DE102020105553B3

DE102020105553B3 - Adaptives aktives trainingssystem

Info

Publication number: DE102020105553B3
Application number: DE102020105553.6A
Authority: DE
Inventors: Yi-De Huang; Fu-Han Hsieh
Original assignee: Hiwin Technologies Corp
Current assignee: Hiwin Technologies Corp
Priority date: 2020-03-02
Filing date: 2020-03-02
Publication date: 2021-03-25
Anticipated expiration: 2040-03-03

Abstract

Ein adaptives aktives Trainingssystem umfasst ein Bewegungsmodul, ein Erfassungsmodul und ein Steuermodul. Das Bewegungsmodul umfasst eine Trainingseinheit und einen Motor, der mit der Trainingseinheit verbunden ist. Der Motor ist ausgestaltet die Trainingseinheit entlang einer Bewegungsbahn zu bewegen. Das Erfassungsmodul ist ausgestaltet, ein physiologisches Signal eines Nutzers zu erfassen, wenn der Nutzer die Trainingseinheit verwendet. Das Steuermodul ist mit dem Bewegungsmodul und dem Erfassungsmodul verbunden. Das Steuermodul ist ausgestaltet eine Position der Trainingseinheit auf der Bewegungsbahn zu berechnen, um einen Grenzwert entsprechend der Position basierend auf ein Bewegungsmodul zu berechnen, und um zu bestimmen, ob eine Größenordnung des physiologischen Signals größer ist als der Grenzwert.

Description

Hintergrund der Erfindung
Gebiet der Erfindung
Die vorliegende Offenbarung betrifft ein aktives Trainingssystem, und insbesondere ein adaptives aktives Trainingssystem, bei dem eine Trainingsintensität basierend auf einem physiologischen Signal eines Nutzers angepasst wird.
Beschreibung des Standes der Technik
Mit ansteigendem Gesundheitsbewusstsein in der Bevölkerung, wurde die Stärkung körperlicher Funktionen durch Training ein wichtiger Gesichtspunkt, was zu der Beliebtheit verschiedener Trainingsgeräte und Verfahren führte.
Die chinesische Patentveröffentlichung CN 107 280 912 A offenbart ein Verfahren zum Erfassen eines Krampfanfalls in den unteren Extremitäten. In dem Verfahren, werden die unteren Extremitäten des Patienten auf einen Trägerrahmen für die unteren Extremitäten einer Gang-Rehabilitationsmaschine angeordnet. Der Trägerrahmen für die unteren Extremitäten wird durch einen Motor angetrieben, um die unteren Extremitäten des Patienten zu rehabilitieren. Statistische Verteilungsdaten werden basierend auf der Änderung der Drehmomentausgaben durch den Motor in einer bestimmten Zeitspanne erhalten, wobei basierend auf den statistischen Verteilungs-Daten ein Grenzwert erhalten wurde. Während der Rehabilitation wird die Drehmomentausgabe durch den Motor mit dem Grenzwert verglichen. Wenn die Drehmomentausgabe durch den Motor größer ist als der Grenzwert, so deutet dies auf einen Krampf bei dem Patienten hin. Das Verfahren ist ein passives Trainings-Verfahren, und der Trainingseffekt davon ist schlechter als der eines aktiven Training-Verfahrens.
Das US Patent US 8 147 436 B2 offenbart eine Orthese, bei der das Konzept eines virtuellen elastischen Kraftfelds eingesetzt wird. Ein Standardmodel einer Gehbewegung wird basierend auf einer Gehbewegungsbahn einer gesunden Person erstellt, worauf das Standardmodell der Gehbewegungsbahn als ein Kraftfeld-Zentrum eingesetzt wird, um einen Nutzer zur Bewegung zu bringen. Aufgrund der Unterschiede zwischen einzelnen Personen ist das Standardmodel der Gehbewegung jedoch nicht bei jeder Person einsetzbar.
Das US-Patent US 9 277 883 B2 offenbart ein Verfahren zur Steuerung eines Gang-Trainingsgeräts unter Verwendung einer Biorückkoppelung. Mit dem Verfahren werden elektromyographische Signale eines Nutzers erfasst und analysiert, wenn der Nutzer das Gang-Trainingsgerät verwendet, der Erschöpfungszustand des Nutzers basierend auf einer Größenordnung einer Versetzung der mittleren Frequenz des elektromyographischen Signals bestimmt, und die Trainingsintensität gemäß dem Erschöpfungszustand des Nutzers gesenkt. Das in dem Verfahren verwendete physiologische Signal ist auf das elektromyographische Signal beschränkt und kann nicht verbreitet eingesetzt werden.
