CN116529742A - 工具移动分析系统和方法 - Google Patents

Abstract

在基于球杆、球棒或球拍的运动中，影响运动员的表现的最重要因素之一是该运动员使用他们的球杆、球棒或球拍的挥杆或体育动作。挥杆路径和速度的微小变化可对击球或其他体育动作的结果有重大影响。由于存在许多影响击球结果的因素，并且该运动员的挥杆的较小变化可对击球结果有很大的影响，因此经验不足的运动员和教练难以正确地诊断和修复抓握失误。本公开提供了一种工具移动分析系统10，包括：工具传感器，该工具传感器可定位在工具上；身体传感器，该身体传感器可定位在用户上；以及处理器，该处理器被配置为且可操作为：收集和分析与该用户使用该工具的移动有关的数据并且向该用户提供相关反馈。

Description

工具移动分析系统和方法

技术领域

本发明涉及一种工具移动分析系统和方法，并且在用于向运动员(诸如高尔夫球手或网球运动员)提供与他们使用其运动器材(诸如高尔夫球杆或网球拍)的体育动作(诸如高尔夫挥杆或网球挥拍)相关的反馈的系统和方法中发现了特别但非排他性的效用。

背景技术

在基于球杆、球棒或球拍的运动中，影响运动员的表现的最重要因素之一是运动员使用他们的球杆、球棒或球拍的挥杆或体育动作。挥杆路径和速度的微小变化可对击球或其他体育动作的结果有重大影响。例如，在高尔夫球运动中，随着挥杆路径的变化(诸如从所谓的内至外挥杆路径到所谓的外至内挥杆路径)所进行的击球可能导致在击球之后球的位置的显著改变。高尔夫球手和其他运动员可以根据他们期望的击球结果来改变他们的挥杆和体育动作。通常，运动员了解，改变他们的挥杆将改变他们击球的形状、飞行、方向和距离。一些运动员可能旨在使用高度一致的挥杆，同时改变他们的击球准备的一些其他方面，诸如他们的抓握，以实现不同的击球结果。

当与所谓的外至内挥杆路径进行比较时，所谓的中立挥杆路径或所谓的内至外挥杆路径通常是优选的。外至内挥杆路径通常导致高尔夫球的较低起飞角度、相对大量的后旋以及相对大量的侧旋。这些因素都减少了高尔夫击球的距离，并且也可能降低高尔夫击球的准确性。具体地，外至内挥杆路径可能导致右旋击球，其中，对于惯用右手的高尔夫球手，球在飞行中以显著减少的距离向右急剧弯曲。因此，运动员的挥杆路径或体育动作对击球结果有很大的影响。

通常，运动员通过训练或练习获得关于对他们的抓握和最终击球的反馈，通常包括视频反馈。然而，运动员的挥杆不是影响他们击球的结果的唯一因素。例如，运动员对其球杆的抓握和诸如风之类的环境因素也对击球的结果具有显著影响。由于存在许多影响击球结果的因素，并且运动员的挥杆的较小变化可对击球结果有很大的影响，因此经验不足的运动员和教练难以正确地诊断和修复抓握失误。此外，即使精英级别运动员和教练也可能发现难以正确地诊断和修复挥杆失误。

因此，期望提供一种能够提供与用户对工具的移动相关的反馈的工具移动分析系统和方法。本公开的目的和方面寻求提供这样的系统和方法。

发明内容

根据本公开的第一方面，提供了一种工具移动分析系统，该工具移动分析系统包括：工具传感器，该工具传感器在使用中可定位在被配置和布置成用于由用户移动的工具上；身体传感器，该身体传感器在使用中可定位在用户上；以及处理器，该处理器被配置为和可操作为：使用该工具传感器检测该工具的布置；将该工具的所检测到的布置与该工具的预先确定的位置进行比较；确定该工具的所检测到的布置是否匹配该工具的该预先确定的位置；在确定该工具的所检测到的布置匹配该工具的该预先确定的位置之后的时间段内，接收与该用户使用该工具的动作相关的移动数据，其中该移动数据包括来自该工具传感器的工具传感器数据和来自该身体传感器的身体传感器数据；分析该移动数据并确定预先确定的感兴趣事件已经发生；以及向反馈设备输出与该移动数据相关的反馈输出。

