深度目标获取部分和弧光目标获取部分，其教导，开发和加强一致准确的篮球射击公开了一种支架组件，用于将装置实施例可拆卸地附接到篮球圈边缘上方的篮球背板。

综上所述，现有技术中的适用于体育教学的动作演示系统方案还存在不足需要克服。

发明内容

本发明的目的在于，针对现在的适用于篮球体育教学的动作演示系统所存在的不足，提出了一种适用于体育教学的动作演示系统。

为了克服现有技术的不足，本发明采用如下技术方案：

一种适用于体育教学的动作演示系统，包括人工智能眼镜、可穿戴手套、腿部绑定器以及数据处理模块；所述人工智能眼镜、所述可穿戴手套以及所述腿部绑定器佩戴在操作者身上；所述操作者的手上拿着篮球；所述人工智能眼镜、所述可穿戴手套以及所述腿部绑定器均与所述数据处理模块连接；

所述数据处理模块，被构造成用于存储教学示范动态轨迹以及教学音视频数据；所述教学示范动态轨迹以及所述教学音视频数据同步演示；

所述人工智能眼镜，被构造成用于通过混合现实功能的动态自动聚焦，实现所述教学示范动态轨迹在所述篮筐上的实物定位，以使所述操作者跟随所述教学示范动态轨迹进行模仿学习；

所述可穿戴手套包括：

人体上肢大臂环形松紧套、人体上肢小臂环形松紧套以及带护腕松紧手套、与所述人工智能眼镜同步运行的控制器、以及分别设置于各松紧手套中的嵌入式传感器，所述人体上肢大臂环形松紧套、所述人体上肢小臂环形松紧套以及所述带护腕松紧手套沿人体肩部往手指方向依次连接；

所述控制器，被构造成用于控制所述嵌入式传感器将所述教学示范动态轨迹对应的篮球运动数据通过所述人体上肢大臂环形松紧套、所述人体上肢小臂环形松紧套和所述带护腕松紧手套传感导引给所述操作者上肢肌肉群，以便所述操作者的手部动作与所述教学示范动态轨迹聚焦重合且速度保持一致；

所述可穿戴手套还包括：

阻力带，所述阻力带的两端分别与所述带护腕松紧手套的手背位置以及人体上肢小臂环形松紧套位于小臂前端的位置上，所述阻力带用于模拟篮球的重力；

所述腿部绑定器包括：

带部、控制模块以及固定部，所述控制模块包括收容部以及设置于所述收容部内的检测器，所述收容部与所述带部的一端固定连接，所述收容部远离所述带部的另一端上开有贯穿孔，所述固定部设置于所述带部的另一端，所述带部可以绕大腿一周后使带部穿过所述贯穿孔，并通过所述固定部与所述带部固定连接，从而使得所述控制模块固定连接于人体的大腿上；

所述检测器，被构造成用于检测所述大腿的加速度，从而根据人体倾向调整所述教学示范动态轨迹。

进一步地，所述教学示范动态轨迹被构造为基于训练人员基本体征信息和训练人员所站位置得出的最佳投篮曲线范围给出训练前的投篮动作示范演示，所述基本体征信息包括训练人员的手臂极限肌肉强度、大腿重心，所述最佳投篮曲线范围为：

