TW201517959A - 腳部動作之辨識裝置及腳部動作之辨識方法 - Google Patents

Abstract

一種腳部動作之辨識裝置包含感測模組、處理模組及顯示模組。感測模組用以感測腳部動作以產生相應於腳部動作的至少一感測訊號，其中感測訊號之形式為波形。處理模組電性連接於感測模組，用以根據波形辨識相應腳部動作的動作模式，並轉換波形為相應於動作模式之輸出資料。顯示模組電性連接於處理模組，用以顯示輸出資料。再者，一種腳部動作之辨識方法亦在此揭露。

Description

腳部動作之辨識裝置及腳部動作之辨識方法

本發明是有關於一種辨識裝置，且特別是有關於一種腳部動作之辨識裝置及其辨識方法。

由於現代人飲食習慣與生活作息之改變，肥胖已成為影響現代人健康的最主要因素，而逐年來不斷有因肥胖所造成心血管疾病之案例，使國人對於控制體重之意識隨之抬頭。根據多數營養師表示，控制體重之方法並非僅靠節制飲食，更重要的是適當且規律的運動，因此除了養成每日或每周規律性的運動外，基於個人體質、性別不同，所適合之運動量亦有所不同。

為評估每日之運動量是否過當或者不足，往往會運用評估運動量之檢測裝置，而習知最常見的便是計步器，用於檢測健康之心率、脈搏等健康檢測器或測量行走步數換算成行走距離，以計算出行走速度，再更進一步計算出使用者運動造成之卡路里消耗量。另外還有運動手錶，記錄運動路程、時間、心跳(另須搭購心跳帶)、熱量等，也 能支援跑步、馬拉松、自行車、步行等不同運動模式。並且隨著高科技之發展，各種功能之檢測裝置形狀大小各異，為了攜帶方便，可以像手錶一樣裝配腕帶而被戴於手腕上。

目前市面上也有用以計算腳踏車踏頻的計頻器(Cadence Meter)，係透過在車輪或腳踏車踏板上設置磁鐵，利用磁鐵觸發計頻器以得到車輪轉速，但計頻器安裝不易，且僅能計算腳踏車的踏頻轉速，無法運用於使用者慢跑或走路時。

現行之計步器僅能測量跑步及步行運動，並無法滿足於各種運動喜好的使用者，而運動手錶雖能支援不同運動模式，但功能僅限於自身顯示，無法透過其他顯示裝置呈現。因此，如何能辨識不同腳部動作之模式並量測出腳部動作之相關數值，甚至可於其他裝置中同步呈現腳部動作之模式及相關數值，實屬當前重要研發課題之一，亦成為當前相關領域極需改進的目標。

本發明內容之一目的是在提供一種腳部動作之辨識裝置及其辨識方法，藉以改善先前技術的問題。

本發明所提供的腳部動作之辨識裝置包含感測模組、處理模組及顯示模組。感測模組用以感測腳部動作以產生相應於腳部動作的至少一感測訊號，其中感測訊號之形式為波形；處理模組電性連接於感測模組，用以根據波 形辨識相應腳部動作的動作模式，並轉換波形為相應於動作模式之輸出資料；顯示模組電性連接於處理模組，用以顯示輸出資料。

於一實施例中，感測模組可為陀螺儀(gyroscope)、加速規(accelerometer)、電子羅盤(electron compass)、心率感測器(heart rate sensor)、濕度感測器(humidity sensor)或全球定位系統(Global Positioning System，GPS)感測器。

於一實施例中，辨識裝置更包含儲存模組，電性連接處理模組，用以儲存輸出資料。

於一實施例中，辨識裝置更包含傳輸模組，電性連接處理模組，用以透過網路傳送輸出資料至接收裝置。

於一實施例中，傳輸模組可為廣域網路(Wide Area Network，WAN)模組、藍牙(Bluetooth)模組、ANT+模組或局部區域網路(Local Area Network，LAN)模組。

於一實施例中，接收裝置包含接收模組、微處理器及顯示單元。接收模組電性連接微處理器，用以透過網路接收傳輸模組所傳送之輸出資料；微處理器電性連接接收模組，用以轉換接收模組所接收之輸出資料為顯示資料；顯示單元電性連接微處理器，用以顯示顯示資料。

於一實施例中，動作模式可為走路模式、爬樓梯模式、騎腳踏車模式、游泳模式或睡眠模式。

於一實施例中，爬樓梯模式包含上樓梯模式以及下樓梯模式，而游泳模式包含自由式模式以及蛙式模式。

於一實施例中，當波形之一週期中僅具有一個法向量值超過判斷值之波峰時，處理模組根據波形辨識出動作模式為走路模式、爬樓梯模式及騎腳踏車模式當中之一者，當波形之該週期中具有兩個以上法向量值超過判斷值之波峰時，處理模組根據波形辨識出動作模式為游泳模式。

