TW201815440A - 具有雙生理自動控制之跑步機以及雙生理跑步機之自動控制方法 - Google Patents
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Abstract
一種具有雙生理自動控制之跑步機以及其自動控制方法，跑步機具有跑帶轉動機構能控制跑帶轉動的轉速，並具有跑帶傾斜機構能控制跑帶的傾斜度，類神經分析模組接收外部預先輸入之血氧設定值以及心率設定值，再結合所偵測跑步者之生理血氧參數與心跳頻率參數，而為輸入層參數，並以轉速參數與傾角參數為輸出層參數，經過隱藏層處理後，收斂出理想的轉速參數與傾角參數，後續以收斂後之轉速參數與傾角參數分別輸出給跑帶轉動機構與跑帶傾斜機構，就能使跑步機提供跑步者最適之負荷。
Description
本發明係關於一種跑步機以及其自動控制方法，尤指具有雙生理自動控制之跑步機以及雙生理跑步機之自動控制方法。
隨著國民生活水準提升，人們意識到健康的重要性，各式的健身器因應而生，健身器會利用阻力元件來對使用者施力向反向施力成為阻抗，而形成使用者健身施力之負荷，進而使肌肉得到訓練，例如：划船機、舉重機、踏步機、飛輪車…等，大多利用彈性恢復力、重力、或其他機構運作阻力來成為健身施力之阻抗。
跑步機的運動模式最接近人類的自然運動模式，仍為當前最普及之健身器，同樣也為對跑步健身者產生阻抗，跑步機是以控制跑帶轉速與跑帶傾斜度的方式，來調整跑步者的運動負荷量。
跑步時生理變化最大的就是心跳與血氧濃度，如果要做到有計畫的健身，其實需對跑步健身者控制其心跳頻率與血氧濃度，才能夠以最佳的方式強化人體的生理機能。
傳統的方式，多僅能針對單一的生理參數來調整跑步機對人體產生的負荷，或者，也只能於跑步時監控多種生理參數，讓跑步者能夠目視了解自己的生理狀態，如心跳頻率或血氧濃度，然後自行改變跑步的速度或是改變跑帶的傾斜度。
但是，跑步原本是個輕鬆愉快的活動，如果在跑步的過程中還需顧慮各種數值，則會失去跑步的樂趣，但這些生理數值對於跑步者真正需要的負荷量，關係又非常密切，並且，多種生理數值的交互影響又是非常複雜，因此， 有必要需要一種更新穎的方式協調多種生理數值來控制跑步機跑帶的轉速以及傾斜度。
本發明的主要目的在於提供一種具有雙生理自動控制之跑步機以及雙生理跑步機之自動控制方法，以解決上述問題。
本發明之目的在提供一種具有雙生理自動控制之跑步機以及雙生理跑步機之自動控制方法，能夠協調跑步者心跳頻率以及血氧濃度的現況數值，對跑步機控制適當的跑帶轉速以及跑帶傾斜度，調整適當的負荷以使跑步者維持預定需要的心跳頻率以及血氧濃度。
本發明係關於一種具有雙生理自動控制之跑步機，跑步機係包含跑帶、跑帶轉動機構、跑帶傾斜機構、血氧感測模組、心率感測模組、以及類神經分析模組。
跑帶係轉動使跑步者能持續跑步在跑帶上；跑帶轉動機構帶動跑帶轉動，接收轉速參數以控制跑帶轉動的轉速；跑帶傾斜機構接收傾角參數以控制跑帶的傾斜度；血氧感測模組用以偵測所述跑步者的生理血氧參數；心率感測模組用以偵測所述跑步者的心跳頻率參數。
類神經分析模組係根據類神經網路理論，以生理血氧參數與心跳頻率參數為輸入層參數，以轉速參數與傾角參數為輸出層參數，經過隱藏層處理後，收斂出理想的轉速參數與傾角參數，後續以收斂後之轉速參數與傾角參數分別輸出給跑帶轉動機構與跑帶傾斜機構。