Zusammenfassung der Erfindung
Die vorliegende Offenbarung zielt darauf ab, ein aktives Trainingssystem bereitzustellen, mit der eine Trainingsintensität basierend auf einem physiologischen Signal eines Nutzers angepasst werden kann.
Gemäß einer Ausführungsform, umfasst ein adaptives aktives Trainingssystem ein Bewegungsmodul, ein Erfassungsmodul und ein Steuermodul. Das Bewegungsmodul umfasst eine Trainingseinheit und einen Motor, der mit der Trainingseinheit verbunden ist. Der Motor ist ausgestaltet die Trainingseinheit entlang einer Bewegungsbahn zu bewegen. Das Erfassungsmodul ist ausgestaltet ein physiologisches Signal eines Nutzers zu erfassen, wenn der Nutzer die Trainingseinheit verwendet. Das Steuermodul ist mit dem Bewegungsmodul und dem Erfassungsmodul verbunden. Das Steuermodul ist ausgestaltet eine Position der Trainingseinheit auf der Bewegungsbahn zu berechnen, einen Grenzwert entsprechend der Position basierend auf einem Bewegungsmodul zu erhalten, und zu bestimmen, ob eine Größenordnung des physiologischen Signals größer ist als der Grenzwert. Wenn die Größenordnung des physiologischen Signals größer ist als der Grenzwert, dann steuert das Steuermodul den Motor die Trainingseinheit entlang der Bewegungsbahn zu bewegen. Wenn die Größenordnung des physiologischen Signals größer ist als ein Produkt des Grenzwerts und eines Verstärkungsfaktor, dann hebt das Steuermodul den Grenzwert auf einen erhöhten Grenzwert an, basierend auf einer Lernrate. Wenn die Größenordnung des physiologischen Signals kleiner ist als der Grenzwert, dann treibt das Steuermodul den Motor nicht dazu an, die Trainingseinheit entlang der Bewegungsbahn zu bewegen. Wenn die Größenordnung des physiologischen Signals kleiner ist als ein Produkt des Grenzwerts und eines Verkleinerungsfaktor, dann senkt das Steuermodul den Grenzwert auf einen verringerten Grenzwert basierend auf die Lernrate.
Diese und andere Zielsetzungen der vorliegenden Erfindung werden dem Fachmann zweifellos nach Lesen der folgenden ausführliche Beschreibung der bevorzugten Ausführungsform, die in den verschiedenen Figuren und Zeichnungen gezeigt ist, klar.
Figurenliste

1 ist ein schematisches Diagramm, das ein adaptives aktives Trainingssystem und einen Nutzer gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung zeigt.
2 ist ein funktionales Blockdiagramm des adaptiven aktiven Trainingssystems gemäß der Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
3 ist ein Ablaufplan, der ein Steuermodul zeigt, das ausgestaltet ist, das Bewegungsmodul zu steuern.
4 ist ein schematisches Diagramm, das eine Bewegungsbahn gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung zeigt.
5 ist ein schematisches Diagramm, das eine Bewegungsbahn gemäß einer anderen Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung zeigt.
6 ist ein Ablaufplan der Einrichtung des Bewegungsmoduls gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
7 ist ein schematisches Diagramm, das eine Modifizierung des Grenzwerts gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung zeigt.
8 ist ein schematisches Diagramm, das eine Modifizierung des Grenzwerts gemäß einer anderen Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung zeigt.

