TWI753553B - 用於團隊活動之穿戴式生理感測系統 - Google Patents

用於團隊活動之穿戴式生理感測系統 Download PDF

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李國鼎
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Abstract

本發明提供一種用於團隊活動之穿戴式生理感測系統，包含：複數穿戴裝置，分別配戴於複數使用者上，用以量測各使用者的一心率資料及一生理資料，以及根據該生理資料以傅立葉轉換計算一心率變異特徵值；一主控平台，無線連接該複數穿戴裝置，用以接收各使用者的各心率資料、各生理資料及該心率變異特徵值；其中，該主控平台根據該心率變異特徵值計算各使用者在運動當下體力消耗量及一運動後體力消耗量；本發明包含可分別量測多位使用者的該複數穿戴裝置，並計算在運動當下體力消耗量及一運動後體力消耗量，以監測一個團隊中各個使用者的體能狀態。

Description

用於團隊活動之穿戴式生理感測系統
一種生理感測系統，尤其是指一種包含複數穿戴裝置，能監測一個團隊中各個使用者的生理及體能狀態之團隊活動之穿戴式生理感測系統。
目前穿戴式裝置仍偏重在個人生理感測，如智慧手錶、智慧手環、智慧眼鏡、心率胸帶、智慧衣等，可以記錄個人的各種動作或生理訊號，如心跳、血氧、速度、時間、距離等，經由藍牙傳輸到行動裝置(例如手機)，能讓使用者了解自己的運動時之生理狀態，適合一般個人生理監測使用。
但是針對團體活動或競賽型運動而言，團隊的領導人或教練無法整合利用團隊成員的即時資訊，以達到團隊成員生理監督、安全照護等目的，尤其是在較大範圍的空間活動或運動場域的競技運動狀態下，領隊/教練對團隊成員生理、體能及位置狀態的即時掌握，更會直接影響到團隊的臨場表現及成員安全之保護。而目前所有的穿戴式生理監測裝置之構想設計，也缺乏長程通訊、多點資料整合、團體協調溝通的考慮，例如考量諸如籃球、足球等激烈運動競賽，團隊成員在運動場域上活動也不能隨時攜帶手機作為資料收集處理及通訊協調之使用，而穿戴式裝置本身又往往缺乏較長距離的通訊能力，所以也無法利用常見的短程通訊技術(如藍牙)傳輸資料到手機APP再做收集處理。再如許多其他的戶外活動，如登山、水域活動等，活動場域常位處偏遠，基地台無法涵蓋，因而團隊成員即使攜帶手機，倘若遇到諸如受傷、走失等緊急事故，也無法即時將自身體能狀態透過裝置傳達給其他成員知曉。
為能同時收集多名使用者在運動前、中、後的生理及體能數據，本發明提出一種用於團隊活動之穿戴式生理感測系統，藉由穿戴在多名使用者的穿戴裝置，量測使用者的各種生理數據，達到監控多名使用者體能的功效。
為達成上述目的，本發明提供之用於團隊活動之穿戴式生理感測系統包含：複數穿戴裝置，分別配戴於複數使用者上，用以量測各使用者的一心率資料及一生理資料，以及根據該生理資料進一步以傅立葉轉換計算一心率變異特徵值；一主控平台，無線連接該複數穿戴裝置，用以接收各使用者的各心率資料、各生理資料及該心率變異特徵值；其中該主控平台具有一訓練模式及一運動模式；其中當該主控平台在該訓練模式時，該主控平台根據一心率資料與運動強度對照表、各使用者的該心率資料、各使用者的一運動時間以及運動前後的該心率變異特徵值計算出各使用者的一疲勞度係數；一雲端伺服器，無線連接該主控平台，用以接收並儲存各使用者的心率資料、生理資料及該心率變異特徵值；其中，當該主控平台在該運動模式時，該主控平台根據各使用者的該心率資料及各使用者的該疲勞度係數計算各使用者在運動當下體力消耗量。
