CN117651847A - 运动数据标定方法和系统 - Google Patents

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CN117651847A CN202180100382.3A CN202180100382A CN117651847A CN 117651847 A CN117651847 A CN 117651847A CN 202180100382 A CN202180100382 A CN 202180100382A CN 117651847 A CN117651847 A CN 117651847A
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黎美琪
苏雷
周鑫
廖风云
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Abstract

本申请提供的运动数据标定方法和系统，能够将用户运动时的动作数据从三个相互垂直的坐标轴中的三维姿态数据转化为目标坐标系下的二维数据，即在水平平面内的姿态数据和竖直平面内的姿态数据，从而将用户运动时的动作分为在水平方向上的运动和在竖直方向上的运动，从而避免因用户朝向不同所带来的数据差异。所述方法和系统可以去除用户朝向对运动数据的影响。因此，所述方法和系统无需用户做标定动作，即可对运动数据进行标定。

Description

运动数据标定方法和系统 技术领域
本申请涉及可穿戴设备技术领域，尤其涉及一种运动数据标定方法和系统。
背景技术
随着人们对科学运动和身体健康的关注，运动监控设备正在极大的发展。目前运动监控设备主要是通过传感器对用户运动过程中的动作参数进行监控。现有技术中的运动监控设备，在对传感器进行坐标标定时，需要用户做一系列标定动作(如双手前平举、双手侧平举等)，从而运动监控设备才能根据标定动作将传感器坐标系下的姿态数据转换成人体坐标系下的姿态数据。每当用户调整运动监控设备的位置，都需要重新进行坐标标定，否则计算结果将受到影响，导致用户体验不好。
因此，需要提供一种不需要用户做标定动作，即可对运动数据进行标定的运动数据标定方法和系统。
发明内容
本申请提供一种不需要用户做标定动作，即可对运动数据进行标定的运动数据标定方法和系统。
第一方面，本申请提一种运动数据标定方法，包括：获取用户运动时的动作数据，所述动作数据包括所述用户身上的至少一个测量位置对应的至少一个姿态信号，所述至少一个姿态信号中的每个姿态信号包括其对应的测量位置在原始坐标系下的三维姿态数据；构建目标坐标系，所述目标坐标系包括X轴、Y轴、Z轴三个互相垂直的坐标轴；以及将所述每个姿态信号转换成在所述目标坐标系下的二维姿态数据。
在一些实施例中，所述每个姿态信号包括由姿态传感器测量得到的数据，所述原始坐标系包括所述姿态传感器所在的坐标系。
在一些实施例中，所述姿态传感器包括加速度传感器、角速度传感器以及磁力传感器中的至少一种。
在一些实施例中，所述每个姿态信号包括由图像传感器测量的数据，所述原始坐标系包括所述图像传感器所在的坐标系。
在一些实施例中，所述三维姿态数据包括三个相互垂直的坐标轴上的角度数据和角速度数据。
在一些实施例中，所述将所述每个姿态信号转换成在所述目标坐标系下的二维姿态数据，包括：获取预先存储的所述目标坐标系与所述原始坐标系之间的转换关系；基于所述转换关系，将所述每个姿态信号转换为所述目标坐标系下的三维运动数据，所述三维运动数据至少包括所述X轴上的角速度数据、所述Y轴上的角速度数据以及所述Z轴上的角速度数据；以及将所述目标坐标系中的所述三维运动数据转换为所述目标坐标系中的所述二维姿态数据。
在一些实施例中，所述目标坐标系的所述Z轴为重力加速度所在的竖直方向的反方向。
在一些实施例中，所述目标坐标系下的所述二维姿态数据包括：水平姿态数据，包括在垂直于所述Z轴的水平平面内运动时的水平角度数据和水平角速度数据；以及竖直姿态数据，包括在垂直于所述水平平面的任意竖直平面内运动时的竖直角度数据和竖直角速度数据。
在一些实施例中，所述将所述目标坐标系中的所述三维运动数据转换为所述目标坐标系中的所述二维姿态数据，包括：将所述X轴上的角速度数据和所述Y轴上的角速度数据通过矢量法则转换成所述竖直角速度数据；基于所述用户运动时的起始位置和结束位置对应的时间，对所述竖直角速度数据进行时间积分，获取所述竖直角度数据；将所述Z轴的角速度数据作为所述水平角速度数据；以及基于所述用户运动时的起始位置和结束位置对应的时间，对所述水平角速度数据进行时间积分，获取所述水平角度数据。
在一些实施例中，所述运动数据标定方法还包括：基于所述每个姿态信号对应的所述二维姿态数据，确定所述至少一个测量位置之间的相对运动。
第二方面，本说明书还提供一种运动数据标定系统，包括至少一个存储介质以及至少一个处理器，所述至少一个存储介质存储有至少一个指令集用于运动数据标定；所述至少一个处理器同所述至少一个存储介质通信连接，其中当所述运动数据标定系统运行时，所述至少一个处理器读取所述至少一个指令集并实施本说明书第一方面所述的运动数据标定方法。
由以上技术方案可知，本申请提供的运动数据标定方法和系统，能够将用户运动时 的动作数据从三个相互垂直的坐标轴中的三维姿态数据转化为目标坐标系下的二维数据，即在水平平面内的姿态数据和竖直平面内的姿态数据，从而将用户运动时的动作分为在水平方向上的运动和在竖直方向上的运动，从而避免因用户朝向不同所带来的数据差异。所述方法和系统可以去除用户朝向对运动数据的影响。因此，所述方法和系统无需用户做标定动作，即可对运动数据进行标定。
附图说明
本申请将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
图1是根据本申请一些实施例所示的运动监控系统的应用场景示意图；
图2是根据本申请一些实施例所示的可穿戴设备的示例性硬件和/或软件的示意图；
图3是根据本申请一些实施例所示的计算设备的示例性硬件和/或软件的示意图；
图4是根据本申请一些实施例所示的可穿戴设备的示例性结构图；
图5是根据本申请一些实施例所示的运动监控方法的示例性流程图；
图6是根据本申请一些实施例所示的运动数据标定方法的示例性流程图；
图7是根据本申请一些实施例所示的目标坐标系的示意图；
图8是根据本申请一些实施例所示的转化为二维姿态数据的示例性流程图；以及
图9是根据本申请一些实施例所示的用户运动时的坐标系图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模组”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。
如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一 种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