Ausführliche Beschreibung
In der folgenden ausführlichen Beschreibung der Ausführungsformen wird Bezug genommen auf die anliegenden Zeichnungen, die einen Teil davon darstellen, und in denen bestimmen Ausführungsformen, in denen die Erfindung umgesetzt wird, erläuternd gezeigt sind. Diesbezüglich werden Richtungsangaben, wie oben, unten, links, rechts, vorne oder hinten, unter Bezug zu der Orientierung wie in den Figuren beschrieben, verwendet. Die Komponenten der vorliegenden Offenbarung können in einer Anzahl unterschiedlicher Orientierungen verwendet werden. Demgemäß werden Richtungsangaben zum Zwecke der Erläuterung verwendet und sind keinesfalls beschränkend. Darüber hinaus, werden identische Komponenten oder vergleichbare Bezugszeichen für identische Komponenten oder vergleichbare Komponenten in den folgenden Ausführungsformen verwendet. Es ist anzumerken, dass der Begriff „verbunden“ bezeichnet, dass Komponenten elektrische Energie oder Daten, wie elektrische Signale, magnetische Signale und Befehls-Signale direkt oder indirekt, über Drähte oder drahtlos übertragen können. Infolgedessen sind die Zeichnungen und die Beschreibung erläuternder Natur und nicht beschränkend.
In den 1 und 2 umfasst ein adaptives aktives Trainingssystem 100 ein Bewegungsmodul 110, ein Erfassungsmodul 120 und ein Steuermodul 130. Das Bewegungsmodul 110 umfasst eine Trainingseinheit 111 und einen Motor 112. Der Motor 112 umfasst eine X-Achsen Motor-Einheit 112a und eine Y-Achsen Motor-Einheit 112b. Der Motor 112 ist mit der Trainingseinheit 111 verbunden und ausgestaltet die Trainingseinheit 111 entlang der Bewegungsbahn zu bewegen. Das Erfassungsmodul 120 ist ausgestaltet ein physiologisches Signal eines Nutzers zu erfassen, wenn der Nutzer A die Trainingseinheit 111 verwendet. Das Steuermodul 130 ist mit dem Bewegungsmodul 110 und dem Erfassungsmodul 120 verbunden.
In 1 ist das Bewegungsmodul 110 eines nur beispielhaft gezeigten Gang-Trainingsapparats gezeigt. In der vorliegenden Offenbarung kann das Bewegungsmodul 110 ein Rehabilitationsgerät zur Unterstützung des Nutzers A zur Wiederherstellung der Bewegungsfähigkeit sein, die eingeschränkt ist oder aufgrund Erkrankung oder Traumas verloren ging. Das Bewegungsmodul 110 kann auch ein Gewicht-Trainingsgerät zur Steigerung der Muskelstärke oder der Muskelausdauer des Nutzers A sein. Die Trainingseinheit 111 ist der Teil des Bewegungsmoduls 110, der ausgestaltet ist, betrieben zu werden oder von dem Nutzer A betrieben zu werden. In 1 ist die Trainingseinheit 111 beispielhaft ein Pedal, so dass die Beine und/oder die Füße des Nutzers A trainiert werden können. In einer anderen Ausführungsform kann das Bewegungsmodul 110 mit unterschiedlichen Typen an Trainingseinheiten 111 gemäß dem Teil ausgestattet werden, mit dem der Nutzer A trainieren will.
In 1 ist das Erfassungsmodul 120 ein elektromyographischer Sensor zur Erfassung eines elektromyographischen Signals, wenn der Nutzer A die Trainingseinheit 111 verwendet. Der elektromyographische Sensor kann insbesondere ein an die Beine des Nutzers A angebrachtes Elektrodenpflaster sein, das das elektromyographische Signal der Beine der Nutzer A erfasst. Dies ist jedoch nur ein Beispiel In anderen Ausführungsformen kann das Erfassungsmodul 120 ein Drucksensor (nicht gezeigt) zum Erfassen eines durch den Nutzer A auf die Trainingseinheit 111 ausgeübten Drucks sein. So kann beispielsweise der Drucksensor auf dem Pedal zum Erfassen des von dem Nutzer A auf das Pedal ausgeübten Drucks vorgesehen sein. Alternativ kann das Erfassungsmodul 120 ein Drehmomentsensor (nicht gezeigt) sein, der mit dem Motor 112 verbunden ist. Der Drehmoment-Sensor ist zur Erfassung des Drehmoments des Motors 112, wenn der Nutzer A die Trainingseinheit 111 verwendet. In anderen Worten kann das physiologische Signal das elektromyographische Signal sein, der Druck, das Drehmoment oder ein anderes Signal, das den physiologischen Zustand des Nutzers A darstellt. Darüber hinaus können die Typen des Erfassungsmoduls 120 basierend auf den Typen des physiologischen Signals gewählt werden. Das Steuermodul 130 kann analysieren und berechnen. Das Steuermodul 130 kann, ohne darauf beschränkt zu sein, eine zentrale Verarbeitungs-Einheit (CPU) sein.