本發明針對團體活動或競賽型運動考慮，團隊領導或教練可整合利用團隊成員的穿戴式設備收集即時生理、體能資訊，以達到團隊成員生理監督、安全照護等目的，尤其是在較大範圍的活動空間或運動場域的競技運動狀態下，領隊/教練對團隊成員生理、體能及位置狀態的即時掌握，將會直接影 響到團隊的臨場表現及成員安全之保護。同時，藉由該複數穿戴裝置、該主控平台、該雲端伺服器組成以協同完成整個系統運作，使整個系統不僅能具備個人體能監測系統之功能，更能運用於團隊活動/競賽訓練等團體活動中。
10A,10B,10C:穿戴裝置
20:主控平台
30:雲端伺服器
40A,40B,40C:使用者裝置
圖1：本發明之系統方塊示意圖。
圖2：本發明之主控平台平面介面外觀示意圖。
本發明揭露一種用於團隊活動之穿戴式生理感測系統，包含：複數穿戴裝置10A、10B、10C、一主控平台20及一雲端伺服器30。
該複數穿戴裝置10A、10B、10C分別配戴於複數使用者上。各穿戴裝置10A、10B、10C用以量測各使用者的一心率資料及一生理資料，以及根據該生理資料進一步以傅立葉轉換計算一心率變異特徵值。各穿戴裝置10A、10B、10C具有無線傳輸功能，其中該生理資料可透過光體積描記圖法(Photoplethysmography，PPG)所取得，光體積描記圖法所檢測的該生理資料可包含心跳及血管內部的血液流動情形；該心率資料可由設置於各穿戴裝置10A、10B、10C內的一動作感測器(MEMS)檢測使用者活動所得到。各穿戴裝置10A、10B、10C更可收集各使用者的一位置資料，該位置資料紀錄各使用者的座標位置。
該主控平台20無線連接該複數穿戴裝置10A、10B、10C，且用以接收各使用者的心率資料、生理資料、心率變異特徵值及該位置資料。該主控平台20可為行動裝置、平板或筆電，並可由團隊之領導人或教練所持有，供團隊之領導人或教練長期掌握各使用者的生理狀態。
該雲端伺服器30無線連接該主控平台20，用以長期接收並儲存各使用者的心率資料、生理資料、該心率變異特徵值及該位置資料。
特別說明，本發明可採用低功耗廣域網路通訊技術(LoRa)做為無線通訊的應用實施例。該複數穿戴裝置10、該主控平台20及該雲端伺服器30皆可使用低功耗廣域網路通訊技術連線。
藉由接收各使用者的該心率變異特徵值，本發明的該主控平台20可進一步計算各使用者在運動時的疲勞程度。
特此說明，傅立葉轉換是將連續的波峰-波峰間期進行運算後，將波峰-波峰間期按不同頻率特性劃分為不同頻帶，得到以頻率為橫座標、功率頻譜密度為縱座標的功率頻譜圖。而功率頻譜曲線下面積的總和即為總功率(total power，TP)；在高頻率區域內的面積即為高頻功率(high frequency power，HF)，在低頻率區域內的面積即為低頻功率(low frequency power，LF)。計算出上述數值後，可進一步定義：高頻功率與總功率之比值(HF/TP)為副交感神經活性的定量指標，而低頻率與總功率之比值(LF/TP)為交感神經活性的定量指標，低頻功率與高頻功率的比值(LF/HF)則為交感-副交感神經活性平衡的指標。
基於上述總功率TP、高頻功率HP、低頻功率LF的基礎下，本發明將根據受測者平時的該心率變異特徵值(包含總功率TP、高頻功率HP、低頻功率LF)為個人體力參考指標，並定義歷史最高值可訂為100%，最低值則訂10%或其他設定值，不以10%為限，因此在非運動期間可根據該使用者當時的受測值評估當時的體能狀態。當該使用者在運動期間，除了疲勞會影響該使用者的體能狀態，亦可能有疲勞以外的因素影響該使用者的體能狀態(例如腎上腺素、心情因素)，導致其心率變異特徵值的變化量(HRV)相較運動前的心率變異特徵值差異過大，因此運動當下不適合使用心率變異特徵值判斷。而運動前與 運動後的心率變異特徵值差異較小，且運動後較無疲勞以外的重大因素影響，則可以運動前後的心率變異特徵值的差異判斷該使用者的疲勞程度。