本申请中提供一种运动监控系统，该运动监控系统可以获取用户运动时的动作信号，其中，动作信号至少包括肌电信号、姿态信号、心电信号、呼吸频率信号等。该系统可以至少基于肌电信号对应的特征信息或姿态信号对应的特征信息对用户运动的动作进行监控。例如，通过肌电信号对应的频率信息、幅值信息和姿态信号对应的角速度、角速度方向和角速度的角速度值、角度、位移信息、应力等确定用户的动作类型、动作数量、动作质量动作时间、或者用户实施动作时的生理参数信息等。在一些实施例中，运动监控系统还可以根据对用户健身动作的分析结果，生成对用户健身动作的反馈，以对用户的健身进行指导。例如，用户的健身动作不标准时，运动监控系统可以对用户发出提示信息(例如，语音提示、振动提示、电流刺激等)。该运动监控系统可以应用于可穿戴设备(例如，服装、护腕、头盔)、医学检测设备(例如，肌电测试仪)、健身设备等，该运动监控系统通过获取用户运动时的动作信号可以对用户的动作进行精准地监控和反馈，而不需要专业人员的参与，可以在提高用户的健身效率的同时降低用户健身的成本。
图1是根据本申请一些实施例所示的运动监控系统的应用场景示意图。如图1所示，运动监控系统100可以包括处理设备110、网络120、可穿戴设备130和移动终端设备140。在一些实施例中，运动监控系统100还可以包括运动数据标定系统180。运动监控系统100可以获取用于表征用户运动动作的动作信号(例如，肌电信号、姿态信号、心电信号、呼吸频率信号等)并根据用户的动作信号对用户运动时的动作进行监控和反馈。
例如，运动监控系统100可以对用户健身时的动作进行监控和反馈。当用户穿戴可穿戴设备130进行健身运动时，可穿戴设备130可以获取用户的动作信号。处理设备110或移动终端设备140可以接收并对用户的动作信号进行分析，以判断用户的健身动作是否规范，从而对用户的动作进行监控。具体地，对用户的动作进行监控可以包括确定动作的动作类型、动作数量、动作质量、动作时间、或者用户实施动作时的生理参数信息 等。进一步地，运动监控系统100可以根据对用户健身动作的分析结果，生成对用户健身动作的反馈，以对用户的健身进行指导。
再例如，运动监控系统100可以对用户跑步时的动作进行监控和反馈。例如，当用户穿戴可穿戴设备130进行跑步运动时，运动监控系统100可以监控用户跑步动作是否规范，跑步时间是否符合健康标准等。当用户跑步时间过长或者跑步动作不正确时，健身设备可以向用户反馈其运动状态，以提示用户需要调整跑步动作或者跑步时间。
在一些实施例中，处理设备110可以用于处理与用户运动相关的信息和/或数据。例如，处理设备110可以接收用户的动作信号(例如，肌电信号、姿态信号、心电信号、呼吸频率信号等)，并进一步提取动作信号对应的特征信息(例如，动作信号中的肌电信号对应的特征信息、姿态信号对应的特征信息)。在一些实施例中，处理设备110可以对可穿戴设备130采集的肌电信号或姿态信号进行特定的信号处理，例如信号分段、信号预处理(例如，信号校正处理、滤波处理等)等。在一些实施例中，处理设备110也可以基于用户的动作信号判断用户动作是否正确。例如，处理设备110可以基于肌电信号对应的特征信息(例如，幅值信息、频率信息等)判断用户动作是否正确。又例如，处理设备110可以基于姿态信号对应的特征信息(例如，角速度、角速度方向、角速度的加速度、角度、位移信息、应力等)判断用户动作是否正确。再例如，处理设备110可以基于肌电信号对应的特征信息和姿态信号对应的特征信息判断用户动作是否正确。在一些实施例中，处理设备110还可以判断用户运动时的生理参数信息是否符合健康标准。在一些实施例中，处理设备110还可以发出相应指令，用以反馈用户的运动情况。例如，用户进行跑步运动时，运动监控系统100监控到用户跑步时间过长，此时处理设备110可以向移动终端设备140发出指令以提示用户调整跑步时间。需要注意的是，姿态信号对应的特征信息并不限于上述的角速度、角速度方向、角速度的加速度、角度、位移信息、应力等，还可以为其它特征信息，凡是能够用于体现用户身体发生相对运动的参数信息都可以为姿态信号对应的特征信息。例如，当姿态传感器为应变式传感器时，通过测量应变式传感器中随着拉伸长度而变化的电阻的大小，可以获取用户关节处的弯曲角度和弯曲方向。
在一些实施例中，处理设备110可以是本地的或者远程的。例如，处理设备110可以通过网络120访问存储于可穿戴设备130和/或移动终端设备140中的信息和/或资料。在一些实施例中，处理设备110可以直接与可穿戴设备130和/或移动终端设备140连接以访问存储于其中的信息和/或资料。例如，处理设备110可以位于可穿戴设备130中， 并通过网络120实现与移动终端设备140的信息交互。再例如，处理设备110可以位于移动终端设备140中，并通过网络实现与可穿戴设备130的信息交互。在一些实施例中，处理设备110可以在云平台上执行。
在一些实施例中，处理设备110可以处理与运动监控有关的数据和/或信息以执行一个或多个本申请中描述的功能。在一些实施例中，处理设备110可以获取可穿戴设备130采集的用户运动时的动作信号。在一些实施例中，处理设备110可以向可穿戴设备130或移动终端设备140发送控制指令。控制指令可以控制可穿戴设备130及其各传感器的开关状态，还可以控制移动终端设备140发出提示信息。在一些实施例中，处理设备110可以包含一个或多个子处理设备(例如，单芯处理设备或多核多芯处理设备)。
网络120可以促进运动监控系统100中数据和/或信息的交换。在一些实施例中，运动监控系统100中的一个或多个组件可以通过网络120发送数据和/或信息给运动监控系统100中的其他组件。例如，可穿戴设备130采集的动作信号可以通过网络120传输至处理设备110。又例如，处理设备110中关于动作信号的确认结果可以通过网络120传输至移动终端设备140。在一些实施例中，网络120可以是任意类型的有线或无线网络。
可穿戴设备130是指具有穿戴功能的服装或设备。在一些实施例中，可穿戴设备130可以包括但不限于上衣装置130-1、裤子装置130-2、护腕装置130-3和鞋子130-4等。在一些实施例中，可穿戴设备130可以包括多个传感器。传感器可以获取用户运动时的各种动作信号(例如，肌电信号、姿态信号、温度信息、心跳频率、心电信号等)。在一些实施例中，传感器可以包括但不限于肌电传感器、姿态传感器、温度传感器、湿度传感器、心电传感器、血氧饱和度传感器、霍尔传感器、皮电传感器、旋转传感器等中的一种或多种。例如，上衣装置130-1中人体肌肉位置(例如，肱二头肌、肱三头肌、背阔肌、斜方肌等)处可以设置肌电传感器，肌电传感器可以贴合用户皮肤并采集用户运动时的肌电信号。又例如，上衣装置130-1中人体左侧胸肌附近可以设置心电传感器，心电传感器可以采集用户的心电信号。再例如，裤子装置130-2中人体肌肉位置(例如，臀大肌、股外侧肌、股内侧肌、腓肠肌等)处可以设置姿态传感器，姿态传感器可以采集用户的姿态信号。在一些实施例中，可穿戴设备130还可以对用户的动作进行反馈。例如，用户运动时身体某一部位的动作不符合标准时，该部位对应的肌电传感器可以产生刺激信号(例如，电流刺激或者击打信号)以提醒用户。