於一實施例中，當動作模式為走路模式、爬樓梯模式及騎腳踏車模式當中之一者時，倘若波形的週期中具有一接近正弦波，則處理模組辨識出動作模式為騎腳踏車模式。

於一實施例中，處理模組根據波形之著地區間辨識出動作模式為走路模式、爬樓梯模式當中之上樓梯模式及爬樓梯模式當中之下樓梯模式當中之一者。

於一實施例中，當波形之著地區間的最大值高於零法向量值時，則處理模組辨識出動作模式為上樓梯模式。

於一實施例中，當波形之著地區間的最大值低於零法向量值時，則處理模組辨識出動作模式為下樓梯模式。

於一實施例中，當波形之著地區間的最大值等於零法向量值時，則處理模組辨識出動作模式為走路模式。

於一實施例中，當動作模式為游泳模式時，倘若該波形的週期中具有超過一個之弦波，則處理模組辨識出動作模式為游泳模式當中之自由式模式。

於一實施例中，辨識裝置可為腳環本體、腳環配件或鞋配件。

本發明所提供的腳部動作之辨識方法包含：感測腳 部動作以產生相應腳部動作的至少一感測訊號，其中感測訊號之形式為波形；根據波形辨識於腳部動作的動作模式，並轉換波形為相應於動作模式之輸出資料；以及顯示輸出資料。

於一實施例中，辨識方法更包含：儲存輸出資料。

於一實施例中，辨識方法更包含：透過網路傳送輸出資料至接收裝置。

於一實施例中，當接收裝置透過網路接收輸出資料時，接收裝置轉換所接收之輸出資料為顯示資料，並於接收裝置上顯示顯示資料。

於一實施例中，動作模式可為走路模式、爬樓梯模式、騎腳踏車模式、游泳模式或睡眠模式。

於一實施例中，爬樓梯模式包含上樓梯模式以及下樓梯模式，而游泳模式包含自由式模式以及蛙式模式。

於一實施例中，辨識方法更包含：當波形之一週期中僅具有一個法向量值超過判斷值之波峰時，根據波形辨識出動作模式為走路模式、爬樓梯模式及騎腳踏車模式當中之一者；當波形之週期中具有兩個以上法向量值超過判斷值之波峰時，根據波形辨識出動作模式為游泳模式。

於一實施例中，辨識方法更包含：當動作模式為走路模式、爬樓梯模式及騎腳踏車模式當中之一者時，倘若波形的週期中具有接近正弦波，辨識出動作模式為騎腳踏車模式。

於一實施例中，辨識方法更包含：根據波形之著地 區間辨識出動作模式為走路模式、爬樓梯模式當中之上樓梯模式及爬樓梯模式當中之下樓梯模式當中之一者。

於一實施例中，辨識方法更包含：當波形之著地區間的最大值高於零法向量值時，辨識出動作模式為上樓梯模式。

於一實施例中，辨識方法更包含：當波形之著地區間的最大值低於零法向量值時，辨識出動作模式為下樓梯模式。

於一實施例中，辨識方法更包含：當波形之著地區間的最大值等於零法向量值時，辨識出動作模式為走路模式。

於一實施例中，辨識方法更包含：當動作模式為游泳模式時，倘若波形的該週期中具有超過一個之弦波，辨識出動作模式為游泳模式當中之自由式模式。

綜上所述，本發明之技術方案與現有技術相比具有明顯的優點和有益效果。藉由上述技術方案，可達到相當的技術進步，並具有產業上的廣泛利用價值，其優點係能辨識不同腳部動作之模式並量測出腳部動作之相關數值，甚至可於其他裝置中同步呈現腳部動作之模式及相關數值。

以下將以實施方式對上述之說明作詳細的描述，並對本發明之技術方案提供更進一步的解釋。

1‧‧‧辨識裝置

11‧‧‧感測模組

12‧‧‧處理模組

13‧‧‧顯示模組

14‧‧‧儲存模組

15‧‧‧傳輸模組

2‧‧‧接收裝置

21‧‧‧接收模組

22‧‧‧微處理器

23‧‧‧顯示單元

410‧‧‧走路模式

420‧‧‧騎腳踏車模式

430‧‧‧游泳模式

440‧‧‧睡眠模式

450‧‧‧同步模式

510~580‧‧‧步驟

S11、S12、S21、S22、S31、S32、S4、S5‧‧‧區間

TS‧‧‧時間差

WH‧‧‧波峰位置

WL‧‧‧波谷位置

WZ‧‧‧中間位置

ZA1、ZA2‧‧‧著地區間

為讓本發明之上述和其他目的、特徵、優點與實施例能更明顯易懂，所附圖式之說明如下：第1圖是依照本發明一實施例之一種腳部動作之辨識裝置的示意圖；第2A圖是依照本發明一實施例之動作模式為走路模式的波形圖；第2B圖是依照本發明一實施例之動作模式為爬樓梯模式的波形圖；第2C圖是依照本發明一實施例之動作模式為騎腳踏車模式模式的波形圖；第3A圖是依照本發明一實施例之動作模式為游泳模式當中之自由式模式的波形圖；第3B圖是依照本發明一實施例之動作模式為游泳模式當中之蛙式模式的波形圖；第4圖是依照本發明一實施例之辨識裝置以手動切換動作模式的示意圖；以及第5圖是依照本發明一實施例之一種腳部動作之辨識方法的流程圖。