如前述之跑步機，跑步機係接受外部預先輸入血氧設定值以及心率設定值，生理血氧參數包含二個參數，分別為e BO
:跑步者血氧數值與血氧設定值的差值、以及 BO
: 為e BO
的變量，心跳頻率參數包含二個參數，分別為e h
: 跑步者心率值與心率設定值的差值、以及 h
: 為e h
的變量。
進一步，如前述之跑步機，類神經分析模組係根據模糊類神經網路理論，其中所偵測之生理血氧參數以及心跳頻率參數先進行模糊化處理，類神經分析模組對所述收斂後之轉速參數與傾角參數進行解模糊化處理，以產生轉速指令以及傾角指令。
本發明也係一種雙生理跑步機之自動控制方法，雙生理跑步機具有跑帶、跑帶轉動機構、以及跑帶傾斜機構，跑帶係轉動使跑步者能持續跑步在跑帶上，跑帶轉動機構帶動跑帶轉動並控制跑帶轉動的轉速，跑帶傾斜機構控制跑帶的傾斜度，自動控制方法係包含下列步驟：
步驟一：偵測所述跑步者的生理血氧參數以及偵測所述跑步者的心跳頻率參數；步驟二：係根據類神經網路理論，以生理血氧參數與心跳頻率參數為輸入層參數，以轉速參數與傾角參數為輸出層參數；步驟三：經過隱藏層處理後，收斂出理想的轉速參數與傾角參數；步驟四：以收斂後之轉速參數與傾角參數分別輸出給跑帶轉動機構與跑帶傾斜機構，藉以控制跑帶轉動的轉速以及控制跑帶的傾斜度。
因此，利用本發明所提供一種具有雙生理自動控制之跑步機以及雙生理跑步機之自動控制方法，藉由類神經分析模組，能協調跑步者心跳頻率以及血氧濃度的現況數值，對跑步機控制適當的跑帶轉速以及跑帶傾斜度，進而調整適當的負荷以使跑步者維持預定需要的心跳頻率以及血氧濃度。
關於本發明之優點與精神可以藉由以下的發明詳述及所附圖式得到進一步的瞭解。
請參閱圖1，圖1係本發明跑步機10之外觀示意圖。本發明係關於一種具有雙生理自動控制之跑步機10，由外觀看，跑步機10係包含跑帶20、跑帶轉動機構22、以及跑帶傾斜機構24。
跑帶20能轉動而使跑步者可以持續跑步在跑帶20上。跑帶轉動機構22帶動跑帶20轉動，跑帶轉動機構22有控制器、伺服馬達、傳動裝置等，控制器接收轉速參數後，以驅動並控制伺服馬達運作，伺服馬達藉由傳動裝置來帶動跑帶20轉動，藉由轉速參數內的資訊可以控制跑帶20轉動的轉速。跑帶傾斜機構24中也有控制器、伺服馬達、傳動裝置等，其控制器接收傾角參數之後，驅動並控制伺服馬達運作，伺服馬達藉由傳動裝置來控制跑帶20的傾斜度。
請參閱圖2，圖2係本發明跑步機10之功能方塊圖。本發明之跑步機10除了前述的跑帶20、跑帶轉動機構22、以及跑帶傾斜機構24之外，還包含血氧感測模組30、心率感測模組32、以及類神經分析模組34。
血氧感測模組30用以偵測所述跑步者的生理血氧參數，一般來說，血氧感測模組30可藉由兩道不同波長的光穿透血液吸收度的差異，再經過計算後就可取得血氧濃度，人體中的手指或耳垂組織較薄且充滿微血管，所以血氧感測模組30的感應器大都以測量這兩部位為主，另也有少數感應器設計成額頭式的貼片。
心率感測模組32用以偵測所述跑步者的心跳頻率參數。心率感測模組32可利用數種方法來偵測心跳或心跳訊號，有的使用遠紅外線感應器去偵測在指頭或是耳垂上的微血管裡血液的流動，有的是在手掌區域偵測心電脈衝訊號，或也有使用彈性皮帶綁在胸膛上的胸膛電極去偵測心電脈衝訊號，藉由這些方是可以量測心跳頻率。
類神經分析模組34係根據類神經網路理論，進一步，可以根據模糊類神經網路理論。由於心率和血氧濃度都是生理訊號，而且屬於非線性系統，連動性的關係非常複雜，且又因人而異，所以使用模糊類神經網路來實現為佳。