f(x)＝-ρ|x|ⁿ+y，

其中，n为次方数且n≥2；

y为篮球轨迹最高点离地面的高度,记篮筐的中心点为x₁，记所述篮筐的水平线与出手方向切线的交点为x₂，y与x₁x₂连线距离满足：

ρ为篮球抛物高度系数，分别与手臂肌肉强度、阻力带模拟的篮球重力、出手角度以及运动过程中大腿重心与竖直方向的夹角；

所述控制器基于所述最佳投篮曲线范围对所述训练人员的生成轨迹参数进行比对分析，反馈输出给训练人员应当修正的投篮方向、角度和力度。

进一步地，所述数据数据处理模块会根据训练人员在前一个投篮动作过程中的完成度，在所述人工智能眼镜上显示下一个投篮动作的教学示范动态轨迹的显隐性；

在评价系数s＝1的情况下，教学示范动态轨迹的透明度为0％-10％

在评价系数1>s≥0.9的情况下，教学示范动态轨迹的透明度为10％-20％

在评价系数0.9>s≥0.6的情况下，教学示范动态轨迹的透明度为20％-60％

在评价系数0.6>s≥0.3的情况下，教学示范动态轨迹的透明度为60％-90％

在评价系数0.3>s≥0的情况下，教学示范动态轨迹的透明度为90％-100％。

进一步地，所述嵌入式传感器为肌电图传感器。

进一步地，所述检测器包括加速度传感器。

进一步地，所述动作演示系统还包括设置于篮球训练场周围区域的环境监测模块。

进一步地，所述环境监测模块包括红外传感器、压电传感器、加速度传感器、角速度传感器、雷达以及图像采集设备。

进一步地，所述动作演示系统还包括与所述数据处理模块连接的场地扬声器，所述场地扬声器用于根据所述控制器的反馈进行语音反馈。

本发明所取得的有益效果是：

1、通过设置可穿戴手套、人工智能眼镜以及腿部绑定器来实时获取训练人员的基本特征，并且给出教学示范动态轨迹引导训练人员进行标准投篮训练，避免错误运动习惯的形成和纠正的时间精力成本付出，大大提高了训练效率；

2、通过设置阻力带，能够模拟篮球，进一步提高训练效率；

3、同时通过所述控制器来及时纠正训练人员的发力，进一步提高规范化投篮训练效果。

附图说明

从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。

图1为本发明的实施例中的一种适用于体育教学的动作演示系统的结构示意图。

图2为本发明的实施例中的一种适用于体育教学的动作演示系统的最佳投篮曲线示意图。

图3为本发明的实施例中的一种适用于体育教学的动作演示系统的可穿戴手套的结构示意图。

图4为本发明的实施例中的一种适用于体育教学的动作演示系统的腿部绑定器的结构示意图。

图5为本发明的实施例中的一种适用于体育教学的动作演示系统的可穿戴手套的样品示意图。

图中：

1、训练人员；2、篮球；3、篮筐；4、地面；5、可穿戴手套；6、腿部绑定器；7、阻力带；11、第一轨迹曲线；12、第二轨迹曲线；13、第三轨迹曲线。

具体实施方式

为了使得本发明的目的.技术方案及优点更加清楚明白，以下结合其实施例，对本发明进行进一步详细说明；应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。对于本领域技术人员而言，在查阅以下详细描述之后，本实施例的其它系统.方法和/或特征将变得显而易见。旨在所有此类附加的系统.方法.特征和优点都包括在本说明书内.包括在本发明的范围内，并且受所附权利要求书的保护。在以下详细描述描述了所公开的实施例的另外的特征，并且这些特征根据以下将详细描述将是显而易见的。

本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或组件必须具有特定的方位，以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

实施例一。

如图1、图2、图3、图4以及图5所示的一种适用于体育教学的动作演示系统，包括人工智能眼镜、可穿戴手套5、腿部绑定器6以及数据处理模块；所述人工智能眼镜、所述可穿戴手套5以及所述腿部绑定器6佩戴在操作者身上；所述操作者的手上拿着篮球2；所述人工智能眼镜、所述可穿戴手套5以及所述腿部绑定器6均与所述数据处理模块连接；

所述数据处理模块，被构造成用于存储教学示范动态轨迹以及教学音视频数据；所述教学示范动态轨迹以及所述教学音视频数据同步演示；

所述人工智能眼镜，被构造成用于通过混合现实功能的动态自动聚焦，实现所述教学示范动态轨迹在所述篮筐3上的实物定位，以使所述操作者跟随所述教学示范动态轨迹进行模仿学习；