本公开的关键优点在于系统可以向用户提供与他们对工具和其身体的移动相关的反馈。具体地，系统可以向用户提供与特定的感兴趣移动(诸如高尔夫挥杆或其他体育动作)相关的反馈。此外，用户可以使用本公开提供的反馈来调整他们对工具的移动，诸如他们的移动速度、位置或所施加的力。该反馈可以例如是视觉的、听觉的或触觉的。

工具可以是高尔夫球杆。工具移动可以是高尔夫挥杆。因此，反馈输出可以与用户的高尔夫挥杆相关。例如，反馈输出可以指示用户沿着所谓的外至内挥杆路径已经挥动或一致地挥动高尔夫球杆。另选地或除此之外，反馈输出可以指示用户正在释放高尔夫球杆，其中高尔夫球手的前臂和高尔夫球杆的杆身之间的相对角度在他们的高尔夫挥杆中很快地从大约90°增加到大约180°。

另选地，工具可以是另一件运动器材，诸如棒球棒、网球拍、羽毛球拍、板球棒、曲棍球棍、爱尔兰式曲棍球棍、长曲棍球棍、乒乓球拍、钓鱼竿或被构造成被用户握持的任何其他已知的运动器材。工具移动可以是体育动作，诸如网球挥拍或用钓鱼竿投掷。因此，用户可以获得与他们对运动器材的移动和相关联的体育动作相关的一些反馈。

另选地，工具可以是用于自动化系统的训练辅助工具，诸如机器人臂或被配置为抓握和移动对象的其他机械设备。工具移动可以是自动化系统训练移动。自动化系统可以被编程为抓握并移动训练辅助工具。然后，工具移动分析系统可以通过自动化系统提供与对训练辅助工具的移动相关的反馈。因此，自动化系统可以被编程为以期望的方式抓握并移动对象。

作为另一另选方案，工具可以是医疗设备。医疗设备可以旨在用于在医疗过程期间诸如在检测医疗问题(诸如神经或生理问题)中使用。例如，可以要求用户以某种方式抓握并移动医疗设备，并且反馈输出可以用于确定用户对工具的移动是否符合预期，或者是否存在一些神经问题。用户对工具的移动与对该工具的预期移动之间的差值可以指示神经问题或其他医学问题。

另选地，工具可以是工艺工具或工作工具，诸如工艺刀或手持钻机。工具移动可以是工艺动作或工作动作。用户可以在操作或使用工具时抓握并移动该工具。用户可以发现，特定的移动导致来自对工具的操作的改进结果。因此，系统可以用于允许用户调整他们的移动直到他们发现提供优选结果的移动，并且使用反馈输出来训练和重新创建所述移动。

工具传感器和/或身体传感器可以包括加速度计、陀螺仪、磁力仪、倾斜传感器、触觉压力传感器和/或任何其他合适的传感器。这样，与对工具的移动或用户的身体相关的数据可以被捕获并且随后被处理。

工具传感器可以定位在工具的内部或外部上。工具传感器可以附接到工具。工具传感器可以可释放地附接到工具。例如，工具传感器可以包括可释放夹具或可以用于将该工具传感器附接到工具的一些其他可释放固定件。系统可以包括多个分布式工具传感器。

身体传感器可以直接附接到用户。另选地或除此之外，身体传感器可以附接到用户所穿戴的衣物或配件上。例如，身体传感器可以附接到手套、衬衫、裤子、帽子、一只鞋或多只鞋、眼镜、手表、腕带和/或任何其他合适的衣物或配件，或与它们整合。对身体传感器的放置可以取决于要执行的动作。例如，在高尔夫球运动中，通常认为重要的是在大部分高尔夫挥杆期间保持头部稳定或静止，并且放置在帽子、头带或眼镜上的传感器可以适用于检测头部移动。系统可以包括多个分布式身体传感器。