首先，先對所偵測之生理血氧參數以及心跳頻率參數先進行模糊化處理，接著再以生理血氧參數與心跳頻率參數為輸入層參數，以轉速參數與傾角參數為輸出層參數，經過隱藏層處理後，收斂出理想的轉速參數與傾角參數。
後續對收斂後之轉速參數與傾角參數進行解模糊化處理，以產生轉速指令以及傾角指令，再分別將轉速指令以及傾角指令輸出給跑帶轉動機構22與跑帶傾斜機構24，如此，就可控制跑帶轉動機構22輸出跑帶20的轉速，與控制跑帶傾斜機構24輸出跑帶20的傾斜度。
進一步說明，跑步機10可以接受外部如跑步者本身預先輸入的血氧設定值BO以及心率設定值H。則前述以生理血氧參數與心跳頻率參數為輸入層參數，生理血氧參數可以包含二個參數，分別為e BO
:跑步者血氧數值與血氧設定值BO的差值、以及 BO
: 為e BO
的變量；心跳頻率參數也可以包含二個參數，分別為e h
: 跑步者心率值與心率設定值H的差值、以及 h
: 為e h
的變量。
其模糊類神經架構實際可以如圖3所式，請參閱圖3，圖3係本發明類神經分析模組34所進行模糊類神經之示意圖。由圖中可見，輸入層(Input Layer)有四個參數，就是上一段所提及的e h
、 h
、e BO
、 BO
，隱藏層(Hiding Layer)包含了有歸屬函數層(Membership Layer)以及模糊規則層(Rule Layer)，而輸出層(Output Layer)有兩個參數，分別為轉速參數與傾角參數，其數學模式概述如下。
以輸入層來說，以e
代表e h
、e BO
，以代表 h
、 BO
，此層的輸入是e
與，則輸出與可以表示如下： 經過個別的模糊歸屬函數進行運算。
以歸屬函數層來說，此層的輸出與，以高斯函數(Gaussian Function)表現如下: 其中，為高斯函數向量(Gaussian function vector)，為高斯函數標準偏差向量(Gaussian function standard deviation vector)，將各類別的歸屬函數輸出，彼此間以乘積之模糊規則運算，來得到模糊神經元程度輸出。
以模糊規則層來說，此層的輸出表示如下：其中，為循環權重向量(recurrent weight vector)。
將前一級模糊規則層的輸出，乘以可自我調整之權重值w，加總後分別得到推動跑帶20的伺服馬達的控制力、以及揚升跑帶20的伺服馬達的控制力，而uC1
與uC2
為一個讓系統控制可以更接近理想控制的補償力(compensated force)。所以，以輸出層來說，此層輸出為與，可表現如下： 。
最後，進行解模糊，將前二式矩陣化如下：其中，為模糊理論函數向量(fuzzy rule function vector)，為可調整輸出權重向量(adjustable output weight vectors)，包含了補償力。
上段所述之u
預儲有下列的矩陣關係， u
= T
，所以藉由u
可以確認出與，最後與各自經過其相關的伺服馬達的驅動器之後，可以使跑帶20以適當的速度與傾斜角來運作。
請參閱圖4，圖4係本發明自動控制方法之基本流程圖。本發明也係一種雙生理跑步機10之自動控制方法，雙生理跑步機10具有跑帶20、跑帶轉動機構22、以及跑帶傾斜機構24，跑帶20係轉動使跑步者能持續跑步在跑帶20上，跑帶轉動機構22帶動跑帶20轉動並控制跑帶20轉動的轉速，跑帶傾斜機構24控制跑帶20的傾斜度，該自動控制方法係包含下列步驟：