需要注意的是，可穿戴设备130并不限于图1中所示的上衣装置130-1、裤子装置130-2、护腕装置130-3和鞋子装置130-4，还可以包括应用在其他需要进行运动监控的 设备，例如、头盔装置、护膝装置等，在此不做限定，任何可以使用本申请所包含的运动监控方法的设备都在本申请的保护范围内。
在一些实施例中，移动终端设备140可以获取运动监控系统100中的信息或数据。在一些实施例中，移动终端设备140可以接收处理设备110处理后的运动数据，并基于处理后的运动数据反馈运动记录等。示例性的反馈方式可以包括但不限于语音提示、图像提示、视频展示、文字提示等。在一些实施例中，用户可以通过移动终端设备140获取自身运动过程中的动作记录。例如，移动终端设备140可以与可穿戴设备130通过网络120连接(例如，有线连接、无线连接)，用户可以通过移动终端设备140获取用户运动过程中的动作记录，该动作记录可通过移动终端设备140传输至处理设备110。在一些实施例中，移动终端设备140可以包括移动装置140-1、平板电脑140-2、笔记本电脑140-3等中的一种或其任意组合。在一些实施例中，移动装置140-1可以包括手机、智能家居装置、智能行动装置、虚拟实境装置、增强实境装置等，或其任意组合。在一些实施例中，智能家居装置可以包括智能电器的控制装置、智能监测装置、智能电视、智能摄像机等，或其任意组合。在一些实施例中，智能行动装置可以包括智能电话、个人数字助理(PDA)、游戏装置、导航装置、POS装置等，或其任意组合。在一些实施例中，虚拟实境装置和/或增强实境装置可以包括虚拟实境头盔、虚拟实境眼镜、虚拟实境眼罩、增强实境头盔、增强实境眼镜、增强实境眼罩等，或其任意组合。
在一些实施例中，运动监控系统100还可以包括运动数据标定系统180。运动数据标定系统180可以用于处理与用户运动相关的动作数据，并能够执行本说明书所述的运动数据标定方法。具体地，运动数据标定系统180可以接收用户运动时的动作数据，并能够将所述动作数据从三个相互垂直的坐标轴中的三维姿态数据转化为目标坐标系下的二维姿态数据，即在水平平面内的姿态数据和竖直平面内的姿态数据，从而将用户运动时的动作分为在水平方向上的运动和在竖直方向上的运动，避免因用户朝向不同所带来的数据差异。运动数据标定系统180可以去除用户朝向对运动数据的影响，无需用户做标定动作，即可对运动数据进行标定。所述动作数据可以是所述用户身上的测量位置在运动时的三维姿态数据。关于所述动作数据以及所述运动数据标定方法将在后面的描述中详细介绍。
在一些实施例中，运动数据标定系统180可以集成在处理设备110上。在一些实施例中，运动数据标定系统180也可以集成在移动终端设备140上。在一些实施例中，运动数据标定系统180也可以独立于处理设备110和移动终端设备140单独存在。运动数 据标定系统180可以与处理设备110、可穿戴设备130和移动终端设备140通信连接，以进行信息和/或数据的传输和交换。在一些实施例中，运动数据标定系统180可以通过网络120访问存储于处理设备110、可穿戴设备130和/或移动终端设备140中的信息和/或资料。在一些实施例中，可穿戴设备130可以直接与处理设备110和/或移动终端设备140连接以访问存储于其中的信息和/或资料。例如，运动数据标定系统180可以位于处理设备110中，并通过网络120实现与可穿戴设备130和移动终端设备140的信息交互。再例如，运动数据标定系统180可以位于移动终端设备140中，并通过网络实现与处理设备110和可穿戴设备130的信息交互。在一些实施例中，运动数据标定系统180可以在云平台上执行，并通过网络实现与处理设备110、可穿戴设备130和移动终端设备140的信息交互。
为了方便展示，下面的描述中我们将以运动数据标定系统180位于处理设备110中为例进行描述。
在一些实施例中，运动监控系统100还可以包括数据库。数据库可以存储资料(例如，初始设置的阈值条件等)和/或指令(例如，反馈指令)。在一些实施例中，数据库可以存储从可穿戴设备130和/或移动终端设备140获取的资料。在一些实施例中，数据库可以存储供处理设备110执行或使用的信息和/或指令，以执行本申请中描述的示例性方法。在一些实施例中，数据库可以与网络120连接以与运动监控系统100的一个或多个组件(例如，处理设备110、可穿戴设备130、移动终端设备140等)通讯。运动监控系统100的一个或多个组件可以通过网络120访问存储于数据库中的资料或指令。在一些实施例中，数据库可以直接与运动监控系统100中的一个或多个组件连接或通讯。在一些实施例中，数据库可以是处理设备110的一部分。
图2是根据本申请一些实施例所示的可穿戴设备130的示例性硬件和/或软件的示意图。如图2所示，可穿戴设备130可以包括获取模块210、处理模块220(也被称为处理器)、控制模块230(也被称为主控、MCU、控制器)、通讯模块240、供电模块250以及输入/输出模块260。
获取模块210可以用于获取用户运动时的动作信号。在一些实施例中，获取模块210可以包括传感器单元，传感器单元可以用于获取用户运动时的一种或多种动作信号。在一些实施例中，传感器单元可以包括但不限于肌电传感器、姿态传感器、心电传感器、呼吸传感器、温度传感器、湿度传感器、惯性传感器、血氧饱和度传感器、霍尔传感器、皮电传感器、旋转传感器等中的一种或多种。在一些实施例中，动作信号可以包括肌电 信号、姿态信号、心电信号、呼吸频率、温度信号、湿度信号等中的一种或多种。传感器单元可以根据所要获取的动作信号类型放置在可穿戴设备130的不同位置。例如，在一些实施例中，肌电传感器(也被称为电极元件)可以设置于人体肌肉位置，肌电传感器可以被配置为采集用户运动时的肌电信号。肌电信号及其对应的特征信息(例如，频率信息、幅值信息等)可以反映用户运动时肌肉的状态。姿态传感器可以设置于人体的不同位置(例如，可穿戴设备130中与躯干、四肢、关节对应的位置)，姿态传感器可以被配置为采集用户运动时的姿态信号。姿态信号及其对应的特征信息(例如，角速度方向、角速度值、角速度加速度值、角度、位移信息、应力等)可以反映用户运动的姿势。心电传感器可以设置于人体胸口周侧的位置，心电传感器可以被配置为采集用户运动时的心电数据。呼吸传感器可以设置于人体胸口周侧的位置，呼吸传感器可以被配置为采集用户运动时的呼吸数据(例如，呼吸频率、呼吸幅度等)。温度传感器可以被配置为采集用户运动时的温度数据(例如，体表温度)。湿度传感器可以被配置为采集用户运动时的外部环境的湿度数据。
处理模块220可以处理来自获取模块210、控制模块230、通讯模块240、供电模块250和/或输入/输出模块260的数据。例如，处理模块220可以处理来自获取模块210的用户运动过程中的动作信号。在一些实施例中，处理模块220可以将获取模块210获取的动作信号(例如，肌电信号、姿态信号)进行预处理。例如，处理模块220对用户运动时的肌电信号或姿态信号进行分段处理。又例如，处理模块220可以对用户运动时的肌电信号进行预处理(例如，滤波处理、信号校正处理)，以提高肌电信号质量。再例如，处理模块220可以基于用户运动时的姿态信号确定与姿态信号对应的特征信息。在一些实施例中，处理模块220可以处理来自输入/输出模块260的指令或操作。在一些实施例中，处理后的数据可以存储到存储器或硬盘中。在一些实施例中，处理模块220可以将其处理后的数据通过通讯模块240或网络120传送到运动监控系统100中的一个或者多个组件中。例如，处理模块220可以将用户运动的监控结果发送给控制模块230，控制模块230可以根据动作确定结果执行后续的操作或指令。