工具的预先确定的位置可以是在动作发生之前预期布置工具的位置。例如，在高尔夫球运动中，通常在高尔夫挥杆发生之前假设瞄球位置。瞄球位置涉及：将高尔夫球杆布置为球杆头最靠近地面、用户站着不动、他们的手彼此靠近在高尔夫球杆的抓握部上。又如，预先确定的位置可以是在网球或羽毛球发球之前用户布置他们自身或他们的球拍的位置。

时间段可能对要对工具执行的预期动作是足够的。例如，在高尔夫球运动中，假设瞄球位置与结束挥杆之间的时间通常小于10秒。时间段因此可以是10秒，使得与整个高尔夫挥杆相关的数据被捕获。时间段可以是可调整的或根据用户的预期动作和/或先前类似动作来调整。例如，高尔夫球手可能花费比平均值显著更长的时间来在假设瞄球位置之后完成挥杆，并且时间段可能相应地增加。

处理器可以被配置为：在感兴趣事件期间，确定工具传感器的取向和/或位移以及/或者身体传感器的取向和/或位移。反馈输出可以包括工具传感器和/或身体传感器的取向和/或位移。这样，可以向用户提供与他们在体育动作或其他感兴趣事件期间对工具和/或其身体的移动相关的反馈。

处理器可以被配置为：在感兴趣事件的整个持续时间内连续地确定工具传感器和/或身体传感器的取向和/或位移。反馈输出可以包括随时间而变化的针对工具传感器和身体传感器中的一者或每一者的多个取向和/或位移。反馈输出可以包括对取向和/或位移的连续输出。这样，可以向用户提供与他们的整个体育动作相关的反馈。

工具移动分析系统可以包括多个身体传感器。多个身体传感器中的每个身体传感器在使用中可在与其他多个身体传感器中的每个身体传感器间隔的位置处定位在用户上。这样，与多个身体部位或身体定位件的位置和/或移动相关的数据可以被捕获并且随后被处理。

身体传感器在使用中可以定位在用户所穿的服装上。身体传感器可以包括加强构件。加强构件可以定位在靠近身体传感器的服装上，并且可以被布置成加强靠近该身体传感器的该服装。这样，可以使靠近身体传感器的服装相对更刚性，从而通过限制由于柔性服装引起的对身体传感器的移动来增加或增强数据的信噪比。加强构件可以包括相对硬的网。网可以在身体传感器的区域中与服装整合或以其他方式附接到服装。因此，用户仍可以通过网进行透气，这可以得到更舒适的服装。

检测工具的布置是否匹配该工具的预先确定的位置可能意味着处理器将该工具检测或识别为处于预先确定的位置。工具处于预先确定的位置可以指示即将发生对该工具的感兴趣动作。处理器可以被配置为：确定工具的所检测到的布置是否落在该工具的预先确定的位置的预先确定的阈值范围内。阈值范围可以包括相对于用户的角度、取向和/或位置的范围。这样，工具的起始位置的微小变化可能不会导致错过感兴趣事件。

处理器可以是处理集线器。处理集线器可以包括多个分布式处理器。工具传感器和身体传感器中的一者或每一者可以由多个分布式处理器中的一个或多个分布式处理器控制。这样，数据处理可以分布于多个分布式处理器之间，这可以将处理速度提高到实时或接近实时，并且也可以减少要传输的原始或未处理数据的量。

工具移动分析系统可以被布置成使得：如果处理器确定工具的所检测到的布置匹配该工具的预先确定的位置，则通过与工具传感器相关联的一个或多个分布式处理器将身体传感器从节电模式切换到活动模式。这样，可以降低身体传感器的功率消耗。因此，身体传感器可能需要较不频繁地充电和/或较小且较轻的电源(诸如可再充电电池或电容器)可以与该身体传感器一起被提供。

与工具传感器相关联的一个或多个分布式处理器可以被配置为：如果在身体传感器被切换到活动模式的预先确定的时间内没有检测到预先确定的感兴趣事件的发生，则将该身体传感器从活动模式切换到节电模式。这样，可以降低身体传感器的功率消耗。