步驟一(S10)：偵測所述跑步者的生理血氧參數以及偵測所述跑步者的心跳頻率參數；
步驟二(S20)：係根據類神經網路理論，以生理血氧參數與心跳頻率參數為輸入層參數，以轉速參數與傾角參數為輸出層參數；
步驟三(S30)：經過隱藏層處理後，收斂出理想的轉速參數與傾角參數；以及
步驟四(S40)：以收斂後之轉速參數與傾角參數分別輸出給跑帶轉動機構22與跑帶傾斜機構24，藉以控制跑帶20轉動的轉速以及控制跑帶20的傾斜度。
請參閱圖5，圖5係本發明自動控制方法之細部流程圖。如前述之自動控制方法，其中步驟一進一步包含下列步驟：步驟一之a(S1002)：跑步機10係接受外部預先輸入血氧設定值BO以及心率設定值H；步驟一之b(S1004)：偵測所述跑步者的生理血氧參數後，產生二個輸入層參數，分別為e BO
:跑步者血氧數值與血氧設定值BO的差值、以及 BO
: 為e BO
的變量。步驟一之c(S1006)：偵測所述跑步者的心跳頻率參數後，產生二個輸入層參數，分別為e h
: 跑步者心率值與心率設定值H的差值、以及 h
: 為e h
的變量。
步驟二進一步包含下列步驟：步驟二之a(S2002)：根據模糊類神經網路理論，其中所偵測之生理血氧參數以及心跳頻率參數先進行模糊化處理；步驟二之b(S2004)：以生理血氧參數與心跳頻率參數為輸入層參數，以轉速參數與傾角參數為輸出層參數。
在進行圖4之步驟三(S30)之後，其中，步驟四進一步包含下列步驟：步驟四之a(S4002)：對所述收斂後之轉速參數與傾角參數進行解模糊化處理，以產生轉速指令以及傾角指令；步驟四之b(S4004)：將轉速指令以及傾角指令分別輸出給跑帶轉動機構22與跑帶傾斜機構24，藉以控制跑帶20轉動的轉速以及控制跑帶20的傾斜度。
因此，利用本發明所提供一種具有雙生理自動控制之跑步機10以及雙生理跑步機10之自動控制方法，藉由類神經分析模組34，能協調跑步者心跳頻率以及血氧濃度的現況數值，對跑步機10控制適當的跑帶20轉速以及跑帶20傾斜度，進而調整適當的負荷以使跑步者維持預定需要的心跳頻率以及血氧濃度。
藉由以上較佳具體實施例之詳述，係希望能更加清楚描述本發明之特徵與精神，而並非以上述所揭露的較佳具體實施例來對本發明之範疇加以限制。相反地，其目的是希望能涵蓋各種改變及具相等性的安排於本發明所欲申請之專利範圍的範疇內。
10‧‧‧跑步機
20‧‧‧跑帶
22‧‧‧跑帶轉動機構
24‧‧‧跑帶傾斜機構
30‧‧‧血氧感測模組
32‧‧‧心率感測模組
34‧‧‧類神經分析模組
BO‧‧‧血氧設定值
H‧‧‧心率設定值
e h、 h、e BO、 BO‧‧‧輸入層參數
、‧‧‧輸出層參數
20‧‧‧跑帶
22‧‧‧跑帶轉動機構
24‧‧‧跑帶傾斜機構
30‧‧‧血氧感測模組
32‧‧‧心率感測模組
34‧‧‧類神經分析模組
BO‧‧‧血氧設定值
H‧‧‧心率設定值
e h、 h、e BO、 BO‧‧‧輸入層參數
、‧‧‧輸出層參數
圖1 係本發明跑步機之外觀示意圖； 圖2 係本發明跑步機之功能方塊圖； 圖3 係本發明類神經分析模組所進行模糊類神經之示意圖； 圖4 係本發明自動控制方法之基本流程圖；以及 圖5係本發明自動控制方法之細部流程圖。
Claims (7)