控制模块230可以与可穿戴设备130中其他模块相连接。在一些实施例中，控制模块230可以控制可穿戴设备130中其它模块的运行状态。例如，控制模块230可以控制供电模块250的供电状态(例如，正常模式、省电模式)、供电时间等。又例如，控制模块230可以根据用户的动作确定结果控制输入/输出模块260，进而可以控制移动终端设备140向用户发送其运动的反馈结果。当用户运动时的动作出现问题(例如，动作不 符合标准)时，控制模块230可以控制输入/输出模块260，进而可以控制移动终端设备140向用户进行反馈，使得用户可以实时了解自身运动状态并对动作进行调整。在一些实施例中，控制模块230还可以控制获取模块210中的一个或多个传感器或者其它模块对人体进行反馈。例如，当用户运动过程中某块肌肉发力强度过大，控制模块230可以控制该肌肉位置处的电极模块对用户进行电刺激以提示用户及时调整动作。
在一些实施例中，通讯模块240可以用于信息或数据的交换。在一些实施例中，通讯模块240可以用于可穿戴设备130内部组件之间的通信。例如，获取模块210可以发送用户动作信号(例如，肌电信号、姿态信号等)到通讯模块240，通讯模块240可以将所述动作信号发送给处理模块220。在一些实施例中，通讯模块240还可以用于可穿戴设备130和运动监控系统100中的其他组件之间的通信。例如，通讯模块240可以将可穿戴设备130的状态信息(例如，开关状态)发送到处理设备110，处理设备110可以基于所述状态信息对可穿戴设备130进行监控。通讯模块240可以采用有线、无线以及有线/无线混合技术。
在一些实施例中，供电模块250可以为运动监控系统100中的其他组件提供电力。
输入/输出模块260可以获取、传输和发送信号。输入/输出模块260可以与运动监控系统100中的其他组件进行连接或通信。运动监控系统100中的其他组件可以通过输入/输出模块260实现连接或通信。
需要注意的是，以上对于运动监控系统100及其模块的描述，仅为描述方便，并不能把本申请的一个或多个实施例限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个模块进行任意组合，或者构成子系统与其他模块连接，或者对其中的一个或多个模块进行省略。例如，获取模块210和处理模块220可以为一个模块，该模块可以具有获取和处理用户动作信号的功能。又例如，处理模块220还可以不设置于可穿戴设备130中，而集成在处理设备110中。诸如此类的变形，均在本申请的一个或多个实施例的保护范围之内。
图3是根据本申请一些实施例所示的计算设备300的示例性硬件和/或软件的示意图。在一些实施例中，处理设备110和/或移动终端设备140可以在计算设备300上实现。在一些实施例中，运动数据标定系统180可以在计算设备300上实现。如图3所示，计算设备300可以包括内部通信总线310、至少一个处理器320、至少一个存储介质、通信端口350、输入/输出接口360以及用户界面380。
内部通信总线310可以实现计算设备300中各组件间的数据通信。例如，至少一个处理器320可以通过内部通信总线310将数据发送到至少一个存储介质或输入/输出端口360等其它硬件中。在一些实施例中，内部通信总线310可以为工业标准(ISA)总线、扩展工业标准(EISA)总线、视频电子标准(VESA)总线、外部部件互联标准(PCI)总线等。在一些实施例中，内部通信总线310可以用于连接图1所示的运动监控系统100中的各个模块(例如，获取模块210、处理模块220、控制模块230、通讯模块240、输入输出模块260)。
计算设备300的至少一个存储介质可以包括数据存储装置。所述数据存储装置可以是非暂时性存储介质，也可以是暂时性存储介质。比如，所述数据存储装置可以包括只读存储器(ROM)330、随机存储器(RAM)340、硬盘370等中的一种或多种。示例性的ROM可以包括掩模ROM(MROM)、可编程ROM(PROM)、可擦除可编程ROM(PEROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、光盘ROM(CD-ROM)和数字通用盘ROM等。示例性的RAM可以包括动态RAM(DRAM)、双倍速率同步动态RAM(DDR SDRAM)、静态RAM(SRAM)、晶闸管RAM(T-RAM)和零电容(Z-RAM)等。存储介质可以存储从运动监控系统100的任何其他组件中获取的数据/信息。存储介质还包括存储在所述数据存储装置中的至少一个指令集。所述指令是计算机程序代码，所述计算机程序代码可以包括执行本说明书提供的运动数据标定方法的程序、例程、对象、组件、数据结构、过程、模块等等。在一些实施例中，计算设备300的存储介质可以位于可穿戴设备130中，也可以位于处理设备110中。
至少一个处理器320可以同至少一个存储介质通信连接。至少一个处理器320用以执行上述至少一个指令集。当计算设备300运行时，至少一个处理器320可以读取所述至少一个指令集，并且根据所述至少一个指令集的指示执行计算指令(程序代码)，从而执行本申请描述的运动监控系统100的功能。处理器320可以执行数据处理方法包含的所有步骤。所述计算指令可以包括程序、对象、组件、数据结构、过程、模块和功能(所述功能指本申请中描述的特定功能)。例如，处理器320可以处理从运动监控系统100的可穿戴设备130或/和移动终端设备140中获取的用户运动时的动作信号(例如，肌电信号、姿态信号)，并根据用户运动时的动作信号对用户的运动的动作进行监控。例如，处理器320可以用于处理从运动监控系统100的可穿戴设备130或/和移动终端设备140中获取的用户运动时的动作数据，并根据所述至少一个指令集的指示执行本说明书所述的运动数据标定方法，将所述动作数据转化为二维姿态数据。在一些实施例中， 处理器320可以包括微控制器、微处理器、精简指令集计算机(RISC)、专用集成电路(ASIC)、应用特定指令集处理器(ASIP)、中央处理器(CPU)、图形处理单元(GPU)、物理处理单元(PPU)、微控制器单元、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、高级精简指令集计算机(ARM)、可编程逻辑器件以及能够执行一个或多个功能的任何电路和处理器等，或其任意组合。仅为了说明，图3中的计算设备300只描述了一个处理器320，但需要注意的是，本申请中的计算设备300还可以包括多个处理器320。
硬盘370可以用于存储处理设备110所产生的或从处理设备110所接收到的信息及数据。例如，硬盘370可以储存用户的用户确认信息。在一些实施例中，硬盘370可以设置于处理设备110中或可穿戴设备130中。
