CN114534236A - 一种基于运动传感器的智能哑铃动作计数方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于运动传感器的智能哑铃动作计数方法，通过采集运动时哑铃内六轴传感器的三轴加速度、三轴角速度数据，将x,y,z三轴加速度合成为一个加速度，直线类动作，以合加速度为主要检测曲线，计算合位移来判断动作周期，辅助角速度过滤带旋转晃动；旋转类动作，以角速度为主要检测曲线，计算角度积分来判断动作周期，辅助合位移过滤原位旋转晃动，通过合位移和角度积分综合判断，过滤晃动及无效动作。本发明可有效解决在使用小重量哑铃或大重量智能哑铃产品健身，在动作识别及热量计算时，动作个数计算有误，热量消耗量计算有误，不能有效指导健身的问题。
Description
技术领域
本发明属于健身效果的分析及测量控制技术领域，尤其涉及一种智能哑铃动作的计数方法。
背景技术
现代人工作、生活节奏不断加快，健身时间、健身场所等往往很难固定，而且普遍追求健身训练科学化，健身时间节约化，健身效果最大化，因此各种不限运动场所的智能健身器材应运而生。
目前市场智能哑铃主要有两类，一类是小重量哑铃，配合APP做有氧运动，如健身操之类，根据运动时长来计算热量消耗，并没有识别哑铃的具体动作，这样哑铃的随意晃动也会被计入，导致热量消耗计算不准确，不能科学指导健身。一类是进行无氧运动的大重量哑铃，通过对哑铃的动作进行计数，根据不同配重和运动个数来计算热量消耗。大重量智能哑铃产品在解决动作识别及热量计算时，采用固定运动轴的方式对运动状态进行分析评估，这种方案的缺点在于提高了使用者对哑铃的抓握要求，降低了哑铃使用过程中的灵活性和舒适感，若使用者未按要求抓握，容易导致系统误判，动作个数计算有误，进而热量消耗量计算有误，不能有效指导健身。
发明内容
为了解决以上问题，本发明提出一种基于运动传感器的智能哑铃动作计数方法。
本发明是这样实现的：一种基于运动传感器的智能哑铃动作计数方法，包括以下步骤：
步骤一：硬件端通过运动传感器采集原始运动数据；
步骤二：步骤一中采集到的原始数据进行滑动窗口均值滤波降噪，并对超出量程的测量值进行矫正，得到用于分析计算的三轴加速度Ax、Ay、Az，三轴角速度Gx、Gy、Gz；
步骤三：用步骤二中得到的三轴加速度计算合加速度Axyz，为：
其中i表示当前采样点在向量中的位置；
步骤四：将步骤三中得到的合加速度通过低通滤波器分解为重力加速度Ag和哑铃线性加速度Axyz_g，为：
Axyz_gi＝Axyzi-Agi
其中，α为滤波系数；
步骤五：使用步骤四中线性加速度计算合位移Axyz_s，为：
v(t)为瞬时速度，Axyz_g(t)为瞬时哑铃线性加速度；
步骤六：使用步骤二中得到的三轴角速度分别计算其积分，即得到哑铃整个运动过程中转过的角度Gx_f、Gy_f、Gz_f，为：
Gx(t)、Gy(t)、Gz(t)分别x、y、z为三轴瞬时角速度；
步骤七：对于弯举、平举、飞鸟带有旋转的哑铃动作，以步骤六中得到的角度积分为第一判断依据，找积分值大于阈值的峰值点，该峰值点的前一个峰谷点为动作周期的起始点，后一个峰谷点为动作周期的结束点；
步骤八：根据步骤七得到的周期对应截取位移Axyz_s数据，若位移值大于计数阈值，则认为是有效动作周期，记为一个有效动作；
步骤九：对于推举、深蹲、划船直线类动作，以步骤五中得到的合位移曲线为第一判断依据，找位移值大于阈值的峰值点，该峰值点的前一个峰谷点为动作周期的起始点，后一个峰谷点为动作周期的结束点；
步骤十：根据步骤九得到的周期对应截取角度积分数据Gx_f、Gy_f、Gz_f，若角度积分小于计数阈值，则认为是有效动作周期，记为一个有效动作。