為了使本發明內容之敘述更加詳盡與完備，可參照所附之圖式及以下所述各種實施例，圖式中相同之號碼代表相同或相似之元件。但所提供之實施例並非用以限制本發明所涵蓋的範圍，而結構運作之描述非用以限制其執行 之順序，任何由元件重新組合之結構，所產生具有均等功效的裝置，皆為本發明所涵蓋的範圍。

當使用者在活動或運動時，腳部通常會以一種規律的方式重複動作，但是手部卻可能是維持同一種姿勢，或者沒有規律地擺動。舉例而言，當使用者在騎腳踏車時，雙手會抓住腳踏車的握把，雙腳會規律地踏著腳踏車的腳踏板，就手部動作及腳部動作來看，腳部的變動比手部的變動更明顯。當使用者在走路時，腳部會規律地邁步，但手部卻可能沒有變動，或是沒有規律地亂揮。

本發明所揭示之一種腳部動作之辨識裝置係感測使用者的腳部動作以辨識使用者當下正在進行的活動，例如：走路、爬坡、爬樓梯、騎腳踏車、游泳、跳舞、睡眠等，透過腳部動作不同的規律動作可以辨識出使用者正在進行的活動。更進一步可以得到與使用者正在進行的活動相關的資訊，例如：走路的步數、走路的速度、步行的公里數、爬梯的速度、腳踏車的轉速、游泳的方式、心跳的頻率等。

第1圖是依照本發明一實施例之一種腳部動作之辨識裝置1的示意圖。如第1圖所示，於一實施例中，本發明所提供的腳部動作之辨識裝置1包含感測模組11、處理模組12及顯示模組13。感測模組11用以感測腳部動作以產生相應腳部動作的至少一感測訊號，其中感測訊號之形式係為波形。處理模組12電性連接於感測模組11，用以根據波形辨識相應於腳部動作的動作模式，並轉換波形為 相應於動作模式之輸出資料。顯示模組13電性連接於處理模組12，用以顯示處理模組12轉換波形相應於動作模式之輸出資料。

實作上，辨識裝置1係為配戴於使用者腳部(如：小腿以下之部位)之裝置。舉例而言，辨識裝置1可為腳環，辨識裝置1也可為額外裝配於使用者本身所擁有的腳環上之裝置，或者辨識裝置1可為裝配於使用者的鞋子上之裝置。應瞭解到，以上所舉的這些例子並沒有所謂孰優孰劣之分，亦並非用以限制本發明，熟習此項技藝者當視當時需要，彈性選擇辨識裝置1的具體實施方式。

使用者進行不同的活動時，例如：走路、爬坡或爬樓梯、騎腳踏車、游泳、跳舞、睡眠等，其腳部會因不同的活動而產生相應之重複動作。當使用者於正常狀況下走路或上下樓梯時，於一小段時間(如：3秒)內，腳部會以一個固定頻率跨出，且每一步與前一步的距離大致上相同。當使用者於正常狀況下騎腳踏車時，於一小段時間(如：1秒)內，腳部會以一個固定頻率踩踏腳踏車之踏板，且每一次踩踏之力道會大致上相同。當使用者於正常狀況下游泳時，無論是以哪一種方式游泳(如：自由式、蛙式、蝶式)，於一小段時間(如：3秒)內，腳部會以一個固定頻率擺動以推動身體，且每一次擺動之力道會相同。當使用者於睡眠時，腳部會靜止不動。配戴於使用者腳部之辨識裝置1藉由感測模組11感測腳部動作，產生相應腳部動作的感測訊號，由於使用者在進行不同活動時，腳部所重 複的動作會依活動狀態以不同的頻率進行，所以感測訊號所呈現之波形也會有不同的形式、週期及振幅。

當感測模組11感測使用者的腳部動作而產生感測訊號所呈現之波形後，處理模組12根據波形之形式、週期及振幅辨識出相應於使用者的腳部動作之動作模式。舉例而言，當使用者的腳部動作為走路時，則相應於使用者的腳部動作之動作模式便為走路模式；當使用者的腳部動作為爬坡或爬樓梯時，則相應於使用者的腳部動作之動作模式便為爬坡或爬樓梯模式；當使用者的腳部動作為騎腳踏車、游泳、跳舞及睡眠時，則相應於使用者的腳部動作之動作模式分別為騎腳踏車模式、游泳模式、跳舞模式及睡眠模式。任何使用者的腳部動作均有其對應之動作模式，不限於以上所述之例子。