多个分布式处理器中的一者或每一者可以被配置为：本地计算相关联的工具传感器或身体传感器的取向和位移并将其存储在存储器中。存储器可以是与多个分布式处理器中的相应的一个分布式存储器相关联的本地存储器。这样，可以本地存储和处理数据，以减少要传输的原始或未处理数据的量。另选地或除此之外，可以提供全局存储器且该全局存储器可以由多个分布式处理器中的每个分布式处理器访问。

多个分布式处理器中的一个或每个分布式处理器可以被配置为：分析来自相关联传感器的工具传感器数据或身体传感器数据，并且可以进一步被配置为：基于来自该相关联传感器的该工具传感器数据或身体传感器数据来确定预先确定的感兴趣事件已经发生。可以基于预先训练的机器学习模型来进行确定。工具传感器或身体传感器的特定移动或移动序列可以指示感兴趣事件已经发生。

多个分布式处理器中的一个或每个分布式处理器可以被配置为：通过使用机器学习模型分析工具传感器数据或身体传感器数据来确定预先确定的感兴趣事件已发生。处理器和/或多个分布式处理器可以被配置为：使用另一机器学习模型来确定工具的所检测到的布置是否匹配该工具的预先确定的位置。这样，系统可以通过使用变得更准确和/或更适合于用户。处理器和/或多个分布式处理器可以被配置为：使用一致算法、Mahony算法和/或任何其他合适的算法或过程来处理数据。

多个分布式处理器可以相互通信并确定它们的相对位置已经在两个感兴趣事件之间改变。可以因此调整对处理器和/或多个分布式处理器的操作。

处理器可以被配置为：如果多个分布式处理器中的预先确定的阈值数量的分布式处理器确定预先确定的感兴趣事件已经发生，则确定预先确定的感兴趣时间已经发生。阈值数量可以小于总数。这样，即使多个分布式处理器中的一个或多个分布式处理器发生故障或以其他方式未检测到感兴趣事件已经发生，也可以识别感兴趣事件。多个分布式处理器的阈值数量可以是分布式处理器的总数的一半。可以使用任何其他合适的阈值数量，并且该阈值数量可以取决于系统的应用。阈值数量可以由用户或由具有机器学习模型的系统调整。

处理器可操作为：如果多个分布式处理器中的小于阈值数量的分布式处理器确定预先确定的感兴趣事件已经发生，则删除所存储的移动数据的至少一部分。这样，可以删除不相关或以其他方式不想要的数据，以便不使用存储器空间。因此，可以提供相对较小的存储器。

处理器可操作为使用预测模型来识别感兴趣事件。这样，系统可以更准确、快速和/或有效地链接或连接数据。

处理器可操作为将移动数据连续地存储在存储器中。这样，可以捕获并存储连续的数据流以用于处理并向用户提供连续的反馈。处理器可操作为删除在确定工具的所检测到的布置匹配该工具的预先确定的位置之前的预先确定的时间之外捕获的数据。处理器可操作为删除在确定预先确定的感兴趣事件发生之前的预先确定的时间之外捕获的数据。这样，可以删除不相关或以其他方式不想要的数据。

系统可以被配置为实时地向用户提供反馈。另选地或除此之外，系统可被配置为向用户提供历史数据。这样，用户可以跟踪他们的进度或调用和重新创建保存在历史数据中的先前一个或多个用户控制配置。一个或多个用户控制配置可以包括以下各项中的一项或多项：抓握、移动、身体移动、工具移动、挥杆、工具操纵等。

反馈设备可操作为向用户提供与对工具或其身体的移动相关的反馈。该反馈设备可以能够操作地连接到该处理器。该反馈设备可以物理地或无线地连接到该处理器。反馈设备可以靠近工具和/或可靠近用户的身体定位。例如，反馈设备可以在高尔夫球杆上位于高尔夫抓握部之上、嵌入该高尔夫抓握部之中或位于该高尔夫抓握部之下。另选地，反馈设备可以是独立的，诸如智能电话或具有显示器或扬声器的一些其他设备。