本发明在哑铃起始状态不确定，并运动过程伴有晃动时，对哑铃动作进行准确计数，通过引入合加速度的概念，将x,y,z三轴加速度合成为一个加速度，解决了哑铃使用过程中，需要固定哑铃抓握方向的问题；通过合位移和角度积分综合判断，可过滤晃动及无效动作，提高计数准确率；直线类动作，以合加速度为主要检测曲线，计算合位移来判断动作周期，辅助角速度过滤带旋转晃动，旋转类动作，以角速度为主要检测曲线，计算角度积分来判断动作周期，辅助合位移过滤原位旋转晃动。
附图说明
图1是本发明的算法流程图,
图2是本专利实施例弯举运动三轴加速度，
图3是本专利实施例弯举运动三轴角速度，
图4是本专利实施例弯举运动合加速度、分离重力后线性合加速度，
图5是本专利实施例弯举运动合位移、角速度积分综合判断有效运动周期，
图6是本专利实施例肩上推举运动三轴加速度，
图7是本专利实施例肩上推举运动三轴角速度
图8是本专利实施例肩上推举运动合加速度、分离重力后线性合加速度，
图9是本专利实施例肩上推举运动合位移、角速度积分综合判断有效运动周期。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明做进一步的详细说明，以使本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
实施例1：
一种针对智能哑铃动作的计数方法，将六轴传感器嵌于哑铃握杆内，通过采集运动时的三轴加速度、三轴角速度数据，对有效动作进行计数，进而分析运动者的热量消耗，评判运动效果。本专利的算法流程如图1所示。
实施例1以站姿弯举运动的旋转类动作为例，实验人员手握哑铃进行站姿弯举运动，如图2显示，由于重力加速度在x,y,z三轴上均有分量，故三轴加速度并不是在零点上下波动；
根据采集到的三轴加速度Ax、Ay、Az计算合加速度Axyz，如图4所示，合加速度Axyz由于包含重力加速度，故在值为10的基准线上下波动；
通过低通滤波器分离重力加速度，得到哑铃线性合加速度Axyz_g，基准线回归零点；
根据线性合加速度Axyz_g计算哑铃位移Axyz_s；
根据采集到的三轴角速度Gx、Gy、Gz如图3计算角度积分Gx_f、Gy_f、Gz_f，由于弯举运动只有x轴在做旋转，故选择x轴角积分Gx_f作为主要检测曲线，如图5所示，合位移作为辅助检测曲线进行判断；
当角积分Gx_f曲线峰值大于规定阈值时，其前一个峰谷点记为动作周期起始点，后一个峰谷点记为动作周期的结束点；
查看该段曲线对应的位移曲线，若位移同样大于规定阈值，则记为一个有效动作。
如图5所示，方框内曲线段即为一个有效运动周期。
由此得出，本次弯举运动共进行14次有效运动。
实施例2：
实施例2以肩上推举的直线类动作为例，实验人员手握哑铃进行哑铃站姿肩上推举运动，首先通过六轴传感器采集运动数据。
三轴加速度Ax、Ay、Az如图6所示，
三轴角速度Gx、Gy、Gz如图7所示，
根据三轴加速度计算出的合加速度Axyz，分离重力加速度后的哑铃线性合加速度Axyz_g如图8所示，
图6中可以看到，第650—740个点之间的加速度，由于哑铃抓握方式有变化，导致加速度基准线发生变化，而对应图8中的合加速度，基准线并没有变，故，引入合加速度可以避免由于哑铃抓握方式改变导致单轴数据变化的问题。
推举动作以合位移来判断动作周期，角度积分辅助过滤晃动。如图9所示，当位移曲线上升趋势峰谷值(波峰-波谷)大于设定阈值时，其前一个波峰值确定为动作周期起始点，当位移曲线下降趋势峰谷值大于设定阈值时，其后一个波峰值确定为动作周期结束点，
截取到运动周期后，查看对应段的角度积分，若角度积分小于设定阈值，则记为一个有效动作。
如图9所示，方框内即为一个完整动作周期。
由此得出，本次肩上推举共进行12次有效运动。