於一實施例中，辨識裝置1中的感測模組11可為陀螺儀、加速規、電子羅盤、心率感測器、濕度感測器、全球定位系統感測器或是任何可以用來感測腳部動作以產生波形之感測裝置。

使用者在進行不同活動時，腳部會因活動狀態不同而以不同的位移路徑重複動作，而感測訊號所呈現之波形與腳部的位移路徑相關。處理模組12根據波形之形式辨識相應於腳部動作的動作模式。

如上所述之處理模組12，其具體實施方式可為軟體、硬體與/或軔體。舉例來說，若以執行速度及精確性為首要考量，則該等模組基本上可選用硬體與/或軔體為主； 若以設計彈性為首要考量，則該等模組基本上可選用軟體為主；或者，該等模組可同時採用軟體、硬體及軔體協同作業。應瞭解到，以上所舉的這些例子並沒有所謂孰優孰劣之分，亦並非用以限制本發明，熟習此項技藝者當視當時需要，彈性選擇該等模組的具體實施方式。

第2A圖是依照本發明一實施例之動作模式為走路或跑步模式的波形圖。如第1、2A圖所示，當使用者在走路時，雙腳會輪流以相同的邁步姿勢重複動作。當使用者的一腳抬起邁步時，感測模組11感測使用者的一腳而產生的感測訊號所呈現的波形中，波形之法向量值會呈現正向增加之趨勢，且會增加至遠高於零法向量值之法向量值；當使用者將一腳放下時，感測模組11感測使用者的一腳而產生的感測訊號所呈現的波形中，波形之法向量值會呈現負向減小之趨勢。區間S11的波形即反映了使用者的一腳自抬起至放下的姿勢。

接下來，就人體正常走路或跑步的姿態而言，當使用者的另外一腳抬起邁步再放下的過程中，使用者的一腳之腳尖不會離地，但腳跟會離地，感測模組11感測使用者的一腳而產生的感測訊號所呈現的波形中，波形之法向量值雖也會呈現正向增加之趨勢，且僅會增加至接近零法向量值。區間S12的波形即反映使用者一腳在地面但是另一腳正在抬起邁步再放下的過程中，使用者的一腳之姿勢。其中，區間S11與區間S12內之連續波形中僅會有一個法向量值超過判斷值(例如：2)之波峰。

當動作模式為走路模式時，由於使用者的腳部著地時的高度會與上一次著地時的高度相當，因此著地區間ZA1的最大值會在零法向量值附近。

第2B圖是依照本發明一實施例之動作模式為爬樓梯模式的波形圖。爬樓梯模式又可為上樓梯模式及下樓梯模式。由於使用者在爬坡時的腳部動作與在爬樓梯時的腳部動作相同，故以下僅以爬樓梯模式進行說明，即上樓梯模式包含上坡模式、下樓梯模式包含下坡模式。以上樓梯為例，如第1、2B圖所示，當使用者的一腳抬起上一階樓梯時，感測模組11感測使用者的一腳而產生的感測訊號所呈現的波形中，波形之法向量值會呈現正向增加之趨勢，且會增加至遠高於零法向量值之法向量值；當使用者將一腳放下時，感測模組11感測使用者的一腳而產生的感測訊號所呈現的波形中，波形之法向量值會呈現負向減小之趨勢。區間S21的波形即反映了使用者的一腳自抬起上一階樓梯後放下的姿勢，而區間S22的波形即反映了當使用者的另外一腳抬起上一階樓梯後放下的過程中，使用者的一腳之姿勢。

處理模組12可根據波形的著地區間ZA2辨識爬樓梯模式為上樓梯模式或者下樓梯模式。當動作模式為爬樓梯模式中之上樓梯模式時，由於使用者腳部著地時的高度會高於上一次著地時的高度，因此著地區間ZA2的最大值會遠高於零法向量值。反之，當動作模式為爬樓梯模式中之下樓梯模式時，由於使用者腳部著地時的高度會低於上 一次著地時的高度，因此著地區間ZA2的最大值會遠低於零法向量值。其中，區間S21與區間S22內之連續波形中僅會有一個法向量值超過判斷值(例如：2)之波峰。

由前述可知，無論使用者在走路或是爬樓梯時，雙腳會輪流以相同的邁步姿勢重複動作。就人體正常走路及爬樓梯的姿態而言，邁步的方式是類似的，但不同的是，當使用者走路時，使用者的一腳每一次著地的高度和前一次大致相同，但而當使用者上樓梯或下樓梯時，使用者的一腳每一次著地的高度都會和前一次不同。所以，如第1、2A、2B圖所示，當感測訊號所呈現之波形中，有如同區間S11或區間S21中法向量值呈現正向增加至遠高於零法向量值之法向量值的波形，則處理模組12可根據波形辨識出動作模式是走路模式或爬樓梯模式，而後，處理模組12再根據著地區間ZA2的最大值高於、低於或等於零法向量值來辨識出動作模式為走路模式、上樓梯模式及下樓梯模式當中之一者。