所述可穿戴手套5包括：

人体上肢大臂环形松紧套、人体上肢小臂环形松紧套以及带护腕松紧手套、与所述人工智能眼镜同步运行的控制器、以及分别设置于各松紧手套中的嵌入式传感器，所述人体上肢大臂环形松紧套、所述人体上肢小臂环形松紧套以及所述带护腕松紧手套沿人体肩部往手指方向依次连接；

所述控制器，被构造成用于控制所述嵌入式传感器将所述教学示范动态轨迹对应的篮球2运动数据通过所述人体上肢大臂环形松紧套、所述人体上肢小臂环形松紧套和所述带护腕松紧手套传感导引给所述操作者上肢肌肉群，以便所述操作者的手部动作与所述教学示范动态轨迹聚焦重合且速度保持一致；

所述可穿戴手套5还包括：

阻力带7，所述阻力带7的两端分别与所述带护腕松紧手套的手背位置以及人体上肢小臂环形松紧套位于小臂前端的位置上，所述阻力带7用于模拟篮球2的重力；

所述腿部绑定器6包括：

带部、控制模块以及固定部，所述控制模块包括收容部以及设置于所述收容部内的检测器，所述收容部与所述带部的一端固定连接，所述收容部远离所述带部的另一端上开有贯穿孔，所述固定部设置于所述带部的另一端，所述带部可以绕大腿一周后使带部穿过所述贯穿孔，并通过所述固定部与所述带部固定连接，从而使得所述控制模块固定连接于人体的大腿上；

所述检测器，被构造成用于检测所述大腿的加速度，从而根据人体倾向调整所述教学示范动态轨迹。

在本实施例的优选方案为，所述嵌入式传感器为肌电图传感器。

在本实施例的优选方案为，所述检测器包括加速度传感器。

在本实施例的优选方案为，所述动作演示系统还包括设置于篮球2训练场周围区域的环境监测模块。

在本实施例的优选方案为，所述环境监测模块包括红外传感器、压电传感器、加速度传感器、角速度传感器、雷达以及图像采集设备。

在本实施例的优选方案为，所述动作演示系统还包括与所述数据处理模块连接的场地扬声器，所述场地扬声器用于根据所述控制器的反馈进行语音反馈。

具体的，所述人工智能眼镜可以为现有技术中常用的技术手段，在此不再赘述。

通过上述环境监测模块来获取训练人员1在场地中的位置并提供训练人员1的位置给所述数据处理模块，从而得到训练人员1投篮距离以及投篮姿态，通过所述阻力带7模拟篮球2从而减少由于捡球而带来的跑动，避免浪费时间，同时可以根据使用需求调整阻力带7的力度来慢慢适应篮球2的重量；

同时，在每一次完整的投篮动作过程中，通过肌电图传感器检测手臂肌肉的表面肌电信号，通过运动位置传感器检测手臂与手指的运动轨迹；通过分析采集的表面肌电信号得到投篮时手臂相关肌肉的发力大小、发力先后顺序、手臂肌肉对应的手指姿势，并结合采集的手臂的运动轨迹，得出一个完整的投篮动作的投篮动作采样数据，用于反应参与投篮动作的肌肉与手臂、手指的使用情况；肌电图传感器接触在球员皮肤表面上，球员对其某块肌肉发力时，对其神经元发送电信号，神经元接受到信号后会向其周边的肌肉纤维传递信号，这些在肌肉表面的产生的电信号，将会被肌电图传感器检测到，根据所要检测的肌肉群放置若干肌电图传感器在相对应的位置，即可识别出球员对其手指及其手臂的发力状态，串联各个肌肉发力的状态时间，即可看出球员在投篮时手臂与手指的连贯动作。所述可穿戴手套5上的多个肌电图传感器，可还原出球员在投篮时手臂的动作姿势及相对位置。所述控制器可针对手指和前臂发力程度、投篮的发力顺序、投篮后手臂角度做出计算，并还原结果显示于所述人工智能眼镜上。