用户界面380可以实现计算设备300和用户之间的交互和信息交换。在一些实施例中，用户界面380可以用于将运动监控系统100生成的运动记录呈现给用户。在一些实施例中，用户界面380可以包括一个物理显示器，如带扬声器的显示器、LCD显示器、LED显示器、OLED显示器、电子墨水显示器(E-Ink)等。
输入/输出接口360可以用于输入或输出信号、数据或信息。在一些实施例中，输入/输出接口360可以使用户与运动监控系统100进行交互。
图4是根据本申请一些实施例所示的可穿戴设备的示例性结构图。为了进一步对可穿戴设备进行描述，将上衣服装作为示例性说明。如图4所示，可穿戴设备400可以包括上衣服装410。上衣服装410可以包括上衣服装基底4110、至少一个上衣处理模块4120、至少一个上衣反馈模块4130、至少一个上衣获取模块4140等。上衣服装基底4110可以是指穿戴于人体上身的衣物。在一些实施例中，上衣服装基底4110可以包括短袖T恤、长袖T恤、衬衫、外套等。至少一个上衣处理模块4120、至少一个上衣获取模块4140可以位于上衣服装基底4110上与人体不同部位贴合的区域。至少一个上衣反馈模块4130可以位于上衣服装基底4110的任意位置，至少一个上衣反馈模块4130可以被配置为反馈用户上身运动状态信息。示例性的反馈方式可以包括但不限于语音提示、文字提示、压力提示、电流刺激等。在一些实施例中，至少一个上衣获取模块4140可以包括但不限于姿态传感器、心电传感器、肌电传感器、温度传感器、湿度传感器、惯性传感器、酸碱传感器、声波换能器等中的一种或多种。上衣获取模块4140中的传感器可以根据待测量的信号不同而放置在用户身体的不同位置。例如，姿态传感器用于获取用户运动过程中的姿态信号时，姿态传感器可以放置于上衣服装基底4110中与人体躯干、双臂、关节对应的位置。又例如，肌电传感器用于获取用户运动过程中的肌电信号时， 肌电传感器可以位于用户待测量的肌肉附近。在一些实施例中，姿态传感器可以包括但不限于加速度三轴传感器、角速度三轴传感器、磁力传感器等，或其任意组合。例如，一个姿态传感器可以包含加速度三轴传感器、角速度三轴传感器。在一些实施例中，姿态传感器还可以包括应变式传感器。应变式传感器可以是指可以基于待测物受力变形产生的应变的传感器。在一些实施例中，应变式传感器可以包括但不限于应变式测力传感器、应变式压力传感器、应变式扭矩传感器、应变式位移传感器、应变式加速度传感器等中的一种或多种。例如，应变式传感器可以设置在用户的关节位置，通过测量应变式传感器中随着拉伸长度而变化的电阻的大小，可以获取用户关节处的弯曲角度和弯曲方向。需要注意的是，上衣服装410除了上述的上衣服装基底4110、上衣处理模块4120、上衣反馈模块4130、上衣获取模块4140之外，还可以包括其它模块，例如，供电模块、通讯模块、输入/输出模块等。上衣处理模块4120与图2中的处理模块220相类似、上衣获取模块4140与图2中的获取模块210相类似，关于上衣服装410中的各个模块的具体描述可以参考本申请图2中的相关描述，在此不做赘述。
图5是根据本申请一些实施例所示的运动监控方法的示例性流程图。如图5所示，流程500可以包括：
在步骤510中，获取用户运动时的动作信号。
在一些实施例中，该步骤510可以由获取模块210执行。动作信号是指用户运动时的人体参数信息。在一些实施例中，人体参数信息可以包括但不限于肌电信号、姿态信号、心电信号、温度信号、湿度信号、血氧浓度、呼吸频率等中的一种或多种。在一些实施例中，获取模块210中的肌电传感器可以采集用户在运动过程中的肌电信号。例如，当用户进行坐姿夹胸时，可穿戴设备中与人体胸肌、背阔肌等位置对应的肌电传感器可以采集用户相应肌肉位置的肌电信号。又例如，当用户进行深蹲动作时，可穿戴设备中与人体臀大肌、股四头肌等位置对应的肌电传感器可以采集用户相应肌肉位置的肌电信号。再例如，用户进行跑步运动时，可穿戴设备中与人体腓肠肌等位置对应的肌电传感器可以采集人体腓肠肌等位置的肌电信号。在一些实施例中，获取模块210中的姿态传感器可以采集用户运动时的姿态信号。例如，当用户进行杠铃卧推运动时，可穿戴设备中与人体肱三头肌等位置对应的姿态传感器可以采集用户肱三头肌等位置的姿态信号。又例如，当用户进行哑铃飞鸟动作时，设置在人体三角肌等位置处的姿态传感器可以采集用户三角肌等位置的姿态信号。在一些实施例中，获取模块210中的姿态传感器的数量可以为多个，多个姿态传感器可以获取用户运动时多个部位的姿态信号，多个部位姿 态信号可以反映人体不同部位之间的相对运动情况。例如，手臂处的姿态信号和躯干处的姿态信号可以反映手臂相对于躯干的运动情况。在一些实施例中，姿态信号与姿态传感器的类型相关联。例如，当姿态传感器为角速度三轴传感器时，获取的姿态信号为角速度信息。又例如，当姿态传感器为角速度三轴传感器和加速度三轴传感器，获取的姿态信号为角速度信息和加速度信息。再例如，姿态传感器为应变式传感器时，应变式传感器可以设置在用户的关节位置，通过测量应变式传感器中随着拉伸长度而变化的电阻的大小，获取的姿态信号可以为位移信息、应力等，通过这些姿态信号可以表征用户关节处的弯曲角度和弯曲方向。需要注意的是，能够用于体现用户身体发生相对运动的参数信息都可以为姿态信号对应的特征信息，根据特征信息的类型可以采用不同类型的姿态传感器进行获取。
在一些实施例中，所述动作信号可以包括用户身体特定部位的肌电信号以及该特定部位的姿态信号。肌电信号和姿态信号可以从不同角度反映出用户身体特定部位的运动状态。简单来说，用户身体特定部位的姿态信号可以反映该特定部位的动作类型、动作幅度、动作频率等。肌电信号可以反映出该特定部位在运动时的肌肉状态。在一些实施例中，通过相同身体部位的肌电信号和/或姿态信号，可以更好地评估该部位的动作是否规范。
在步骤520中，至少基于肌电信号对应的特征信息或姿态信号对应的特征信息对用户运动的动作进行监控。
在一些实施例中，该步骤可以由处理模块220和/或处理设备110执行。在一些实施例中，肌电信号对应的特征信息可以包括但不限于频率信息、幅值信息等中的一种或多种。姿态信号对应的特征信息是指用于表征用户身体发生相对运动的参数信息。在一些实施例中，姿态信号对应的特征信息可以包括但不限于角速度方向、角速度值、角速度的加速度值等中的一种或多种。在一些实施例中，姿态信号对应的特征信息还可以包括角度、位移信息(例如应变式传感器中的拉伸长度)、应力等。例如，姿态传感器为应变式传感器时，应变式传感器可以设置在用户的关节位置，通过测量应变式传感器中随着拉伸长度而变化的电阻的大小，获取的姿态信号可以为位移信息、应力等，通过这些姿态信号可以表征用户关节处的弯曲角度和弯曲方向。在一些实施例中，处理模块220和/或处理设备110可以提取肌电信号对应的特征信息(例如，频率信息、幅值信息)或姿态信号对应的特征信息(例如，角速度方向、角速度值、角速度的加速度值、角度、位移信息、应力等)，并基于肌电信号对应的特征信息或姿态信号对应的特征信息对用 户运动的动作进行监控。这里对用户运动的动作进行监控包括对用户动作相关的信息进行监控。在一些实施例中，动作相关的信息可以包括用户动作类型、动作数量、动作质量(例如，用户动作是否符合标准)、动作时间等中的一个或多个。动作类型是指用户运动时采取的健身动作。在一些实施例中，动作类型可以包括但不限于坐姿夹胸、深蹲运动、硬拉运动、平板支撑、跑步、游泳等中的一种或多种。动作数量是指用户运动过程中执行动作的次数。例如，用户在运动过程中进行了10次坐姿夹胸，这里的10次为动作次数。动作质量是指用户执行的健身动作相对于标准健身动作的标准度。例如，当用户进行深蹲动作时，处理设备110可以基于特定肌肉位置(臀大肌、股四头肌等)的动作信号(肌电信号和姿态信号)对应的特征信息判断用户动作的动作类型，并基于标准深蹲动作的动作信号判断用户深蹲动作的动作质量。动作时间是指用户一个或多个动作类型对应的时间或运动过程的总时间。