经验证确认采用本发明所所述的智能哑铃动作计数方法准确率为：弯举：98.85％、平举：99.26％、飞鸟：97.52％、屈伸：95.68％、侧屈：98.80％、划船：93.95％、推举：97.64％、深蹲：98.29％。可有效解决在使用小重量哑铃或大重量智能哑铃产品健身，在动作识别及热量计算时，动作个数计算有误，热量消耗量计算有误，不能有效指导健身的问题。
以上所述仅是本发明的较佳实施方式，故凡依本发明专利申请范围所述的构造、特征及原理所做的等效变化或修饰，均包括于本发明专利申请范围内。
Claims (6)
1.一种基于运动传感器的智能哑铃动作计数方法，其特征在于，将六轴传感器嵌于哑铃握杆内，通过采集运动时的三轴加速度、三轴角速度数据，将x,y,z三轴加速度合成为一个加速度，直线类动作，以合加速度为主要检测曲线，计算合位移来判断动作周期，辅助角速度过滤带旋转晃动；旋转类动作，以角速度为主要检测曲线，计算角度积分来判断动作周期，辅助合位移过滤原位旋转晃动，通过合位移和角度积分综合判断，过滤晃动及无效动作。
2.根据权利要求1所述的一种基于运动传感器的智能哑铃动作计数方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：硬件端通过运动传感器采集原始运动数据；
步骤二：步骤一中采集到的原始数据进行滑动窗口均值滤波降噪，并对超出量程的测量值进行矫正，得到用于分析计算的三轴加速度Ax、Ay、Az，三轴角速度Gx、Gy、Gz；
步骤三：用步骤二中得到的三轴加速度计算合加速度Axyz，为：
其中i表示当前采样点在向量中的位置；
步骤四：将步骤三中得到的合加速度通过低通滤波器分解为重力加速度Ag和哑铃线性加速度Axyz_g，为：
Axyz_gi＝Axyxi-Agi
其中，α为滤波系数；
步骤五：使用步骤四中线性加速度计算合位移Axyz_s，为：
v(t)为瞬时速度，Axyz_g(t)为瞬时哑铃线性加速度；
步骤六：使用步骤二中得到的三轴角速度分别计算其积分，即得到哑铃整个运动过程中转过的角度Gx_f、Gy_f、Gz_f，为：
Gx(t)、Gy(t)、Gz(t)分别x、y、z为三轴瞬时角速度；
步骤七：对于带有旋转的哑铃动作，以步骤六中得到的角度积分为第一判断依据，找积分值大于阈值的峰值点，该峰值点的前一个峰谷点为动作周期的起始点，后一个峰谷点为动作周期的结束点；
步骤八：根据步骤七得到的周期对应截取位移Axyz_s数据，若位移值大于计数阈值，则认为是有效动作周期，记为一个有效动作；
步骤九：对于直线类动作，以步骤五中得到的合位移曲线为第一判断依据，找位移值大于阈值的峰值点，该峰值点的前一个峰谷点为动作周期的起始点，后一个峰谷点为动作周期的结束点；
步骤十：根据步骤九得到的周期对应截取角度积分数据Gx_f、Gy_f、Gz_f，若角度积分小于计数阈值，则认为是有效动作周期，记为一个有效动作。
3.根据权利要求2所述的一种基于运动传感器的智能哑铃动作计数方法，其特征在于，所述的带有旋转的哑铃动作包括弯举、平举、飞鸟、屈伸、侧屈等。
4.根据权利要求2所述的一种基于运动传感器的智能哑铃动作计数方法，其特征在于，所述的直线类动作包括推举、深蹲、划船等。
5.根据权利要求3所述的一种基于运动传感器的智能哑铃动作计数方法，其特征在于，所述的弯举、平举、飞鸟、屈伸、侧屈动作计数准确率分别为：弯举：98.85％、平举：99.26％、飞鸟：97.52％、屈伸：95.68％、侧屈：98.80％。
6.根据权利要求4所述的一种基于运动传感器的智能哑铃动作计数方法，其特征在于，所述的推举、深蹲、划船动作计数准确率分别为：推举：97.64％、深蹲：98.29％、划船：93.95％。
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