In 3 ist das Steuermodul 130 ausgestaltet, die folgenden Schritte durchzuführen. In Schritt 210 wird ein Bewegungsmodul eingerichtet. In Schritt 220 wird eine Position der Trainingseinheit 111 auf der Bewegungsbahn berechnet. In Schritt 230 wird ein Grenzwert entsprechend der Position basierend auf dem Bewegungsmodul erhalten. In Schritt 240 wird bestimmt, ob eine Größenordnung des physiologischen Signals größer ist als der Grenzwert; wenn Ja, d.h. die Größenordnung des physiologischen Signals ist größer als der Grenzwert, Geh zu Schritt 250, dann bringt das Steuermodul 130 den Motor 112 dazu, die Trainingseinheit 111 entlang der Bewegungsbahn zu bewegen. In Schritt 260 wird bestimmt, ob die Größenordnung des physiologischen Signals größer ist als ein Produkt des Grenzwerts und eines Verstärkungsfaktors; wenn Ja, d.h. die Größenordnung des physiologischen Signals ist größer als der Produkt des Grenzwerts und des Verstärkungsfaktors, Geh zu Schritt 261, dann hebt das Steuermodul 130 den Grenzwert auf einen erhöhte Grenzwert an, basierend auf einer Lernrate; wenn Nein, d.h. die Größenordnung des physiologischen Signals ist kleiner als oder gleich dem Produkt des Grenzwerts und des Verstärkungsfaktors, Geh zu Schritt 262, dann ändert das Steuermodul 130 den Grenzwert nicht. In der Praxis können die Schritte 250 und 260 gleichzeitig durchgeführt werden.
So kann insbesondere das Bewegungsmodul 110 eine Vielzahl von Bewegungsabläufen gemäß den tatsächlichen Anforderungen durchführen. Nimmt man das Gang-Trainingsgerät von 1 als Beispiel, dann kann die Trainingseinheit 111 (d.h. das Pedal) ausgestaltet sein, sich entlang unterschiedlicher Bewegungsbahnen zu bewegen. In 4 und 5 stellt die horizontale Achse eine horizontale Position der Trainingseinheit 111 dar, die vertikale Achse eine vertikale Position der Trainingseinheit 111, wobei die Einheiten in der horizontalen Achse und der vertikale Achse Zentimeter sind. In 4 ist die Bewegungsbahn eine Geh-Bahn. In 5 ist die Bewegungsbahn eine elliptische Bahn. Im Vergleich zu der Bewegungsbahn von 4 weist die Bewegungsbahn von 5 eine größere vertikale Versetzung auf, mit der die Flexibilität der Beine entlang der vertikalen Richtung verbessert werden kann. 4 und 5 sind jedoch nur beispielhaft, und die vorliegende Offenbarung ist nicht darauf beschränkt. Darüber hinaus ist im Stand der Technik wohlbekannt, wie die Trainingseinheit 111 angeordnet werden muss, um entlang unterschiedlicher Bahnen bewegt zu werden, und wird hier weggelassen.
Vor Beginn des tatsächlichen Trainings kann das Bewegungsmodul zweckmäßigerweise für den Nutzer A eingerichtet werden. In 6 treibt in Schritt 211 das Steuermodul 130 den Motor 112 an, die Trainingseinheit 111 entlang der Bewegungsbahn zu bewegen, wenn der Nutzer A keine Kraft ausübt, so dass ein Bereich (hier der Fuß) des Nutzers A durch die Trainingseinheit 111 zur Bewegung entlang der Bewegungsbahn gebracht wird. Die folgende Erläuterung bezieht sich auf die Bewegungsbahn von 5 als Beispiel.
In Schritt 212 teilt das Steuermodul 130 die Bewegungsbahn in mehrere Bereiche. So wird beispielsweise, wenn die Bewegungsbahn in n Bereiche unterteilt ist, jeder der Bereiche als Ri bezeichnet, worin i ein positive ganze Zahl von 1 bis n ist. In 5 ist die Bewegungsbahn beispielsweise in 23 Bereiche unterteilt. Die Bereiche werden als R1-R23 bezeichnet. In 5 sind nur R1, R2, R3 und R23 markiert, was ein Beispiel ist.