如前所述，姿态信号对应的特征信息可以包括能够用于体现用户身体发生相对运动的参数信息。为了实现对用户运动时的动作进行监控，运动监控系统100需获取用户身体的不同部位之间的相对运动。如前，姿态信号可以是姿态传感器测得的姿态数据。姿态传感器可以分布于用户身体的多个不同部位。为了获取用户身体的多个不同部位之间的相对运动，运动监控系统100可以对用户身上的多个不同部位之间的姿态信号进行标定。
图6是根据本申请一些实施例所示的运动数据标定方法3000的示例性流程图。如前，运动数据标定系统180可以执行本申请提供的运动数据标定的方法3000。具体地，运动数据标定系统180可以在处理设备110上执行运动数据标定的方法3000，也可以在移动终端设备140上执行运动数据标定的方法3000。为了方便展示，我们将以运动数据标定系统180在处理设备110上执行运动数据标定的方法3000为例进行描述。具体地，处理设备110中的处理器320可以读取存储在其本地存储介质中的指令集，然后根据指令集的规定，执行本申请提供的运动数据标定的方法3000。运动数据标定的方法3000可以包括：
S3020：获取用户运动时的动作数据。
在一些实施例中，该步骤可以由处理模块220和/或处理设备110执行。动作数据是指用户在运动时的人体运动参数信息。在一些实施例中，动作数据可以包括用户身上的至少一个测量位置对应的至少一个姿态信号。姿态信号及其对应的特征信息(例如，角速度方向、角速度值、角速度加速度值、角度、位移信息、应力等)可以反映用户运动 的姿势。至少一个测量位置与至少一个姿态信号一一对应。测量位置可以是用户身体上的不同部位。至少一个姿态信号对应用户身上的至少一个测量位置在用户运动时的实际姿态。至少一个姿态信号中的每个姿态信号可以包括其对应的测量位置在原始坐标系下的三维姿态数据。原始坐标系可以是姿态信号所处的坐标系。当用户的姿态不发生变化时，原始坐标系的变化也可能导致姿态信号的变化。每个姿态信号可以包括一种或多种三维姿态数据。比如，三维角度数据、三维角速度数据、三维角加速度数据、三维速度数据、三维位移数据、三维应力数据，等等。
在一些实施例中，姿态信号可以由可穿戴设备130上的姿态传感器进行获取。如前所述，可穿戴设备130中的获取模块210的传感器单元可以包括姿态传感器。具体地，可穿戴设备130可以包括至少一个姿态传感器。至少一个姿态传感器可以位于用户身体的至少一个测量位置。姿态传感器可以采集用户身上与其对应的测量位置的姿态信号。可穿戴设备130上的姿态传感器可以分布在人体四肢部位(例如，手臂、腿部等)、人体的躯干部位(例如，胸部、腹部、背部、腰部等)和人体的头部等。姿态传感器可以实现人体的四肢部位、躯干部位等其它部位的姿态信号采集。姿态传感器可以根据所要获取的姿态信号放置在可穿戴设备130的不同位置，以测量人体不同的位置对应的姿态信号。在一些实施例中，姿态传感器还可以为具有姿态融合算法的姿态测量单元(AHRS)的传感器。姿态融合算法可以将具有三轴加速度传感器、三轴角速度传感器、三轴地磁传感器的九轴惯性测量单元(IMU)的数据融合为欧拉角或四元数，以获取姿态传感器所在用户身体部位的姿态信号。在一些实施例中，处理模块220和/或处理设备110可以基于姿态信号确定姿态对应的特征信息。在一些实施例中，姿态信号对应的特征信息可以包括但不限于角速度值、角速度方向、角速度的加速度值等。在一些实施例中，姿态传感器可以为应变传感器，应变传感器可以获取用户关节处的弯曲方向和弯曲角度，从而获取用户运动时的姿态信号。例如，应变传感器可以设置于用户的膝关节处，当用户运动时，用户的身体部位作用于应变传感器，基于应变传感器的电阻或长度变化情况可以计算出用户膝关节处的弯曲方向和弯曲角度，从而获取用户腿部的姿态信号。在一些实施例中，姿态传感器还可以包括光纤传感器，姿态信号可以由光纤传感器的光线弯曲后的方向变化来表征。在一些实施例中，姿态传感器还可以为磁通量传感器，姿态信号可以由磁通量的变换情况进行表征。需要注意的是，姿态传感器的类型不限于上述的传感器，还可以为其它传感器，能够获取用户姿态信号的传感器均在本申请的姿态传感器的范围内。
如前所述，每个姿态信号可以包括一种或多种三维姿态数据。姿态传感器也可以包括多种类型的传感器。在一些实施例中，姿态传感器可以包括加速度传感器、角速度传感器以及磁力传感器中的至少一种。
当姿态信号是由姿态传感器测量得到的数据时，原始坐标系可以是姿态传感器所在的坐标系。在一些实施例中，原始坐标系是指设置在人体上的姿态传感器对应的坐标系。当用户使用可穿戴设备130时，可穿戴设备130上的各姿态传感器分布于人体的不同部位，使得各姿态传感器在人体上的安装角度不同，而不同部位的姿态传感器分别以各自本体的坐标系作为原始坐标系，因此不同部位的姿态传感器具有不同的原始坐标系。在一些实施例中，各个姿态传感器获取的姿态信号可以是在其对应的原始坐标系下的表达。姿态传感器获取的姿态信号可以是预设固定坐标系在原始坐标系中的姿态信号。所述预设固定坐标系可以是大地坐标系，也可以是其他任意预设坐标系。运动数据标定系统180中可以预先存储有原始坐标系相对于所述预设固定坐标系的转换关系。
在一些实施例中，姿态信号可以是姿态传感器直接获取的信号，也可以是姿态传感器直接获取的信号经过常规滤波、整流、小波变换、毛刺处理等信号处理过程形成的姿态信号，或者是以上任意一个或多个处理流程的排列组合得到的信号。
在一些实施例中，姿态信号可以是由图像传感器测量的数据。图像传感器可以是能够获取深度信息的图像传感器，例如3D结构光相机、双目摄像机，等等。图像传感器可以安装在能够拍摄到用户运动的图像的任意位置。图像传感器的数量可以是一个，也可以是多个。当图像传感器的数量为多个时，多个图像传感器可以安装在多个不同位置。图像传感器可以获取用户运动时的深度图像。深度图像中可以包含用户身上的至少一个测量位置相对于图像传感器所在的坐标系的深度信息。当用户运动时，运动数据标定系统180可以基于多帧深度图像的变化，计算得到至少一个测量位置中的每个测量位置的姿态信号。如前所述，每个姿态信号可以包括一种或多种三维姿态数据。运动数据标定系统180可以计算得到不同的三维姿态数据。
当姿态信号是由图像传感器测量得到的数据时，原始坐标系可以是图像传感器自身所在的坐标系。在一些实施例中，图像传感器获取的姿态信号可以是在其对应的图像传感器自身的坐标系(原始坐标系)下的表达。图像传感器可以预先进行标定。即运动数据标定系统180中可以预先存储有图像传感器自身坐标系相对于前述的预设固定坐标系的转换关系。