運動後的疲勞程度以運動前、後心率變異特徵值的差異進行計算，運動當下則以瞬時心率分析運動強度，進一步計算運動疲勞度。在本發明的較佳實施例中，參考美國運動醫學會ACSM分級建議，依照各年齡每分鐘的最大心率分級，如下表1：
Figure 109129400-A0305-02-0006-1
影響疲勞程度的因素包含有運動強度和時間，舉例來說，在相同的時間區段內，維持高強度運動與維持輕強度運動相比，維持高強度運動相對維持輕強度運動會比較疲勞，因此以運動當下的運動強度，結合心率變異特徵值的變化程度來分析運動疲勞程度，更能分析不同運動員運動疲勞的效果。由於運動當下並不適合使用心率變異特徵值的差異來判斷疲勞程度，因此透過心率變異特徵值的差異來分析運動疲勞程度可得下式：運動當下體力消耗量=α*t n +β*t m +γ*t l +δ
其中α*tn為評估高強度運動所造成的疲勞程度，α為高強度運動的疲勞度係數，tn為進行高強度運動的總時間；β為中強度運動的疲勞度係數，tm為進行中強度運動的總時間；γ為低強度運動的疲勞度係數，t1為進行低強度運動的總時間；以此類推，β*tm為評估中強度運動所造成的疲勞程度，γ*t1則為評估低強度運動所造成的疲勞程度，δ為個人的身體差異；α、β、γ等係數會因 年齡、身高、體重等個人因素而有所不同，需參考受測者基礎生理數據才能得到。
由於每位使用者的疲勞度係數α、β、γ、δ皆不相同，為了求得所述疲勞度係數，需進一步計算運動後體力消耗量為何，而評估運動後體力消耗量如下式：
Figure 109129400-A0305-02-0007-2
 其中TP after 為運動後的總功率(TP)，TP before 為運動前的總功率，
Figure 109129400-A0305-02-0007-3
為運動後低頻、高頻功率比值減運動前低頻、高頻功率比值的差值，
Figure 109129400-A0305-02-0007-5
為在
Figure 109129400-A0305-02-0007-6
的歷史紀錄中的最大差值，並將
Figure 109129400-A0305-02-0007-7
定義為此使用者最累的狀態，從而得出運動後的體力消耗量。
透過多次的訓練得到多筆不同強度運動的總時間及運動後體力消耗量，接下來為求得該使用者的疲勞度係數α、β、γ、δ，本發明採用多元回歸分析，回歸的計算模型如下式：y=b 0 +b 1 *x 1 +b 2 *x 2 +b 3 *x 3
其中各強度運動的總時間tn、tm、t1為多元回歸分析中的自變數x1、x2、x3，運動後體力消耗量則為多元回歸分析中的應變數y，個人的疲勞度係數α、β、γ、δ則為多元回歸分析中欲求得之參數b0、b1、b2、b3，並透過最小二乘法求解便可求得個人的疲勞度係數α、β、γ、δ；其中b0=δ、b1=α、b2=β、b3=γ。
求出此使用者的參數b0、b1、b2、b3後，在爾後的運動過程中，即可根據當時各種不同程度的運動時間，帶入運動當下體力消耗量的公式，可即時評估出該使用者在運動(競賽)時的體力消耗量，配合出賽前所測得的運動前的總功率(TP before )，扣除其體力消耗量，即可推導出該使用者當下的一體能 活力值，並可進一步將該體能活力值呈現於該主控平台20的運動模式，以提供給教練或領隊參考。其中該體能活力值代表該使用者在運動當下剩餘的體力。