In Schritt 213 steuert das Steuermodul 130 das Erfassungsmodul 120 um mehrere physiologischen Signale des Nutzers A in jedem der Bereiche zu erfassen. Die mehreren physiologischen Signale in jedem der Bereiche können in einem Bewegungskreis der Trainingseinheit 111 erhalten werden, worin „ein Bewegungskreis“ bezeichnet, dass die Trainingseinheit 111 eine Runde um die Bewegungsbahn nimmt. D.h. die mehreren physiologischen Signale in jedem der Bereiche können erhalten werden, wenn die Trainingseinheit 111 lediglich eine Runde um die Bewegungsbahn nimmt (d.h. die Anzahl der Proben ist größer als die Anzahl der Bereiche). Ist beispielsweise die Anzahl der Bereiche 100, dann ist die Anzahl der Proben 200, und die Anzahl der physiologischen Signale in jedem der Bereiche ist 2. Alternativ können die mehreren physiologischen Signale in jedem der Bereiche in mehreren Bewegungskreisen der Trainingseinheit 111 erhalten werden. So wird beispielsweise in jedem Bewegungskreis der Trainingseinheit 111 nur ein physiologisches Signal in jedem der Bereiche erhalten (d.h. die Anzahl der Proben ist gleich der Anzahl der Bereiche). Wenn die Trainingseinheit 111 mehrere Runden um die Bewegungsbahn nimmt, dann können die mehreren physiologischen Signale in jedem der Bereiche erhalten werden. Alternativ können die mehreren physiologischen Signale in jedem der Bereiche in mehreren Bewegungskreisen der Trainingseinheit 111 erhalten werden. Zuerst werden mehrere physiologische Signale in jedem der Bereiche in einem Bewegungskreis der Trainingseinheit 111 erhalten (d.h. die Anzahl der Proben ist größer als der Anzahl der Bereiche), und ein arithmetisches Mittel der Größenordnungen der mehreren physiologischen Signale in jedem der Bereiche wird berechnet, um das physiologische Signal in jedem der Bereiche darzustellen. Wenn die Trainingseinheit 111 mehrere Runden um die Bewegungsbahn nimmt, dann können mehrere arithmetische Mittel erhalten werden. D.h. die mehreren physiologischen Signale in jedem der Bereiche von Schritt 213 können die arithmetischen Mittel sein.
In Schritt 214 berechnet das Steuermodul 130 den Grenzwert eines jeden der Bereiche basierend auf den mehreren physiologischen Signalen in jedem der Bereiche. Gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung, kann der Grenzwert durch die Formel (I) berechnet werden: $Vth = \bar{S} i + 2 σ i$
In Formel (I) ist Vth ein Grenzwert des Bereichs Ri, Si ist ein arithmetisches Mittel der Größenordnungen der mehreren physiologischen Signale in dem Bereich Ri, σi ist eine Standardabweichung der Größenordnungen der mehreren physiologischen Signale in dem Bereich Ri. So ist insbesondere, wenn m physiologische Signale in jedem der Bereiche erhalten werden, die Größenordnung eines jeden der physiologischen Signale Sij, worin j ein positive ganze Zahl von 1 bis m ist. Ist beispielsweise m = 3, dann sind Größenordnungen der mehreren physiologischen Signale in dem Bereich R1 S11, S12 und S13, die Größenordnungen der mehreren physiologischen Signale in dem Bereich R2 sind S21, S22 und S23, und so weiter. Si kann durch die Formel (II) berechnet werden und σi kann durch die Formel (III) berechnet werden: $\bar{S} i = \frac{\sum_{j = 1}^{m} S i j}{m}$
$σ i = \sqrt{\frac{1}{m} \sum_{j = 1}^{m} {(S i j - \bar{S} i)}^{2} ↵}$
Somit kann das adaptive aktives Trainingssystem 100 der vorliegenden Offenbarung das Bewegungsmodul für den Nutzer A geeignet einrichten.