为了方便展示，下面的描述中我们将以动作数据是由至少一个姿态传感器测量得到的数据为例进行描述。为了方便展示，我们将原始坐标系定义为o-xyz坐标系。其中，o为原始坐标系o-xyz的坐标圆点，x轴、y轴以及z轴分别为原始坐标系o-xyz的三个相互垂直的坐标轴。
如前所述，每个姿态信号可以是其对应的测量位置在原始坐标系o-xyz下的三维姿态数据。在一些实施例中，三维姿态数据可以是其所在坐标系中的三个相互垂直的坐标轴上的姿态数据。在一些实施例中，姿态数据可以包括角度数据和角速度数据。在一些实施例中，在原始坐标系o-xyz下的三维姿态数据可以包括三个相互垂直的坐标轴x轴、y轴以及z轴上的角度数据和角速度数据。为了方便展示，我们将每个姿态信号在原始坐标系o-xyz下的三维姿态数据分别标记为三维角度(Euler)数据E sens和三维角速度(Gyro)数据G sens。三维角度数据E sens可以包括x轴上的角度数据E sens_x、y轴上的角度数据E sens_y以及z轴上的角度数据E sens_z。三维角速度数据G sens可以包括x轴上的角速度数据G sens_x、y轴上的角速度数据G sens_y以及z轴上的角速度数据G sens_z。
S3040：构建目标坐标系。
在一些实施例中，该步骤可以由处理模块220和/或处理设备110执行。为了方便展示，我们将目标坐标系定义为O-XYZ。为了便于确定用户不同部位之间的相对运动，运动数据标定系统180可以将动作数据转化为同一个已知坐标系(例如，目标坐标系定义为O-XYZ)下的姿态数据。目标坐标系O-XYZ可以包括X轴、Y轴、Z轴三个互相垂直的坐标轴。
在一些实施例中，目标坐标系O-XYZ可以是任意经过标定的坐标系。在一些实施例中，目标坐标系O-XYZ可以是前述的预设固定坐标系。在一些实施例中，目标坐标系O-XYZ与前述的预设固定坐标系可以为不同的坐标系。运动数据标定系统180中可以预先存储有前述的预设固定坐标系与目标坐标系O-XYZ的转换关系。
运动数据标定系统180用于对用户运动时的动作数据进行标定，其测量对象为用户。因此，在一些实施例中，目标坐标系O-XYZ可以以人体站立时躯干的长度方向为Z轴。即Z轴为重力加速度所在的竖直方向的反方向。即Z轴为垂直于地面指向天空的坐标轴。X轴和Y轴构成的平面为垂直于Z轴的水平平面。在一些实施例中，X轴和Y轴可以是垂直于Z轴的水平面内的任意两个互相垂直的坐标轴。在一些实施例中，X轴可以是东西朝向的坐标，比如指向东边方向的坐标轴，Y轴可以是南北朝向的坐标，比如指向 北边方向的坐标轴。图7示出了根据本说明书实施例提供的目标坐标系O-XYZ的示意图。其中，X轴方向正好为用户001站立时的前方。
S3060：将所述每个姿态信号转换成在所述目标坐标系下的二维姿态数据。
图8是根据本申请一些实施例所示的转化为二维姿态数据的示例性流程图。图8对应步骤S3060。如图8所示，步骤S3060可以包括：
S3062：获取预先存储的目标坐标系O-XYZ与原始坐标系o-xyz之间的转换关系。
如前所述，每个姿态传感器获取的姿态信号可以是在其对应的原始坐标系下的表达。具体地，姿态传感器获取的姿态信号可以是预设固定坐标系在当前姿态信号对应的测量位置的原始坐标系中的姿态信号。运动数据标定系统180可以通过逆向转换的方式，基于每个姿态信号获取其对应的姿态传感器的原始坐标系o-xyz在预设固定坐标系中的表达。如前所述，运动数据标定系统180中可以预先存储有预设固定坐标系与目标坐标系O-XYZ的转换关系。运动数据标定系统180可以基于预设固定坐标系与目标坐标系O-XYZ的转换关系，计算确定每个原始坐标系o-xyz与目标坐标系O-XYZ的转换关系。运动数据标定系统180可以基于所述转换关系将原始坐标系o-xyz中的姿态信息转换为目标坐标系中O-XYZ的姿态信息。在一些实施例中，该转换关系可以表示为一个或多个旋转矩阵。运动数据标定系统180中可以预先存储有所述旋转矩阵。
S3064：基于目标坐标系O-XYZ与原始坐标系o-xyz之间的转换关系，将所述每个姿态信号转换为所述目标坐标系O-XYZ下的三维运动数据。
如前所述，每个姿态信号可以包括在其对应的原始坐标系o-xyz下的三维姿态数据E sens_x、E sens_y、E sens_z、G sens_x、G sens_y以及G sens_z。运动数据标定系统180可以基于目标坐标系O-XYZ与原始坐标系o-xyz之间的转换关系，确定每个姿态信号对应的测量位置所在的原始坐标系0-xyz在目标坐标系O-XYZ下的三维运动数据。在一些实施例中，所述三维运动数据至少包括X轴上的角速度数据G global_X、Y轴上的角速度数据G global_Y以及Z轴上的角速度数据G global_Z。
S3066：将目标坐标系O-XYZ中的所述三维运动数据转换为目标坐标系O-XYZ中的二维姿态数据。
所述二维姿态数据为二维坐标系下的数据。目标坐标系O-XYZ中的二维坐标系可以包括用户001肢体摆动时的运动平面和用户001躯干转动时的运动平面。在一些实施例中，目标坐标系O-XYZ下的二维姿态数据可以包括水平姿态数据以及竖直姿态数据。水平姿态数据可以包括在垂直于Z轴的水平平面内运动时的水平角度数据E global_Z和水 平角速度数据G global_Z。竖直姿态数据可以包括在垂直于水平平面的任意竖直平面内运动时的竖直角度数据E global_XY和竖直角速度数据G global_XY。所述竖直平面可以是垂直于水平平面的任意一个平面。水平角度数据E global_Z可以是测量位置在目标坐标系O-XYZ中的水平面内的旋转角度。水平角速度数据G global_Z可以是测量位置在目标坐标系O-XYZ中的水平面内的旋转角速度。竖直角度数据E global_XY可以是测量位置在目标坐标系O-XYZ中的任意一个竖直平面内的旋转角度。竖直角速度数据G global_XY可以是测量位置在目标坐标系O-XYZ中的任意一个竖直平面内的旋转角速度。
因为对大多数健身房内的健身动作来说，用户001的动作的主要部分都可以被分解成在两个平面上的运动。比如原地在水平平面上的运动以及任意一个竖直平面上的运动。用户001运动时所作的不同动作仅通过水平平面的运动和竖直平面的运动即可区分开。比如，当用户001在跑步机上跑步的时，用户001的跑步动作主要集中在绕着平行于水平平面的关节的旋转运动。此时，旋转运动发生在垂直于所述水平平面的竖直平面内，且所述竖直平面沿用户001的身体朝向方向延伸。在这个竖直平面上用户001的重心做上下的线性移动，用户的四肢随着重心各摆动。比如，用户001进行二头弯举动作时，二头弯举的动作只有竖直平面内的运动。再比如，用户001进行坐姿夹胸动作时，坐姿夹胸的动作只有水平平面内运动。