由于单独存在的表面肌电信号并不能直接反应投篮动作的正确与否，因此，肌电图传感器检测到表面肌电信号后，和预设的与最佳投篮曲线相对应的肌电流信号参考数据进行对比，分析得出投篮时手臂与手指相关肌肉的发力大小、发力先后顺序、手指使用情况。

在本实施例的优选方案为，所述教学示范动态轨迹被构造为基于训练人员基本体征信息和训练人员1所站位置得出的最佳投篮曲线范围给出训练前的投篮动作示范演示，所述基本体征信息包括训练人员的手臂极限肌肉强度、大腿重心、肩高、臂长、体重、投篮弹跳高度以及投篮时指尖高度，所述最佳投篮曲线范围为：

f(x)＝-ρ|x|ⁿ+y，

其中，n为次方数且n≥2；

y为篮球轨迹最高点离地面的高度,记篮筐3的中心点为B₁，记所述篮筐3的水平线与出手方向切线的交点为B₂，y与B₁B₂连线距离满足：

ρ为篮球2抛物高度系数，分别与手臂肌肉强度、阻力带模拟的篮球重力、出手角度以及运动过程中大腿重心与竖直方向的夹角；

所述控制器基于所述最佳投篮曲线范围对所述训练人员1的生成轨迹参数进行比对分析，反馈输出给训练人员1应当修正的投篮方向、角度和力度。

具体的，所述基本体征信息可以通过所述可穿戴手套5以及所述腿部绑定器6来采集获得，同时也可以将其他基本体征信息提前录入到所述数据处理模块，比如训练人员1肩高臂长体重跳高以及投篮时指尖高度等参数，从而构建更加详尽的训练人员 1训练模型。

更加具体的，为了让训练人员1出手时避免被对手封盖干扰，训练人员1出手高度应尽可能接近训练人员1肩高、臂长与跳高的和，然而，初学者的出手高度往往较低，因此，为了强制性规范动作，投篮的出手高度被设定为训练人员1肩高、臂长与跳高的和，并根据训练人员位置，设定最佳投篮曲线，如图2所示，训练人员1的出手位置为点A，出手高度即出手点距地面4距离为AC，篮球2的最高点为H，篮筐3 的中心点为B₁，篮筐3的水平线与出手方向切线的交点为B₂，最高点H的垂线HD与 B₁B₂连线的交点为O，以O为原点，B₂B₁为X轴，OH为Y轴，出手角度θ为篮球出手方向在CAB₁平面的投影线与过A点水平面的夹角，则可以获得投篮轨迹函数为：

f(x)＝-ρ|x|ⁿ+y，

同时，

其中，a为训练人员1相对于标准成年人的手臂肌肉强度的百分比系数，F为训练人员1的出手力度，b为阻力带模拟的篮球2重力，θ为出手角度，g(θ)为关于θ的函数，ω为运动过程中大腿重心与竖直方向的夹角，也就是运动过程中大腿重心与 CAB₁平面的夹角，h(ω)为关于ω的函数，且g(θ)与h(ω)满足以下关系：