Wenn das tatsächliche Training beginnt, dann berechnet das Steuermodul 130 die Position der Trainingseinheit 111 auf der Bewegungsbahn (Schritt 220). So kann beispielsweise die Position mittels eines Encoders berechnet werden, der mit dem Motor 112 verbunden ist. Der Encoder kann ein absoluter Encoder sein. So kann beispielsweise das Modell des Encoders MHMD082S1V sein. Wie die Position der Trainingseinheit 111 erhalten wird, ist im Stand der Technik wohlbekannt und wird hier nicht erläutert. Mit der Position der Trainingseinheit 111 kann der Bereich der Bewegungsbahn, an der die Trainingseinheit 111 angeordnet ist, bestimmt werden und der Grenzwert kann entsprechend dem Bereich durch das Bewegungsmodul erhalten werden (Schritt 230). Wenn die Größenordnung des physiologischen Signals des Nutzers A größer ist als der Grenzwert, dann treibt das Steuermodul 130 den Motor 112 dazu, die Trainingseinheit 111 entlang der Bewegungsbahn zu bewegen (Schritt 250). D.h. das adaptive aktive Trainingssystem 100 der vorliegenden Offenbarung ist eine Art aktives Trainingssystem. Gleichzeitig bestimmt das Steuermodul 130, ob die Größenordnung des physiologischen Signals größer ist als ein Produkt des Grenzwerts und eines Verstärkungsfaktors, d.h. ob die Größenordnung des physiologischen Signals der Formel (IV) genügt, worin Sc die Größenordnung des aktuellen physiologischen Signals ist, γ der Verstärkungsfaktor ist, und γ eine reelle Zahl größer als 1 ist: $Sc > Vth \times γ$
Wenn die Bestimmung „Nein“ ist, dann zeigt dies an, dass obwohl die Größenordnung des aktuellen physiologischen Signals Sc größer ist als der Grenzwert Vth, der Unterschied zwischen der Größenordnung des aktuellen physiologischen Signals Sc und des Grenzwerts Vth annehmbar ist. Das Training kann dem Nutzer A noch helfen, und das Steuermodul 130 ändert den Grenzwert nicht (Schritt 262). Wenn die Bestimmung „Ja“ ist, dann zeigt dies an, dass die Größenordnung des aktuellen physiologischen Signals Sc viel größer ist als der Grenzwert Vth. Das Training ist zu leicht und kann dem Nutzer A nicht helfen, worauf das Steuermodul 130 den Grenzwert auf einen erhöhten Grenzwert anhebt (Schritt 261). Der erhöhte Grenzwert kann durch die Formel (V) berechnet werden: $Vin = Vth \times (1 + η)$
In Formel (V), ist Vin der erhöhte Grenzwert, 0 < η < 1, und η ist eine ganze Zahl. So kann beispielsweise η 0,3, 0,4 oder 0,5 sein.
In 7 stellt die horizontale Achse die Position der Trainingseinheit 111 dar und die vertikale Achse stellt die Größenordnung des physiologischen Signals dar. Die Linie 610 stellt die Größenordnungen der physiologischen Signale unterschiedlicher Positionen eines Bereichs der Bewegungsbahn dar. Die Linie 620 ist der Grenzwert des Bereichs. Die Linie 630 ist der erhöhte Grenzwert des Bereichs. Somit kann die Trainingsintensität basierend auf dem aktuellen körperlichen Zustand des Nutzers A eingestellt werden. So ist der erhöhte Grenzwert vorzugsweise kleiner als oder gleich der Größenordnung des physiologischen Signals. Damit kann verhindert werden, dass die Trainingsintensität zu hoch eingestellt wird, und die Belastung übersteigt, die der Nutzer A aushalten kann.