第2C圖是依照本發明一實施例之動作模式為騎腳踏車模式的波形圖。如第2C圖所示，當使用者在騎腳踏車時，由於腳部之位置會重複並有週期性地於腳踩踏板的最高點及最低點之間變動，所以波形之形狀會呈現弦波，而且當一腳之位置位於最高點時，另外一腳之位置便會位於最低點，當兩腳之位置位於同一高度時，兩腳之位置即位於最高點與最低點之間的中間點。

當使用者的一腳自腳踩踏板的最高點踏至最低點 時，感測模組11感測使用者的一腳而產生的感測訊號所呈現的波形中，波形之法向量值會呈現正向增加之趨勢，且會增加至遠高於零法向量值之法向量值，區間S31的波形即反映了使用者的一腳自腳踩踏板的最高點踏至最低點的姿勢；當使用者的一腳自腳踩踏板的最低點再抬至最高點時，感測模組11感測使用者的一腳而產生的感測訊號所呈現的波形中，波形之法向量值會呈現負向減小之趨勢，區間S32的波形即反映了當使用者的自腳踩踏板的最低點再抬至最高點姿勢。其中，區間S31與區間S32內之連續波形很明顯近似正弦波，反映了當使用者在騎腳踏車時，使用者的腳部動作為正圓周運動，並且，區間S31與區間S32內之連續波形中僅會有一個法向量值超過判斷值(例如：2)之波峰。

另外，當腳部的位置位於最高點時，波峰位置WH會遠高於零法向量值；當腳部的位置位於最低點時，波谷位置WL會遠低於零法向量值；當腳部的位置位於中間點時，中間位置WZ會位於零法向量值。

值得一提的是，當動作模式為走路模式、爬坡模式、爬樓梯模式、騎腳踏車或游泳模式時，由於使用者的雙腳會輪流以相同的姿勢重複動作，故兩腳的波形會有180度的相位差。

於一實施例中，游泳模式包含自由式模式以及蛙式模式。當動作模式為游泳模式時，處理模組12亦可根據波形之形狀判斷動作模式為游泳模式當中之自由式模式或是 游泳模式當中之蛙式模式，以得知使用者的游泳方式。第3A圖是依照本發明一實施例之動作模式為游泳模式當中之自由式模式的波形圖。如1、3A圖所示，當使用者的游泳方式為自由式時，使用者的腳部動作接近圓周運動，但不像騎腳踏車時的正圓周運動，因此感測模組11感測到使用者的腳部動作後所產生的波形僅接近弦波，與第2C圖所示之近似正弦波有所差異。其中，區間S4內之波形中會有超過一個法向量值超過判斷值(例如：2)之波峰。

第3B圖是依照本發明一實施例之動作模式為游泳模式當中之蛙式模式的波形圖。如第1、3B圖所示，當使用者的游泳方式為蛙式時，使用者的腳部動作並不是圓周運動，因此感測模組11感測到使用者的腳部動作後所產生的波形將不會接近弦波，與第3A圖所示之波形有很明顯的差異。其中，區間S5內之波形中會有超過一個法向量值超過判斷值(例如：2)之波峰。

由前述可知，第1圖所示之處理模組12可根據波形之形式辨識出動作模式。當波形的一週期中僅有一個法向量值超過判斷值(例如：2)之波峰時，處理模組12可辨識出動作模式為走路模式、爬樓梯模式及騎腳踏車模式當中之一者；反之，當波形的一週期中有超過一個法向量值超過判斷值(例如：2)之波峰時，處理模組12可辨識出動作模式為游泳模式。

當處理模組12辨識出動作模式為走路模式、爬樓梯模式及騎腳踏車模式當中之一者時，倘若波形的一週期 中具有近似正弦波，處理模組12可辨識出動作模式為騎腳踏車模式；反之，倘若波形的一週期中不具有近似正弦波，處理模組12可辨識出動作模式為走路模式及爬樓梯模式當中之一者。

當處理模組12辨識出動作模式為走路模式及爬樓梯模式當中之一者時，處理模組12再根據著地區間ZA2的最大值高於、低於或等於零法向量值來辨識出動作模式為上樓梯模式、下樓梯模式及走路模式當中之一者。

另一方面，當處理模組12辨識出動作模式為游泳模式時，倘若一週期中的波形接近弦波時，處理模組12可辨識出動作模式為游泳模式當中之自由式模式；反之，倘若一週期中的波形非接近弦波時，處理模組12可辨識出動作模式為游泳模式當中之蛙式模式。

接下來，如第1圖所示，處理模組12會轉換波形為相應於動作模式之輸出資料。於一實施例中，輸出資料可為走路的步數、走路的速度、步行的公里數、爬梯的速度、腳踏車的轉速、游泳的方式、心跳的頻率或者任何可藉由波形以轉換之數據。輸出資料可使得使用者瞭解自身運動的狀況，並可評估運動量是否適當。