在本实施例的优选方案为，所述ω满足0°≤ω＜90°。

在本实施例的优选方案为，所述数据数据处理模块会根据训练人员1在前一个投篮动作过程中的完成度，在所述人工智能眼镜上显示下一个投篮动作的教学示范动态轨迹的显隐性；

在评价系数s＝1的情况下，教学示范动态轨迹的透明度为0％-10％

在评价系数1>s≥0.9的情况下，教学示范动态轨迹的透明度为10％-20％

在评价系数0.9>s≥0.6的情况下，教学示范动态轨迹的透明度为20％-60％

在评价系数0.6>s≥0.3的情况下，教学示范动态轨迹的透明度为60％-90％

在评价系数0.3>s≥0的情况下，教学示范动态轨迹的透明度为90％-100％。

具体的，所述完成度为训练人员1的投篮动作与最佳投篮曲线的契合度。

实施例二，

本实施例为上述实施例的进一步描述应当理解本实施例包括前述全部技术特征并作进一步具体描述：

系统检测到训练人员1的腿部静止时，判断为静止定点投篮，系统会提示训练人员1瞄准训练人员1与篮筐3中心连线所在垂面上的篮筐3后点。当系统检测到训练人员1的出手点明显低于A点时，提示训练人员1抬高手臂并舒展上身。当系统检测到训练人员1的投篮轨迹的最高点不在OH直线上时，提醒训练人员1调整出手力度。具体的，当训练人员1的投篮轨迹的最高点偏向A点时，系统提示训练人员1增加力道，当训练人员1的投篮轨迹的最高点偏向B₁点时，系统提示训练人员1减小力道。当系统检测到投篮轨迹与CAB₁平面形成夹角α时，即投篮方向偏离，系统会提示训练人员1投篮水平角度修正(-α)角度，使投篮方向正确。

系统检测到训练人员1的腿部有竖直方向的加速度时，由于腿部发力会增加出手力度，判断为运动投篮，即此时的投篮轨迹函数需要修正为：

f(x)＝-ρ|x|ⁿ+y+C，

其中，C为修正值，用于使得在腿部发力状态下的投篮轨迹更加接近于最佳投篮曲线，其可以根据有限次实验获得。

此时系统会提示训练人员1瞄准训练人员与篮筐中心连线所在垂面上的篮筐前点。当系统检测到训练人员的出手点明显低于A点且腿部处于弯曲状态，或当系统检测到训练人员1的出手点明显高于A点且腿部处于伸直状态时，提示训练人员1调整腿部发力时机并调整出手力度。

由于训练人员1在投篮过程中的出手瞬间的压腕使篮球加速回旋，从而可以使篮球2在空气动力学的作用下改变篮球2在空中的弧线，如图2所示，在没有压腕动作时，篮球2的运动轨迹近似为简单的抛物线方程，此时由于篮球2飞入篮筐3的角度较小，导致投篮入筐的容错率较低，投篮命中率较低；而当压腕加强后，方程的次方数与压腕的强度成正比，在相近的投掷力下，压腕增加了篮球2入筐的飞入角度，从而可以增加容错率，提高投篮命中率。图中，第一轨迹曲线11、第二轨迹曲线12、第三轨迹曲线13的分别对应的函数次方数n的关系为n₁＜n₂＜n₃；

由此，函数次方数n越高，投篮命中率越高，从而，最佳投篮曲线被设置为n∈ (n₁,n_max)，其中，n₁为平抛篮球2的抛物线轨迹次方数，n_max设定为训练人员1可压腕获得的篮球2回旋转速极值所对应的次方数。

当系统检测到训练人员1的投篮轨迹的次方数n值较低时，会通过语音提示训练人员1增加压腕力度，并增加投篮出手角度α；当系统检测到训练人员1的投篮轨迹的次方数n值接近极值时，会通过语音提示训练人员1控制压腕力度，并减小投篮出手角度α，从而避免压腕力度过大导致的稳定性降低。

实施例三，

本实施例为上述实施例的进一步描述应当理解本实施例包括前述全部技术特征并作进一步具体描述：

为了得到更精确的检测数据，表面肌电信号与预设的肌电流信号参考电压进行对比前，对表面肌电信号进行优化降噪，防止不必要的杂音也进行分析，得到误差较大的结果。本发明中，对表面肌电信号进行优化降噪包括：对采集的表面肌电信号经带通滤波器得到选定的频率范围，然后再经陷波滤波器过滤噪音频率段，得到优选信号。