本發明更可包含複數使用者裝置40A、40B、40C，該複數使用者裝置40A、40B、40C分別無線連接該雲端伺服器30，及對應之該複數穿戴裝置10A、10B、10C，也就是說，該使用者裝置40A無線連接該穿戴裝置10A，且該使用者裝置40A與該穿戴裝置10A一般而言由同一位使用者持有，以此類推；該使用者裝置40B無線連接該穿戴裝置10B，該使用者裝置40C無線連接該穿戴裝置10C。該複數使用者裝置40A、40B、40C可接收各個對應使用者的各心率資料、各生理資料及該心率變異特徵值，以及運動後體力消耗量、體能活力值，供使用者自行評估自身的運動表現。
請參見圖2，藉由計算使用者的體能、疲勞狀況，該主控平台20具有三種紀錄模式，分別為一一般模式、一訓練模式及一運動模式。此三種模式可透過該主控平台20上的一操作介面31顯示，並由團隊的領導人或教練根據使用者欲進行的活動強度選擇對應的模式。換句話說，在一般狀態下，該主控平台20執行該一般模式記錄使用者的常態數據；當使用者進行訓練時，該主控平台20執行該訓練模式；當使用者實際進行運動(或競賽)時，該主控平台20執行該運動模式。以下分別介紹該一般模式、該訓練模式、該運動模式所記錄的數據及功能。
首先介紹該一般模式，並以單一穿戴裝置10A為例(也就是單一使用者)。在常規狀態下，非運動的狀態皆屬於該一般模式，該主控平台20定期向該穿戴裝置10A發送要求計算該使用者的該心率變異特徵值的命令。該穿戴裝置10A計算該使用者的該心率變異特徵值後回傳至該主控平台20顯示並儲存。其主要目的在於長期監測該使用者的個人體能變化。
接下來介紹該訓練模式，並同樣以單一穿戴裝置10A為例。該使用者會進行至少三次以上的混和強度運動，每次訓練過程會由該主控平台20計時，在訓練過程中，該主控平台20根據表1及心跳資料計算出每次接收到之心跳處於高、中、輕等何種強度，並計算出每次訓練中各個強度的運動分別佔據多少時間。在第三次訓練完之後，即可推算出個人高、中、輕強度運動之疲勞度係數，並在每次訓練完都會計算歷史資料，持續進行演算法的更新，方便在訓練模式中去評估該名使用者的個人體能狀態。
接下來介紹該運動模式，並同樣以單一穿戴裝置10A為例。要特別注意的是，該使用者需要先完成訓練模式後，該主控平台20才會啟動運動模式。進入運動模式後，會再分為上場前及下場後兩個區段，在上場前的這個區段，該主控平台20會先從該穿戴裝置10A取得一筆運動前的總功率(即TP before )作為之後回復體能之依據。在取得運動前的總功率(即TP before )之後，該使用者才能上場進行比賽。當該使用者上場進行比賽時，由於在運動中測量的心率變異特徵值不適合用來判斷體能狀況，所以藉由訓練模式所計算出的疲勞度係數，配合該使用者的心跳，該主控平台20計算出該使用者的一當下體力消耗量，然後再配合出賽前所測得的運動前的總功率(TP before )，扣除一當下體力消耗量，即可推導出運動當下的該體能活力值，也就是將該使用者在運動當下的剩餘體力數據化，讓團隊的教練更能掌握每位使用者在運動當下的體力變化。該使用者結束比賽下場後，會開始測量運動後的總功率(TP after )，並代入計算運動後體力消耗量的公式，以利日後在該訓練模式下校正疲勞度係數α、β、γ、δ。
10A,10B,10C:穿戴裝置
20:主控平台
30:雲端伺服器
40A,40B,40C:使用者裝置

Claims (10)

  1. 一種用於團隊活動之穿戴式生理感測系統，包含：複數穿戴裝置，分別配戴於複數使用者上，用以量測各使用者的一心率資料及一生理資料，以及根據該生理資料進一步以傅立葉轉換計算一心率變異特徵值；一主控平台，無線連接該複數穿戴裝置，用以接收各使用者的各心率資料、各生理資料及該心率變異特徵值；其中該主控平台具有一訓練模式及一運動模式；其中當該主控平台在該訓練模式時，該主控平台根據一心率資料與運動強度對照表、各使用者的該心率資料、各使用者的一運動時間以及運動前後的該心率變異特徵值計算出各使用者的一疲勞度係數；一雲端伺服器，無線連接該主控平台，用以接收並儲存各使用者的心率資料、生理資料及該心率變異特徵值；其中，當該主控平台在該運動模式時，該主控平台根據各使用者的該心率資料及各使用者的該疲勞度係數計算各使用者在運動當下體力消耗量。