该反馈设备可包括触觉反馈设备。触觉反馈设备可操作为向抓握工具的用户提供触觉反馈。触觉反馈可以是用户能够感觉到的任何形式的反馈。触觉反馈设备可以在使用中在工具上，特别是在旨在由用户保持的区域中。因此，反馈设备可以向抓握工具的用户提供经由他们的手的反馈。该触觉反馈设备可被配置为通过改变温度、施加力、振动或任何其他形式的机械运动和/或以其他方式致动来操作以提供反馈。触觉反馈设备可以分布在工具的一部分上。另选地，触觉反馈设备可以定位在可穿戴对象(诸如腕带、臂带或手套)上。

另选地或除此之外，反馈设备可以包括可操作为向用户提供视觉反馈的视觉反馈设备。视觉反馈设备可包括显示器。显示器可以是可穿戴的(诸如眼镜)或者是独立的。视觉反馈设备可包括智能电话或智能手表。例如，智能电话或智能手表屏幕可用于提供视觉反馈。

另选地或除此之外，反馈设备可以包括可操作为向用户提供听觉反馈的听觉反馈设备。听觉反馈设备可包括扬声器。扬声器可包括扩音器、头戴式耳机和/或耳机。

根据本公开的第二方面，提供了一种工具移动分析方法，该工具移动分析方法包括以下步骤：使用在使用中可定位在被配置和布置成用于由用户移动的工具上的工具传感器来检测工具的布置；将该工具的所检测到的布置与该工具的预先确定的位置进行比较；确定该工具的所检测到的布置是否匹配该工具的该预先确定的位置；在确定该工具的所检测到的布置匹配该工具的该预先确定的位置之后的时间段内，接收与该用户使用该工具的动作相关的移动数据，其中该移动数据包括来自该工具传感器的工具传感器数据和来自在使用中可定位在该用户上的身体传感器的身体传感器数据；分析该移动数据并确定预先确定的感兴趣事件已经发生；以及向反馈设备输出与该移动数据相关的反馈输出。

工具移动分析方法可以包括在第一方面的处理器的操作期间执行的每个步骤或每一步骤。因此，第一方面的每个特征可以包括在本公开的第二方面中。

附图说明

现在将参考附图，仅以示例的方式来描述本公开，其中：

图1是在用户上的高尔夫挥杆分析系统的图；

图2是工具移动分析方法的第一步骤的系统框图；

图3是工具移动分析方法的第二步骤的系统框图；

图4是工具移动分析方法的第三步骤的系统框图；

图5是工具移动分析方法的第四步骤的系统框图；并且

图6是工具移动分析方法的第五步骤的系统框图。

具体实施方式

图1是由用户20使用的高尔夫挥杆分析系统10的图。用户20是高尔夫球手，并且被示出为在使用高尔夫球杆30完成高尔夫挥杆之后处于送杆位置。高尔夫挥杆分析系统10包括多个传感器(诸如加速度计或磁力仪)以及相关联的处理器，这些处理器被布置在使得与高尔夫相关的移动数据被捕获的位置中。高尔夫球杆30的移动对高尔夫挥杆的结果具有显著的影响。这样，传感器可以定位在高尔夫球杆30上，以捕获与该高尔夫球杆30的位置和/或移动相关的数据。在高尔夫球运动中，通常提出用户的头部应当保持相对静止直到球已经被击打之后。因此，传感器和相关联的处理器可以放置在用户的帽子40和/或眼镜50上，以捕获与该用户的头部的位置和/或移动相关的数据。此外，在高尔夫挥杆期间用户身体的扭转或打开通常被认为在高尔夫挥杆中是重要的。因此，传感器可以定位在用户的衬衫60和/或短裤70或裤子上，以捕获与该用户的身体和腿部的位置和/或移动相关的数据。此外，在高尔夫挥杆期间用户的脚的位置和移动或该位置和移动的缺乏通常被认为是重要的。因此，一个或多个传感器可以定位在用户的一只鞋80或多只鞋上，以捕获与在高尔夫挥杆期间用户的脚的位置和/或移动相关的数据。高尔夫挥杆分析系统10的处理器被配置和布置成：向用户20分析、共享和反馈所捕获的数据。具体地，高尔夫挥杆分析系统可以被配置为：执行如参照图2至图6所述的工具移动分析系统。