表面肌电信号表示的是肌肉在发力时产生的微电流，呈离散状态，不能直接反映投篮动作的完整与连贯性。因此，本实施例分析得出优选信号的时域分布，进而得到每个表面肌电信号的时间分布，进而获得每个肌肉的发力先后顺序；再通过肌电流信号分析模组使用傅里叶转换方法得出优选信号的频域分布后，进行频域平均分析，再与预设的肌电流信号参考数据进行对比，得到投篮时手臂与手指相关肌肉的发力大小、发力先后顺序、手指使用情况。最后，通过肌肉发力大小与肌肉发力先后顺序，识别出一个完整的投篮动作的手臂与手指的发力与肌肉运用是否正确。

由于表面肌电信号的微电流较小，不便于直接进行处理，为了达到更优的优化效果，表面肌电信号在进入带通滤波器之前先进行一次放大，经陷波滤波器输出后进行二次放大。

具体的，肌电图传感器采集到表面肌电信号后，经放大器进行一次放大后，经带通滤波器(band-pass filter)将表面肌电信号进行过滤，得到选定的频率范围，其分布在20Hz到200Hz之间，再通过陷波滤波器(notch filter)滤除频率55Hz到65Hz的信号，得到优选信号。因为60Hz的信号夹带著电线与环境的杂音，将影响最终的分析结果。优选信号再经放大器进行二次放大，然后通过ADC(模数转换器)进行模数转换，得到数字信号。然后对所得的数字信号进行分析，得到时域分布，通过傅里叶变换算法得出频域分布，即对每个肌电图传感器采集到的表面肌电信号进行处理提取特征值，再跟预设的肌电流信号参考数据进行比对，进而识别出对应的手臂、手指动作。

虽然上面已经参考各种实施例描述了本发明，但是应当理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以进行许多改变和修改。也就是说上面讨论的方法，系统和设备是示例。各种配置可以适当地省略，替换或添加各种过程或组件。例如，在替代配置中，可以以与所描述的顺序不同的顺序执行方法，和/或可以添加，省略和/或组合各种部件。而且，关于某些配置描述的特征可以以各种其他配置组合，如可以以类似的方式组合配置的不同方面和元素。此外，随着技术发展其中的元素可以更新，即许多元素是示例，并不限制本公开或权利要求的范围。

在说明书中给出了具体细节以提供对包括实现的示例性配置的透彻理解。然而，可以在没有这些具体细节的情况下实践配置例如，已经示出了众所周知的电路，过程，算法，结构和技术而没有不必要的细节，以避免模糊配置。该描述仅提供示例配置，并且不限制权利要求的范围，适用性或配置。相反，前面对配置的描述将为本领域技术人员提供用于实现所描述的技术的使能描述。在不脱离本公开的精神或范围的情况下，可以对元件的功能和布置进行各种改变。

综上，其旨在上述详细描述被认为是例示性的而非限制性的，并且应当理解，以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (8)

1.一种适用于体育教学的动作演示系统，其特征在于，包括人工智能眼镜、可穿戴手套、腿部绑定器以及数据处理模块；所述人工智能眼镜、所述可穿戴手套以及所述腿部绑定器佩戴在操作者身上；所述操作者的手上拿着篮球；所述人工智能眼镜、所述可穿戴手套以及所述腿部绑定器均与所述数据处理模块连接；

所述数据处理模块，被构造成用于存储教学示范动态轨迹以及教学音视频数据；所述教学示范动态轨迹以及所述教学音视频数据同步演示；

所述人工智能眼镜，被构造成用于通过混合现实功能的动态自动聚焦，实现所述教学示范动态轨迹在所述篮筐上的实物定位，以使所述操作者跟随所述教学示范动态轨迹进行模仿学习；

所述可穿戴手套包括：

人体上肢大臂环形松紧套、人体上肢小臂环形松紧套以及带护腕松紧手套、与所述人工智能眼镜同步运行的控制器、以及分别设置于各松紧手套中的嵌入式传感器，所述人体上肢大臂环形松紧套、所述人体上肢小臂环形松紧套以及所述带护腕松紧手套沿人体肩部往手指方向依次连接；