In 3. In Schritt 240, wenn das Steuermodul 130 bestimmt, dass die Größenordnung des physiologischen Signals kleiner ist als der Grenzwert, Geh zu Schritt 270. In Schritt 270 treibt das Steuermodul 130 den Motor 112 nicht dazu an die Trainingseinheit 111 entlang der Bewegungsbahn zu bewegen. D.h. die von dem Nutzer A ausgeübte Kraft ist nicht ausreichend, die Trainingseinheit 111 zu bewegen. In Schritt 280 bestimmt das Steuermodul 130, ob die Größenordnung des physiologischen Signals kleiner ist als ein Produkt des Grenzwerts und eines Verkleinerungsfaktors, d.h. ob die Größenordnung des physiologischen Signals der Formel (VI) genügt, worin Sc die Größenordung des aktuellen physiologischen Signal ist, α der Verkleinerungsfaktor ist, 0 < α < 1, und α eine reelle Zahl ist: $Sc > Vth \times α$
Ist die Bestimmung „Nein“, dann zeigt dies an, dass obwohl die Größenordnung des aktuellen physiologischen Signals Sc kleiner ist, als der Grenzwert Vth, der Unterschied zwischen der Größenordnung des aktuellen physiologischen Signals Sc und des Grenzwerts Vth annehmbar ist, so dass für den Nutzer A immer noch die Möglichkeit besteht den Grenzwert durch Steigerung der ausgeübten Kraft zu erreichen. In der Situation, Geh zu Schritt 282, das Steuermodul 130 verändert den Grenzwert nicht. Wenn die Bestimmung „Ja“ ist, dann zeigt dies am, dass die Trainingsintensität für den Nutzer A zu hoch ist. In dieser Situation erfolgt, Geh zu Schritt 281, wobei das Steuermodul 130 den Grenzwert auf einen verringerten Grenzwert basierend auf der Lernrate senkt. Der verringerte Grenzwert kann durch die Formel (VII) berechnet werden: $Vde = Vth \times (1 - η)$
In der Formel (VII) ist Vde der herabgesetzte Grenzwert, die Definition von η ist vorstehend aufgeführt und wird hier nicht wiederholt. Darüber hinaus können die Schritte 270 und 280 gleichzeitig durchgeführt werden.
In der 8 stellt die horizontale Achse die Position der Trainingseinheit 111 dar, und die vertikale Achse stellt die Größenordnung des physiologischen Signals dar. Die Linie 710 stellt die Größenordnungen der physiologischen Signale entsprechend verschiedener Positionen eines Bereichs der Bewegungsbahn dar. Die Linie 720 ist der Grenzwert des Bereichs. Die Linie 730 ist der herabgesetzte Grenzwert des Bereichs. Somit kann die Trainingsintensität gemäß dem aktuellen körperlichen Zustand des Nutzers A angepasst werden. Der herabgesetzte Grenzwert ist vorzugsweise größer als oder gleich der Größenordnung des physiologischen Signals. Somit kann verhindert werden, dass die Trainingsintensität auf zu niedrig eingestellt wird, was ermöglicht, dass der Nutzer A das Training einfach abschließt und keinen Trainingseffekt verliert.
Im Vergleich zu dem Stand der Technik, ist das adaptive aktive Trainingssystem der vorliegenden Offenbarung eine Art aktives Trainingssystem, mit dem ein besserer Trainingseffekt erzielt werden kann als mit einem passiven Trainingssystem. Das in dem adaptiven aktiven Trainingssystem der vorliegenden Offenbarung verwendete physiologische Signal ist nicht auf ein elektromyographisches Signal beschränkt und kann daher verbreitet eingesetzt werden. Das adaptive aktive Trainingssystem der vorliegenden Offenbarung kann den Grenzwert basierend auf dem aktuellen physiologischen Signal des Nutzers anheben oder absenken. Einerseits kann verhindert werden, dass der Grenzwert zu hoch ist, und eine Belastung darstellt, die für den Nutzer zu groß ist so dass die Bereitschaft des Nutzers zum Trainieren nicht nachteilig beeinflusst wird. Andererseits kann verhindert werden, dass der Grenzwert zu tief ist, so dass ausreichend Trainingsintensität bereitgestellt wird. Infolgedessen kann das adaptive aktive Trainingssystem der vorliegenden Offenbarung eine progressiv steigende Trainingsbelastung liefern, was den Trainingseffekt erheblich steigern kann.
Dem Fachmann ist klar, dass zahlreiche Modifikationen und Änderungen am Gerät und dem Verfahren vorgenommen werden können, ohne von der Lehre der Erfindung abzuweichen. Die vorstehende Offenbarung sollte daher dahingehend ausgelegt werden, dass diese nur durch den Bereich und den Umfang der anliegenden Ansprüche beschränkt ist.