於一實施例中，當感測模組11為加速規時，處理模組12可根據加速規所產生的感測訊號辨識出重力方向。於一實施例中，當感測模組11為陀螺儀時，處理模組12可根據陀螺儀所產生的感測訊號辨識出使用者腳部之傾斜角度。無論感測模組11為加速規或是陀螺儀，處理模組12 均可根據感測訊號辨識出使用者之姿勢為站立、橫躺或摔跤。

於一實施例中，當感測模組11為濕度感測器時，處理模組12可根據濕度感測器所產生的感測訊號辨識出辨識裝置1是否位於水裡，以辨識得知使用者是否在游泳。

於一實施例中，當感測模組11為電子羅盤時，處理模組12可根據電子羅盤所產生的感測訊號辨識出使用者所面對的方向，更可進一步得知使用者的折返跑圈數、操場運動的圈數、在游泳池內的來回次數，或判別使用者是否進行室內運動(如：跑步機、室內腳踏車)。

於一實施例中，當感測模組11為全球定位系統感測器時，處理模組12可根據全球定位系統感測器所產生的感測訊號辨識出使用者所在的位置，以及使用的運動路徑，更可進一步得知相應於動作模式之輸出資料(如：心跳頻率、跑步速度、步頻、踏頻、上下坡資料)。

於一實施例中，當感測模組11為紅外線式的心率感測器時，紅外線式的心率感測器可感測心跳的頻率。紅外線式的心率感測器所發出的紅外線光透過皮膚，照射到皮膚內的血管，並經由骨頭反射回紅外線式的心率感測器，紅外線式的心率感測器即可將皮膚內的血管所呈現的脈搏跳動轉換成電流脈波，輸出傳送至處理模組12，處理模組12處理電流脈波後即產生相關於脈搏跳動頻率的輸出資料，即可得知心跳的頻率。

於一實施例中，感測模組11可感測使用者在騎腳 踏車時的踏頻轉速。如第1、2C圖所示，感測模組11感測使用者騎腳踏車時的腳部動作，產生感測訊號並傳送至處理模組12，處理模組12會對於感測訊號進行濾波以去除雜訊，並且分辨波形的波峰位置WH、波谷位置WL或是中間位置WZ，再計算相隔兩波峰位置WH、兩波谷位置WL或是兩中間位置WZ的時間差TS，累計一段時間後，處理模組12便可計算使用者騎腳踏車的踏頻轉速。

如第1圖所示，於一實施例中，辨識裝置1更包含儲存模組14。儲存模組14電性連接處理模組12，用以儲存處理模組12轉換波形為相應於動作模式之輸出資料。

於一實施例中，辨識裝置1更包含傳輸模組15。傳輸模組15電性連接處理模組12，用以透過網路(如：3G通訊網路、4G通訊網路、2.4G通訊網路、藍牙通訊網路或Wi-Fi通訊網路、ANT+通訊網路)傳送輸出資料至接收裝置2。

於一實施例中，傳輸模組15可為廣域網路(Wide Area Network，WAN)模組，例如3G通訊模組、4G通訊模組等、2.4G通訊模組、藍牙(Bluetooth)模組、ANT+模組、局部區域網路(Local Area Network，LAN)模組，例如Wi-F1通訊模組。

於一實施例中，接收裝置2包含接收模組21、微處理器22及顯示單元23。接收模組21用以透過網路(如：3G通訊網路、4G通訊網路、2.4G通訊網路、藍牙通訊網路、ANT+通訊網路或Wi-Fi通訊網路)接收傳輸模組15 所傳送之輸出資料。微處理器22電性連接接收模組21，用以轉換接收模組21所接收之輸出資料為顯示資料。顯示單元23電性連接微處理器22，用以顯示顯示資料。

實作上，接收裝置2可為能連接上網路之桌上型電腦、筆記型電腦等電腦裝置，或者是智慧型手機、平板電腦等行動裝置，也可以是顯示器。

於一實施例中，使用者可以藉由手動碰觸辨識裝置1以使得辨識裝置1切換各種動作模式。第4圖是依照本發明一實施例之辨識裝置1以手動切換動作模式的示意圖。如第1、4圖所示，使用者藉由手動碰觸辨識裝置1以使得辨識裝置l依序切換至走路模式410、騎腳踏車模式420、游泳模式430、睡眠模式440及同步模式450。

舉例而言，當使用者藉由手動方式觸碰辨識裝置1以使得辨識裝置1切換至走路模式410時，感測模組11感測到使用者的腳部動作以產生相應於腳部動作的感測訊號，並傳送感測訊號至處理模組12，處理模組12接收感測訊號後，由於辨識裝置1已經處於走路模式410，所以處理模組12轉換感測訊號所呈現之波形為相應於走路模式410之輸出資料(如：走路的步數、走路的速度、步行的公里數或心跳的頻率等)，並且透過顯示模組13顯示輸出資料。