图2是工具移动分析方法的第一步骤100的系统框图。第一步骤100包括：使用工具上的传感器检测该工具是否以预先确定的布置来布置。为了激活工具分析系统并启动该工具分析方法，用户可以按下布置在系统上的按钮。另选地，系统可以被布置成处于待机模式或低功率模式，并且用户可以通过从设备(诸如智能电话、智能手表或任何其他合适的设备)发送无线信号来初始化传感器数据采集。设备可以被配置为以低速率收集传感器数据，并且用户可以将工具(例如图1中所示的高尔夫球杆30或另一件运动器材)布置在预先确定的布置中，以便触发采样率增加到分析可能事件所需的采样率。在高尔夫球运动中，预先确定的布置可以是瞄球位置，在该瞄球位置中，高尔夫球杆被布置成球杆头最靠近地面，并且其中用户站着不动，他们的手彼此靠近在该高尔夫球杆的抓握部上。工具传感器被初始化，并且该工具传感器然后可以捕获与工具的取向有关的数据，并将其存储在相关联的存储器中。然后分析数据以确定工具是否定位在预先确定的布置中。如果确定工具未被布置在预先确定的位置中，则从相关联的存储器中删除超过τ1秒之前捕获的数据，以便节省存储器空间。时间τ1可以取决于工具和使用该工具执行移动。例如，时间τ1可以是1秒、5秒、10秒或15秒或任何其他合适的时间长度。如果确定工具被布置在预先确定的位置中，则执行该方法的步骤2，如关于图3所述。

图3是工具移动分析方法的第二步骤200的系统框图。一旦确定工具被布置在预先确定的位置中，则用户身体和用户服装上的传感器就被初始化。为了初始化所述传感器，与工具传感器相关联的处理器向用户身体上和用户服装上的传感器发送信号。然后，用户身体和用户服装上的传感器从节电模式或低功率模式被切换到活动模式。然后，执行步骤3，如关于图4所述。

图4是工具移动分析方法的第三步骤300的系统框图。在用户身体和服装上的传感器在步骤2中被切换到活动模式之后，这些传感器准备好并且能够收集和存储数据。首先，在与工具上的传感器相关联的处理器上启动计时器，以对预期发生感兴趣事件的预先确定的时间进行倒计时。数据在使用中由传感器中的每个传感器收集并存储，并且在每个传感器处本地运行预测模型以识别感兴趣事件。因此，发生的感兴趣事件由每个处理器仅基于由所述处理器捕获的数据来独立地确定。

如果没有数据指示感兴趣事件已经发生，则删除超过τ2秒之前捕获的数据，以节省存储器空间。τ1和τ2可以是分开的且独立的，另选地，τ1和τ2可以包括相同的计数器。然后查询计时器，并且如果该计时器已经超时，则停止该计时器并且将身体和服装传感器切换回节电模式，并且开始该方法的步骤1。如果计时器尚未超时，则如上所述收集并处理其他数据，直到识别到感兴趣事件或者计时器超时为止。

如果一些数据指示感兴趣事件已经发生，则相关传感器和相关联的处理器向与工具上的传感器相关联的处理器发送消息。如果从数量超过预先确定的阈值数量的传感器接收到指示感兴趣事件已经发生的消息，则执行参照图5所述的步骤4。阈值数量可以是任何合适的数量，诸如传感器的总数的一半，并且可以由用户选择。如果从数量不超过预先确定的阈值数量的传感器接收到指示感兴趣事件已经发生的消息，则删除超过τ2秒之前捕获的数据，以节省存储器空间。然后查询计时器，并且如果该计时器已经超时，则停止该计时器并且将身体和服装传感器切换回节电模式，并且开始该方法的步骤1。如果计时器尚未超时，则如上所述收集并处理其他数据，直到识别到感兴趣事件或者计时器超时为止。