  2. 如請求項1所述用於團隊活動之穿戴式生理感測系統，其中運動當下體力消耗量的計算方式為：運動當下體力消耗量=α*t n +β*t m +γ*t l +δ；其中α*tn為評估高強度運動所造成的疲勞程度，α為高強度運動的疲勞度係數，tn為進行高強度運動的總時間；β為中強度運動的疲勞度係數，tm為進行中強度運動的總時間；γ為低強度運動的疲勞度係數，t1為進行低強度運動的總時間；δ為個人的身體差異。
  3. 如請求項2所述之用於團隊活動之穿戴式生理感測系統，其中運動後體力消耗量的計算方式為：
    Figure 109129400-A0305-02-0012-8
     其中TP after 為運動後的總功率(TP)，TP before 為運動前的總功率，
    Figure 109129400-A0305-02-0012-9
    為運動後低頻、高頻功率比值減運動前低頻、高頻功率比值的差值，
    Figure 109129400-A0305-02-0012-10
    為在
    Figure 109129400-A0305-02-0012-11
    的歷史紀錄中的最大差值。
  4. 如請求項3所述之用於團隊活動之穿戴式生理感測系統，其中，計算該使用者的疲勞度係數α、β、γ、δ係透過下列方程式計算而得：y=b 0 +b 1 *x 1 +b 2 *x 2 +b 3 *x 3；其中，各強度運動的總時間tn、tm、t1為自變數x1、x2、x3，運動後體力消耗量則為應變數y，並透過最小二乘法求解求得疲勞度係數α、β、γ、δ；其中b0=δ、b1=α、b2=β、b3=γ。
  5. 如請求項4所述用於團隊活動之穿戴式生理感測系統，該系統更包含複數使用者裝置，該複數使用者裝置無線連接該雲端伺服器，用以接收各使用者的各心率資料、各生理資料及該心率變異特徵值。
  6. 如請求項1到5中任一項所述之用於團隊活動之穿戴式生理感測系統，各穿戴裝置更收集各使用者的一位置資料，並向該主控平台回報該位置資料。
  7. 如請求項6所述用於團隊活動之穿戴式生理感測系統，該主控平台具有三種紀錄模式，分別為一般模式、一訓練模式及一運動模式，該主控平台上的一操作介面可顯示該三種紀錄模式。
  8. 如請求項7所述用於團隊活動之穿戴式生理感測系統，在該一般模式下，該主控平台定期向該穿戴裝置發送要求計算該使用者的該心率變異特徵值的命令；該穿戴裝置計算該使用者的該心率變異特徵值後回傳至該主控平台顯示並儲存。
  9. 如請求項8所述用於團隊活動之穿戴式生理感測系統，在該訓練模式下，該主控平台計時該使用者執行每一次混和強度運動的時間，以及判斷該使用者執行混和強度運動時的心跳處於高、中、輕何種強度，並計算出每次訓練中各個強度的運動分別佔據多少時間，推算出該使用者在高、中、輕強度運動之疲勞度係數。
  10. 如請求項9所述用於團隊活動之穿戴式生理感測系統，在該運動模式下，該主控平台在該使用者運動前先從該穿戴裝置取得一筆該使用者的運動前的總功率；在該使用者運動時，該主控平台計算該使用者的該運動當下體力消耗量；該主控平台最後將該使用者的運動前的總功率減去運動當下體力消耗量得到運動當下的一體能活力值。
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