Claims

Adaptives aktives Trainingssystem, welches umfasst: ein Bewegungsmodul, welches umfasst: eine Trainingseinheit; und einen Motor, der mit der Trainingseinheit verbunden ist, worin der Motor ausgestaltet ist, die Trainingseinheit entlang einer Bewegungsbahn zu bewegen; ein Erfassungsmodul, das ausgestaltet ist, ein physiologisches Signal eines Nutzers zu erfassen, wenn der Nutzer die Trainingseinheit verwendet; und ein Steuermodul, das mit dem Bewegungsmodul und dem Erfassungsmodul verbunden ist, worin das Steuermodul ausgestaltet ist: eine Position der Trainingseinheit auf der Bewegungsbahn zu berechnen; einen Grenzwert entsprechend der Position basierend auf dem Bewegungsmodul zu erhalten; und zu bestimmen ob eine Größenordnung des physiologischen Signals größer ist als der Grenzwert, worin: wenn die Größenordnung des physiologischen Signals größer ist als der Grenzwert, das Steuermodul den Motor antreibt die Trainingseinheit entlang der Bewegungsbahn zu bewegen; wenn die Größenordnung des physiologischen Signals größer ist als ein Produkt des Grenzwerts und eines Verstärkungsfaktors, das Steuermodul den Grenzwert auf einen erhöhten Grenzwert basierend auf einer Lernrate anhebt; wenn die Größenordnung des physiologischen Signals kleiner ist als der Grenzwert, das Steuermodul den Motor nicht dazu bringt, die Trainingseinheit entlang der Bewegungsbahn zu bewegen; und wenn die Größenordnung des physiologischen Signals kleiner ist als das Produkt des Grenzwerts und eines Verkleinerungsfaktor, das Steuermodul den Grenzwert auf einen verringerten Grenzwert basierend auf der Lernrate absenkt.
Adaptives aktives Trainingssystem nach Anspruch 1, worin der obere Grenzwert kleiner ist als oder gleich der Größenordnung des physiologischen Signals, und worin der niedrigere Grenzwert größer ist als oder gleich der Größenordnung des physiologischen Signals.
Adaptives aktives Trainingssystem nach Anspruch 1, worin der Grenzwert Vth ist, der erhöhte Grenzwert Vin ist, und die Lernrate η ist, und dem folgenden Verhältnis genügt wird: $Vin = Vth \times (1 + η);$
und 0 < η < 1, η ist eine reelle Zahl.
Adaptives aktives Trainingssystem nach Anspruch 1, worin der Grenzwert Vth ist, der verringerte Grenzwert Vde ist, und die Lernrate η ist, und dem folgenden Verhältnis genügt wird: $Vde = Vth \times (1 - η);$
und 0 < η < 1, η ein reelle Zahl ist.
Adaptives aktives Trainingssystem nach Anspruch 1, worin das Steuermodul weiter ausgestaltet ist um: das Bewegungsmodul einzurichten, umfassend: das Steuermodul treibt den Motor an, die Trainingseinheit entlang der Bewegungsbahn zu bewegen, wenn der Nutzer keine Kraft ausübt, so dass ein Teil des Nutzers durch die Trainingseinheit entlang der Bewegungsbahn bewegt wird; das Steuermodul unterteilt die Bewegungsbahn in mehrere Bereiche; das Steuermodul steuert das Erfassungsmodul, mehrere physiologischen Signale des Nutzers in jedem der Bereiche zu erfassen; und das Steuermodul berechnet den Grenzwert eines jeden Bereichs basierend auf den mehreren physiologischen Signalen des Nutzers in jedem der Bereiche.
Adaptives aktives Trainingssystem nach Anspruch 1, worin das Erfassungsmodul ein Drucksensor ist, um einen durch den Nutzer auf die Trainingseinheit ausgeübten Druck zu erfassen, um das physiologische Signal zu erzeugen.
Adaptives aktives Trainingssystem nach Anspruch 1, worin das Erfassungsmodul einen elektromyographischen Sensor zum Erfassen eines elektromyographischen Signals, wenn der Nutzer die Trainingseinheit nutzt, umfasst, um das physiologische Signal zu erzeugen.
Adaptives aktives Trainingssystem nach Anspruch 1, worin das Erfassungsmodul ein Drehmomentsensor ist, der mit dem Motor verbunden ist, worin der Drehmomentsensor zur Erfassung eines Drehmoments des Motors ist, wenn der Nutzer die Trainingseinheit nutzt, um das physiologische Signal zu erzeugen.