图9是根据本申请一些实施例所示的用户001运动时的坐标系图。图9中当用户001做二头弯举的时候，用户001的朝向基本不变。二头弯举的动作主要集中在前臂AO’同上臂O’B形成的竖直平面P上。由于是克服哑铃重力的动作，因此平面P大体是垂直于水平平面X-Y平面的。在竖直平面P内，上臂O’B的位姿基本不变，前臂AO’围绕肘部O’做往复摆动。摆动的矢量方向为竖直平面P的法线方向。除此之外，用户001的二头弯举动作在其他方向上的分量很小，可以忽略。基于上述分析，接下来，运动数据标定系统180便将所述三维运动数据转换成二维姿态数据。
如图8所示，步骤S3066可以包括：
S3066-2：将X轴上的角速度数据G global_X和Y轴上的角速度数据G global_Y通过矢量法则转换成竖直角速度数据G global_XY。
竖直角速度数据G global_XY可以表示为以下公式：
G globaal_XY＝|G globaal_XY|*a 公式(2)
其中，
S3066-4：基于用户001运动时的起始位置和结束位置对应的时间，对竖直角速度数据G glohal_XY进行时间积分，获取竖直角度数据E glohal_XY。
其中，竖直角度数据E global_XY可以表示为以下公式：
其中startpos和endpos是一个动作的开始位置(start position)和结束位置(end position)对应的开始时间和结束时间。
S3066-6：将Z轴的角速度数据G glohal_Z作为所述水平角速度数据G glohal_Z。
S3066-8：基于用户001运动时的起始位置和结束位置对应的时间，对水平角速度数据G glohal_Z进行时间积分，获取水平角度数据E global_Z。
其中，水平角度数据E global_Z可以表示为以下公式：
其中startpos和endpos是一个动作的开始位置(start position)和结束位置(end position)对应的开始时间和结束时间。
在一些实施例中，所述运动数据标定方法3000还可以包括：
S3080：基于所述每个姿态信号对应的所述二维姿态数据，确定所述至少一个测量位置之间的相对运动。
运动数据标定系统180可以通过用户001身体至少一个测量位置对应的至少一个姿态信号对应的至少一个二维姿态数据，判断用户001身体不同运动部位之间的相对运动。例如，通过用户001手臂处的姿态传感器对应的特征信息和用户001躯干部位的姿态传感器对应的特征信息，可以判断用户001运动过程中手臂与躯干之间的相对运动。
综上所述，本申请提供的运动数据标定方法3000和系统180，能够将用户001运动时的动作数据从三个相互垂直的坐标轴中的三维姿态数据转化为目标坐标系下的二维数据，即在水平平面内的姿态数据和竖直平面内的姿态数据，从而将用户001运动时的动作分为在水平方向上的运动和在竖直方向上的运动，从而避免因用户001朝向不同所带来的数据差异。所述方法3000和系统180可以去除用户001朝向对运动数据的影响。因此，所述方法3000和系统180无需用户001做标定动作，即可对运动数据进行标定。
上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅 作为示例，而并不构成对本申请的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。
同时，本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本申请中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本申请的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

Claims (11)

  1. 一种运动数据标定方法，其特征在于，包括：
    获取用户运动时的动作数据，所述动作数据包括所述用户身上的至少一个测量位置对应的至少一个姿态信号，所述至少一个姿态信号中的每个姿态信号包括其对应的测量位置在原始坐标系下的三维姿态数据；
    构建目标坐标系，所述目标坐标系包括X轴、Y轴、Z轴三个互相垂直的坐标轴；以及
    将所述每个姿态信号转换成在所述目标坐标系下的二维姿态数据。
  2. 如权利要求1所述的运动数据标定方法，其特征在于，所述每个姿态信号包括由姿态传感器测量得到的数据，所述原始坐标系包括所述姿态传感器所在的坐标系。
  3. 如权利要求2所述的运动数据标定方法，其特征在于，所述姿态传感器包括加速度传感器、角速度传感器以及磁力传感器中的至少一种。
  4. 如权利要求1所述的运动数据标定方法，其特征在于，所述每个姿态信号包括由图像传感器测量的数据，所述原始坐标系包括所述图像传感器所在的坐标系。
  5. 如权利要求1所述的运动数据标定方法，其特征在于，所述三维姿态数据包括三个相互垂直的坐标轴上的角度数据和角速度数据。
  6. 如权利要求1所述的运动数据标定方法，其特征在于，所述将所述每个姿态信号转换成在所述目标坐标系下的二维姿态数据，包括：
    获取预先存储的所述目标坐标系与所述原始坐标系之间的转换关系；
    基于所述转换关系，将所述每个姿态信号转换为所述目标坐标系下的三维运动数据，所述三维运动数据至少包括所述X轴上的角速度数据、所述Y轴上的角速度数据以及所述Z轴上的角速度数据；以及
    将所述目标坐标系中的所述三维运动数据转换为所述目标坐标系中的所述二维姿态数据。
  7. 如权利要求6所述的运动数据标定方法，其特征在于，所述目标坐标系的所述Z轴为重力加速度所在的竖直方向的反方向。
  8. 如权利要求7所述的运动数据标定方法，其特征在于，所述目标坐标系下的所述二维姿态数据包括：
    水平姿态数据，包括在垂直于所述Z轴的水平平面内运动时的水平角度数据和水平角速度数据；以及
    竖直姿态数据，包括在垂直于所述水平平面的任意竖直平面内运动时的竖直角度数据和竖直角速度数据。
  9. 如权利要求8所述的运动数据标定方法，其特征在于，所述将所述目标坐标系中的所述三维运动数据转换为所述目标坐标系中的所述二维姿态数据，包括：
    将所述X轴上的角速度数据和所述Y轴上的角速度数据通过矢量法则转换成所述竖直角速度数据；
    基于所述用户运动时的起始位置和结束位置对应的时间，对所述竖直角速度数据进行时间积分，获取所述竖直角度数据；
    将所述Z轴的角速度数据作为所述水平角速度数据；以及
    基于所述用户运动时的起始位置和结束位置对应的时间，对所述水平角速度数据进行时间积分，获取所述水平角度数据。
  10. 如权利要求1所述的运动数据标定方法，其特征在于，还包括：
    基于所述每个姿态信号对应的所述二维姿态数据，确定所述至少一个测量位置之间的相对运动。
  11. 一种运动数据标定系统，其特征在于，包括：
    至少一个存储介质，存储有至少一个指令集用于运动数据标定；以及
    至少一个处理器，同所述至少一个存储介质通信连接，
    其中，当所述运动数据标定系统运行时，所述至少一个处理器读取所述至少一个指令集并实施权利要求1-10中任一项所述的运动数据标定方法。
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