图5是工具移动分析方法的第四步骤400的系统框图。第四步骤400包括：确定和计算工具传感器和定位在用户上的传感器的取向和位移。一旦在步骤3中确定了针对感兴趣事件的概率阈值，就从感兴趣事件开始针对所有传感器初始化基于工具取向的取向和位移先验。因此，可以获得传感器中的每个传感器的针对感兴趣事件的持续时间的取向和位移。这些结果然后可以被向前传递到步骤5，如参考图6所述。此外，该方法可以从步骤1重新开始，如参考图2所述。

图6是工具移动分析方法的第五步骤500的系统框图。在计算传感器的取向和位移并且因此计算工具和用户身体的取向和位移之后，获得相关结果。可以向用户示出结果。具体地，结果可以被传输到反馈设备，以向用户给出反馈。反馈设备可以包括用于向用户给出视觉反馈的显示器。另选地或除此之外，反馈设备可以包括用于向用户给出触觉反馈的触觉反馈设备。此外，可以传输结果并将其存储在云中或一些其他可访问存储系统中。然后，用户可以访问他们的结果(最新的和历史的)，以跟踪他们的进展并且查看他们对工具的移动的任何改进。

尽管已经使用高尔夫作为本文所述的系统和方法的应用的示例，但是该系统和方法也可以应用于涉及工具的任何用户移动。例如，可以分析另一类型的体育动作(诸如网球发球)或工艺动作(诸如使用工艺刀)。可以适当地调整和选择相关联的预先确定的布置和定时。另选地，尽管图1示出了定位在用户的帽子、眼镜、衬衫、短裤和鞋上的传感器，但并非所有这些都是必需的。可以设置仅一个或多于一个但少于总数量的传感器。可以设想针对传感器的其他位置。例如，传感器可以定位在腰带上以捕获与用户的髋部的移动相关的数据，或者定位在手套上以捕获与用户的手部的移动相关的数据。对传感器的位置的选择可以取决于从用户预期的移动。本文所述的与高尔夫相关的位置可能不适合于另一移动，诸如工艺移动。此外，图2至图6所述的若干步骤是可选的，如从对所要求保护的公开内容的公开将清楚，并且仅出于清楚的目的而被包括。

Claims (20)

1.一种工具移动分析系统，包括：

工具传感器，所述工具传感器在使用中可定位在被配置和布置成用于由用户移动的工具上；

身体传感器，所述身体传感器在使用中可定位在用户上；和

处理器，所述处理器被配置为和可操作为：

使用所述工具传感器检测所述工具的布置；

将所述工具的所检测到的布置与所述工具的预先确定的位置进行比较；

确定所述工具的所检测到的布置是否匹配所述工具的所述预先确定的位置；

在确定所述工具的所检测到的布置匹配所述工具的所述预先确定的位置之后的时间段内，接收与所述用户使用所述工具的动作相关的移动数据，其中所述移动数据包括来自所述工具传感器的工具传感器数据和来自所述身体传感器的身体传感器数据；

分析所述移动数据并确定预先确定的感兴趣事件已经发生；以及

向反馈设备输出与所述移动数据相关的反馈输出。

2.根据权利要求1所述的工具移动分析系统，其中所述处理器被配置为：在所述感兴趣事件期间确定所述工具传感器的取向和位移以及所述身体传感器的取向和位移，并且其中所述反馈输出包括所述工具传感器和所述身体传感器的所述取向和位移。

3.根据权利要求2所述的工具移动分析系统，其中所述处理器被配置为：在所述感兴趣事件的整个持续时间内连续地确定所述工具传感器和所述身体传感器的所述取向和位移，并且所述反馈输出包括随时间而变化的针对所述工具传感器和所述身体传感器中的每一者的多个取向和位移。

4.根据权利要求1所述的工具移动分析系统，包括多个身体传感器，其中所述多个身体传感器中的每个身体传感器在使用中能够在与其他多个身体传感器中的每个身体传感器间隔的位置处定位在用户上。

5.根据权利要求1所述的工具移动分析系统，其中所述身体传感器在使用中可定位在用户所穿的服装上，并且所述身体传感器包括加强构件，所述加强构件可定位在靠近所述身体传感器的所述服装上并且被布置成加强靠近所述身体传感器的所述服装。