以此類推，當使用者藉由手動方式觸碰辨識裝置1以使得辨識裝置1切換至騎腳踏車模式420、游泳模式430或睡眠模式440時，處理模組12轉換感測訊號所呈現之波形為相應於騎腳踏車模式420、游泳模式430或睡眠模式 440之輸出資料，並且透過顯示模組13顯示輸出資料。

值得一提的是，只要辨識裝置1未被手動切換至睡眠模式440，則若使用者在一定的時間(如：10分鐘)內沒有動作，則辨識裝置1會進入休眠狀態並停止運作，以降低辨識裝置1之電量消耗。

當使用者藉由手動方式觸碰辨識裝置1以使得辨識裝置1切換至同步模式450時，辨識裝置1會將輸出資料經由傳輸模組15透過網路傳送至接收裝置2。於一實施例中，當接收裝置2為內含遊戲程式之電腦裝置、行動裝置或是具備微處理器之顯示器時，使用者可將辨識裝置1切換至同步模式450，使得辨識裝置1所轉換出的輸出資料同步至接收裝置2的遊戲程式中，使用者便可藉由設置於腳部的辨識裝置1來操作接收裝置2的遊戲程式。

第5圖是依照本發明一實施例之一種腳部動作之辨識方法的流程圖。如第5圖所示，本發明所提供的腳部動作之辨識方法包含步驟510~580(應瞭解到，在本實施例中所提及的步驟，除特別敘明其順序者外，均可依實際需要調整其前後順序，甚至可同時或部分同時執行)。至於實施該些步驟的硬體裝置，由於以上實施例已具體揭露，因此不再重複贅述之。

於步驟510中，感測腳部動作以產生相應腳部動作的至少一感測訊號，其中感測訊號之形式係為波形。於步驟520中，根據感測訊號的波形辨識相應腳部動作的動作模式(如：走路模式、爬坡模式、爬樓梯模式、騎腳踏車 模式、游泳模式、跳舞模式、睡眠模式或其他相應於腳部動作之動作模式)。於步驟530中，轉換感測訊號的波形為相應於動作模式之輸出資料(如：走路的步數、走路的速度、步行的公里數、爬梯的速度、腳踏車的轉速、游泳的方式、心跳的頻率或者任何可藉由波形以轉換之數據)。於步驟540中，顯示輸出資料。

為了儲存輸出資料，於步驟550中，儲存輸出資料。

於一實施例中，可透過網路傳送輸出資料至一內含遊戲程式之接收裝置(如：電腦裝置、行動裝置或是具備微處理器之顯示器)，以使得輸出資料同步至接收裝置的遊戲程式中。於步驟560中，透過網路傳送輸出資料至接收裝置。

於步驟570中，當接收裝置透過網路接收輸出資料時，接收裝置轉換接收模組所接收之輸出資料為顯示資料。於步驟580中，於接收裝置上顯示顯示資料。

雖然本發明已以實施方式揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬領域中具有通常知識者，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾，因此本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

1‧‧‧辨識裝置

11‧‧‧感測模組

12‧‧‧處理模組

13‧‧‧顯示模組

14‧‧‧儲存模組

15‧‧‧傳輸模組

2‧‧‧接收裝置

21‧‧‧接收模組

22‧‧‧微處理器

23‧‧‧顯示單元

Claims (29)