- 一種具有雙生理自動控制之跑步機，該跑步機係包含： 一跑帶，係轉動使跑步者能持續跑步在該跑帶上； 一跑帶轉動機構，帶動該跑帶轉動，接收一轉速參數以控制該跑帶轉動的轉速； 一跑帶傾斜機構，接收一傾角參數以控制該跑帶的傾斜度； 一血氧感測模組，用以偵測所述跑步者的生理血氧參數； 一心率感測模組，用以偵測所述跑步者的心跳頻率參數；以及 一類神經分析模組，係根據類神經網路理論，以該生理血氧參數與該心跳頻率參數為輸入層參數，以該轉速參數與該傾角參數為輸出層參數，經過隱藏層處理後，收斂出理想的轉速參數與傾角參數，後續以收斂後之轉速參數與傾角參數分別輸出給該跑帶轉動機構與該跑帶傾斜機構。
- 如申請專利範圍第1項所述之跑步機，該跑步機係接受外部預先輸入一血氧設定值以及一心率設定值，該生理血氧參數包含二個參數，分別為e BO :跑步者血氧數值與該血氧設定值的差值、以及 BO : 為e BO 的變量，該心跳頻率參數包含二個參數，分別為e h : 跑步者心率值與該心率設定值的差值、以及 h : 為e h 的變量。
- 如申請專利範圍第1項所述之跑步機，該類神經分析模組係根據模糊類神經網路理論，其中所偵測之生理血氧參數以及心跳頻率參數先進行模糊化處理，該類神經分析模組對所述收斂後之轉速參數與傾角參數進行解模糊化處理，以產生轉速指令以及傾角指令。
- 一種雙生理跑步機之自動控制方法，該雙生理跑步機具有一跑帶、一跑帶轉動機構、以及一跑帶傾斜機構，該跑帶係轉動使跑步者能持續跑步在該跑帶上，該跑帶轉動機構帶動該跑帶轉動並控制該跑帶轉動的轉速，該跑帶傾斜機構控制該跑帶的傾斜度，該自動控制方法係包含下列步驟： 步驟一：偵測所述跑步者的生理血氧參數以及偵測所述跑步者的心跳頻率參數； 步驟二：係根據類神經網路理論，以該生理血氧參數與該心跳頻率參數為輸入層參數，以該轉速參數與該傾角參數為輸出層參數； 步驟三：經過隱藏層處理後，收斂出理想的轉速參數與傾角參數；以及 步驟四：以收斂後之轉速參數與傾角參數分別輸出給該跑帶轉動機構與該跑帶傾斜機構，藉以控制該跑帶轉動的轉速以及控制該跑帶的傾斜度。
- 如申請專利範圍第4項所述之自動控制方法，其中步驟一進一步包含下列步驟：步驟一之a：該跑步機係接受外部預先輸入一血氧設定值以及一心率設定值；步驟一之b：偵測所述跑步者的生理血氧參數後，產生二個輸入層參數，分別為e BO :跑步者血氧數值與該血氧設定值的差值、以及 BO : 為e BO 的變量。步驟一之c：偵測所述跑步者的心跳頻率參數後，產生二個輸入層參數，分別為e h : 跑步者心率值與該心率設定值的差值、以及 h : 為e h 的變量。
- 如申請專利範圍第4項所述之自動控制方法，其中步驟二進一步包含下列步驟：步驟二之a：根據模糊類神經網路理論，其中所偵測之生理血氧參數以及心跳頻率參數先進行模糊化處理；步驟二之b：以該生理血氧參數與該心跳頻率參數為輸入層參數，以該轉速參數與該傾角參數為輸出層參數。
- 如申請專利範圍第6項所述之自動控制方法，其中步驟四進一步包含下列步驟：步驟四之a：對所述收斂後之轉速參數與傾角參數進行解模糊化處理，以產生轉速指令以及傾角指令；步驟四之b：將轉速指令以及傾角指令分別輸出給該跑帶轉動機構與該跑帶傾斜機構，藉以控制該跑帶轉動的轉速以及控制該跑帶的傾斜度。
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