6.根据权利要求1所述的工具移动分析系统，其中所述处理器被配置为：确定所述工具的所检测到的布置是否落入所述工具的预先确定的位置的预先确定的阈值范围内。

7.根据权利要求1所述的工具移动分析系统，其中所述处理器为包括多个分布式处理器的处理集线器，其中所述工具传感器和所述身体传感器中的每一者由所述多个分布式处理器中的一个或多个分布式处理器控制。

8.根据权利要求7所述的工具移动分析系统，其中，如果所述处理器确定所述工具的所检测到的布置匹配所述工具的所述预先确定的位置，则通过与所述工具传感器相关联的所述一个或多个分布式处理器将所述身体传感器从节电模式切换到活动模式。

9.根据权利要求8所述的工具移动分析系统，其中与所述工具传感器相关联的所述一个或多个分布式处理器被配置为：如果在所述身体传感器被切换到所述活动模式的预先确定的时间内没有检测到预先确定的感兴趣事件的发生，则将所述身体传感器从所述活动模式切换到所述节电模式。

10.根据权利要求7所述的工具移动分析系统，其中所述多个分布式处理器中的每个分布式处理器被配置为：本地计算相关联的工具传感器或所述身体传感器的取向和位移并将其存储在存储器中。

11.根据权利要求7所述的工具移动分析系统，其中所述多个分布式处理器中的每个分布式处理器被配置为：分析来自相关联的传感器的工具传感器数据或身体传感器数据，并且基于来自所述相关联的传感器的所述工具传感器数据或身体传感器数据来确定所述预先确定的感兴趣事件已经发生。

12.根据权利要求11所述的工具移动分析系统，其中所述多个分布式处理器中的每个分布式处理器被配置为：通过使用机器学习模型分析所述工具传感器数据或身体传感器数据来确定所述预先确定的感兴趣事件已经发生。

13.根据权利要求11所述的工具移动分析系统，其中所述处理器被配置为：如果所述多个分布式处理器中的预先确定的阈值数量的分布式处理器确定预先确定的感兴趣事件已经发生，则确定预先确定的感兴趣事件已经发生。

14.根据权利要求13所述的工具移动分析系统，其中所述多个分布式处理器的所述阈值数量是分布式处理器的总数的一半。

15.根据权利要求13所述的工具移动分析系统，其中所述处理器可操作为：如果所述多个分布式处理器中的小于所述阈值数量的分布式处理器确定预先确定的感兴趣事件已经发生，则删除所存储的移动数据的至少一部分。

16.根据权利要求1所述的工具移动分析系统，其中所述处理器可操作为使用预测模型来识别所述感兴趣事件。

17.根据权利要求1所述的工具移动分析系统，其中所述处理器可操作为将所述移动数据连续地存储在存储器中。

18.根据权利要求17所述的工具移动分析系统，其中所述处理器可操作为删除在确定所述工具的所检测到的布置匹配所述工具的所述预先确定的位置之前的预先确定的时间之外捕获的数据。

19.根据权利要求17所述的工具移动分析系统，其中所述处理器可操作为删除在确定所述预先确定的感兴趣事件发生之前的预先确定的时间之外捕获的数据。

20.一种工具移动分析方法，包括以下步骤：

使用工具传感器检测工具的布置，所述工具传感器在使用中可定位在被配置和布置成用于由用户移动的所述工具上；

将所述工具的所检测到的布置与所述工具的预先确定的位置进行比较；

确定所述工具的所检测到的布置是否匹配所述工具的所述预先确定的位置；

在确定所述工具的所检测到的布置匹配所述工具的所述预先确定的位置之后的时间段内，接收与所述用户使用所述工具的动作相关的移动数据，其中所述移动数据包括来自所述工具传感器的工具传感器数据和来自在使用中可定位在所述用户上的身体传感器的身体传感器数据；

分析所述移动数据并确定预先确定的感兴趣事件已经发生；以及

向反馈设备输出与所述移动数据相关的反馈输出。