1. 一種腳部動作之辨識裝置，包含：一感測模組，用以感測該腳部動作以產生相應該腳部動作的至少一感測訊號，其中該感測訊號之形式為一波形；一處理模組，電性連接於該感測模組，用以根據該波形辨識相應於該腳部動作的一動作模式，並轉換該波形為相應於該動作模式之一輸出資料；以及一顯示模組，電性連接於該處理模組，用以顯示該輸出資料。
2. 如請求項1所述之辨識裝置，其中該感測模組可為一陀螺儀(gyroscope)、一加速規(accelerometer)、一電子羅盤(electron compass)、一心率感測器(heart rate sensor)、一濕度感測器(humidity sensor)或一全球定位系統(Global Positioning System，GPS)感測器。
3. 如請求項1所述之辨識裝置，更包含：一儲存模組，電性連接該處理模組，用以儲存該輸出資料。
4. 如請求項1所述之辨識裝置，更包含：一傳輸模組，電性連接該處理模組，用以透過網路傳送該輸出資料至一接收裝置。
5. 如請求項4所述之辨識裝置，其中該傳輸模組可為一廣域網路(Wide Area Network，WAN)模組、一藍牙(Bluetooth)模組、一ANT+模組或一局部區域網路(Local Area Network，LAN)模組。
6. 如請求項4所述之辨識裝置，其中該接收裝置包含：一接收模組，用以透過網路接收該傳輸模組所傳送之該輸出資料；一微處理器，電性連接該接收模組，用以轉換該接收模組所接收之該輸出資料為一顯示資料；以及一顯示單元，電性連接該微處理器，用以顯示該顯示資料。
7. 如請求項1所述之辨識裝置，其中該動作模式可為一走路模式、一爬樓梯模式、一騎腳踏車模式、一游泳模式或一睡眠模式。
8. 如請求項7所述之辨識裝置，其中該爬樓梯模式包含一上樓梯模式以及一下樓梯模式，而該游泳模式包含一自由式模式以及一蛙式模式。
9. 如請求項8所述之辨識裝置，其中當該波形之一週期中僅具有一個法向量值超過一判斷值之波峰時，該處理 模組根據該波形辨識出該動作模式為該走路模式、該爬樓梯模式及該騎腳踏車模式當中之一者，當該波形之該週期中具有兩個以上法向量值超過該判斷值之波峰時，該處理模組根據該波形辨識出該動作模式為該游泳模式。
10. 如請求項9所述之辨識裝置，其中當該動作模式為該走路模式、該爬樓梯模式及該騎腳踏車模式當中之一者時，倘若該波形的該週期中具有一近似正弦波，則該處理模組辨識出該動作模式為該騎腳踏車模式。
11. 如請求項10所述之辨識裝置，其中該處理模組根據該波形之一著地區間辨識出該動作模式為該走路模式、該爬樓梯模式當中之該上樓梯模式及該爬樓梯模式當中之該下樓梯模式當中之一者。
12. 如請求項11所述之辨識裝置，其中當該波形之該著地區間的最大值高於零法向量值時，則該處理模組辨識出該動作模式為該上樓梯模式。
13. 如請求項11所述之辨識裝置，其中當該波形之該著地區間的最大值低於零法向量值時，則該處理模組辨識出該動作模式為該下樓梯模式。
14. 如請求項11所述之辨識裝置，其中當該波形之該 著地區間的最大值等於零法向量值時，則該處理模組辨識出該動作模式為該走路模式。
15. 如請求項9所述之辨識裝置，其中當該動作模式為該游泳模式時，倘若該波形的該週期中具有超過一個之弦波，則該處理模組辨識出該動作模式為該游泳模式當中之該自由式模式。
16. 如請求項1所述之辨識裝置，其中該辨識裝置可為一腳環本體、一腳環配件或一鞋配件。
17. 一種腳部動作之辨識方法，包含：感測該腳部動作以產生相應於該腳部動作的至少一感測訊號，其中該感測訊號之形式為一波形；根據該波形辨識相應該腳部動作的一動作模式，並轉換該波形為相應於該動作模式之一輸出資料；以及顯示該輸出資料。
18. 如請求項17所述之辨識方法，更包含：儲存該輸出資料。
19. 如請求項17所述之辨識方法，更包含：透過網路傳送該輸出資料至一接收裝置。
20. 如請求項19所述之辨識方法，其中當該接收裝置透過網路接收該輸出資料時，該接收裝置轉換所接收之該輸出資料為一顯示資料，並於該接收裝置上顯示該顯示資料。
21. 如請求項17所述之辨識方法，其中該動作模式可為一走路模式、一爬樓梯模式、一騎腳踏車模式、一游泳模式或一睡眠模式。
22. 如請求項21所述之辨識方法，其中該爬樓梯模式包含一上樓梯模式以及一下樓梯模式，而該游泳模式包含一自由式模式以及一蛙式模式。
23. 如請求項22所述之辨識方法，更包含：當該波形之一週期中僅具有一個法向量值超過一判斷值之波峰時，根據該波形辨識出該動作模式為該走路模式、該爬樓梯模式及該騎腳踏車模式當中之一者；以及當該波形之該週期中具有兩個以上法向量值超過該判斷值之波峰時，根據該波形辨識出該動作模式為該游泳模式。
24. 如請求項23所述之辨識方法，更包含：當該動作模式為該走路模式、該爬樓梯模式及該騎腳踏車模式當中之一者時，倘若該波形的該週期中具有一近 似正弦波，辨識出該動作模式為該騎腳踏車模式。
25. 如請求項24所述之辨識方法，更包含：根據該波形之一著地區間辨識出該動作模式為該走路模式、該爬樓梯模式當中之該上樓梯模式及該或爬樓梯模式當中之該下樓梯模式當中之一者。
26. 如請求項25所述之辨識方法，更包含：當該波形之該著地區間的最大值高於零法向量值時，辨識出該動作模式為該上樓梯模式。
27. 如請求項25所述之辨識方法，更包含：當該波形之該著地區間的最大值低於零法向量值時，辨識出該動作模式為該下樓梯模式。
28. 如請求項25所述之辨識方法，更包含：當該波形之該著地區間的最大值等於零法向量值時，辨識出該動作模式為該走路模式。
29. 如請求項23所述之辨識方法，更包含：當該動作模式為該游泳模式時，倘若該波形的該週期中具有超過一個之弦波，辨識出該動作模式為該游泳模式當中之該自由式模式。