所述控制器，被构造成用于控制所述嵌入式传感器将所述教学示范动态轨迹对应的篮球运动数据通过所述人体上肢大臂环形松紧套、所述人体上肢小臂环形松紧套和所述带护腕松紧手套传感导引给所述操作者上肢肌肉群，以便所述操作者的手部动作与所述教学示范动态轨迹聚焦重合且速度保持一致；

所述可穿戴手套还包括：

阻力带，所述阻力带的两端分别与所述带护腕松紧手套的手背位置以及人体上肢小臂环形松紧套位于小臂前端的位置上，所述阻力带用于模拟篮球的重力；

所述腿部绑定器包括：

带部、控制模块以及固定部，所述控制模块包括收容部以及设置于所述收容部内的检测器，所述收容部与所述带部的一端固定连接，所述收容部远离所述带部的另一端上开有贯穿孔，所述固定部设置于所述带部的另一端，所述带部可以绕大腿一周后使带部穿过所述贯穿孔，并通过所述固定部与所述带部固定连接，从而使得所述控制模块固定连接于人体的大腿上；

所述检测器，被构造成用于检测所述大腿的加速度，从而根据人体倾向调整所述教学示范动态轨迹。

2.如权利要求1所述的一种适用于体育教学的动作演示系统，其特征在于，所述教学示范动态轨迹被构造为基于训练人员基本体征信息和训练人员所站位置得出的最佳投篮曲线范围给出训练前的投篮动作示范演示，所述基本体征信息包括训练人员的手臂极限肌肉强度、大腿重心，所述最佳投篮曲线范围为：

f(x)＝-ρ|x|ⁿ+y，

其中，n为次方数且n≥2；

y为篮球轨迹最高点离地面的高度,记篮筐的中心点为x₁，记所述篮筐的水平线与出手方向切线的交点为x₂，y与x₁x₂连线距离满足：

ρ为篮球抛物高度系数，分别与手臂肌肉强度、阻力带模拟的篮球重力、出手角度以及运动过程中大腿重心与竖直方向的夹角；

所述控制器基于所述最佳投篮曲线范围对所述训练人员的生成轨迹参数进行比对分析，反馈输出给训练人员应当修正的投篮方向、角度和力度。

3.如权利要求1所述的一种适用于体育教学的动作演示系统，其特征在于，所述数据数据处理模块会根据训练人员在前一个投篮动作过程中的完成度来形成对应的评价系数s，在所述人工智能眼镜上显示下一个投篮动作的教学示范动态轨迹的显隐性；

在评价系数s＝1的情况下，教学示范动态轨迹的透明度为0％-10％

在评价系数1>s≥0.9的情况下，教学示范动态轨迹的透明度为10％-20％

在评价系数0.9>s≥0.6的情况下，教学示范动态轨迹的透明度为20％-60％

在评价系数0.6>s≥0.3的情况下，教学示范动态轨迹的透明度为60％-90％

在评价系数0.3>s≥0的情况下，教学示范动态轨迹的透明度为90％-100％。

4.如权利要求1所述的一种适用于体育教学的动作演示系统，其特征在于，所述嵌入式传感器为肌电图传感器。

5.如权利要求1所述的一种适用于体育教学的动作演示系统，其特征在于，所述检测器包括加速度传感器。

6.如权利要求1所述的一种适用于体育教学的动作演示系统，其特征在于，所述动作演示系统还包括设置于篮球训练场周围区域的环境监测模块。

7.如权利要求6所述的一种适用于体育教学的动作演示系统，其特征在于，所述环境监测模块包括红外传感器、压电传感器、加速度传感器、角速度传感器、雷达以及图像采集设备。

8.如权利要求2所述的一种适用于体育教学的动作演示系统，其特征在于，所述动作演示系统还包括与所述数据处理模块连接的场地扬声器，所述场地扬声器用于根据所述控制器的反馈进行语音反馈。

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