运动监控方法和体力监控方法与流程

本案是一件分案申请，母案是申请日为2016年05月20日，发明名称为体力监测方法和装置，申请号为201610339437.7的中国发明专利申请。

本发明涉及的是一种运动辅助装置，具体地，本发明涉及一种能够显示用户体力的体力监测装置，并且在特定的情况下能够发出通知提醒。

背景技术：

专业的运动员、运动热爱者或者那些喜欢运动的人经常在运动的时候评估他们自己的身体状况，从而安排他们自己的体力以完成一项训练或一个比赛。通常，人们在运动之前或者运动过程中会评估他们自己的身体条件和环境因素来调整他们的训练。另外，在运动之后，人们记录并分析他们的体力和耐力作为下次运动的参考。

近来，各种类型的运动辅助装置被研发出来用来实时地评估用户的体力。这些装置在运动过程中能给用户提供他们自己生理上的信号，在运动之后用户可以浏览运动的历史记录，并且能够分享到社交网络上。但是，生理信号的提示，比如心率，经常不能可靠和精准地与用户的体力和耐力相联系。换句话说，在运动过程中仅仅提供生理信号对用户决定什么时候需要增加或减少运动强度(即在马拉松中减慢或者加速)几乎没有帮助。

技术实现要素：

有鉴于此，有必要提供一种体力监控装置用以辅助运动，无论用户的身体状况的差异，都能可靠地显示他们的体力值。

一种体力监控装置，包括：传感器模块，用来感受生理信号；用户界面，用来接收生物信息；储存器，用来储存生物信息和至少一数学模型；处理模块，用来执行至少一数学模型来操作以下事项：基于生理信号和生物信息来评估无氧能量和有氧能量；结合无氧能量和有氧能量并产生体力值。

进一步，所述无氧能量与乳酸浓度的累积有关。

进一步，所述有氧能量与热量消耗相关。

进一步，所述生物信息包括以下至少一项，比如身高、体重、年纪及性别。

进一步，所述传感器模块感受以下至少一项包括心电信号、心率变异性、脉搏、心率、呼吸模式、体温、血糖、血压、糖原浓度、氧浓度、身体组成、运动力量、运动节奏、速度、海拔及斜坡坡度。

进一步，所述传感器模块包括能感受心率的心电传感器。

进一步，所述用户界面包括至少一输出装置，选自显示屏、振动组件，或扬声器。

进一步，包括一带子，通过所述带子，所述体力监控设备被直接或间接地固定在用户的皮肤上。

进一步，所述体力监控设备被所述带子固定在用户的前额、手腕、腿部或手臂。

进一步，所述体力值被输出连同以下至少一参数包括心率、速率、时间、地图、温度、湿度、高度、热量消耗、运动效率、身体组成、运动力量、运动节奏、速度、海拔、斜坡坡度、身体质量指数或被最大运动位移。

进一步，当所述无氧能量和/或所述有氧能量到达一阈值时，用户界面输出一通知。

进一步，所述通知是振动的通知、声音的通知，或可视的通知。

进一步，体力值可以进一步对应到自感劳累等级(rpe)，并在用户界面输出。

进一步，所述处理模块进一步基于体力值和有氧能量来评估最大热量消耗。

进一步，包括一运动传感器，可以直接或间接提供实时地位移信息。

进一步，所述处理模块进一步基于体力值和位移信息评估最大运动位移。

进一步，用户界面输出可行的进攻次数，所述可行的进攻次数可以通过处理模块基于体力值或最大运动位移计算。

一种体力监控方法，包括：通过传感器模块感受生理信号；从用户界面接收生物信息；基于生理信号和生物信息，通过处理模块使用至少一储存在储存模块中的数学模型来估算无氧能量和有氧能量；基于无氧能量和有氧能量评估体力值；通过至少一输出装置输出体力值。

进一步，所述无氧能量与乳酸浓度的累积有关。

进一步，所述有氧能量与热量消耗有关。

进一步，所述生物信息包括以下至少一项，比如身高、体重、年纪及性别。

进一步，所述传感器模块感受以下至少一项：心电信号、心率变异性、脉搏、心率、呼吸模式、体温、血糖、血压、糖原浓度、氧浓度、身体组成、运动力量、运动节奏、速度、海拔及斜坡坡度。

进一步，所述传感器模块包括能感受心率的心电传感器。

进一步，所述输出装置为一显示屏、一振动组件，或一扬声器。

进一步，所述体力值被输出连同至少一参数包括心率、速率、时间、地图、温度、湿度、高度、热量消耗、运动效率、身体组成、运动力量、运动节奏、速度、海拔、斜坡坡度、身体质量指数或被最大运动位移。

进一步，当所述无氧能量和/或所述有氧能量到达一阈值时，至少一输出装置输出通知。

进一步，所述通知是振动的通知、声音的通知，或可视的通知。

所述体力监控方法进一步包括：通过处理模块，将体力值对应到rpe的等级；通过至少一输出装置输出rpe的等级。

所述体力监控方法进一步包括：通过处理模块基于体力值和有氧能量评估最大热量消耗。

所述体力监控方法进一步包括：从运动传感器中直接或间接地获得实时的位移信息。

所述体力监控方法进一步包括：通过处理模块基于体力值和位移信息评估最大运动位移。

所述体力监控方法进一步包括：通过用户界面输出可行的进攻次数，其中所述处理模块基于体力值或最大运动位移计算所述可行的进攻次数。

一种体力监控设备，包括：传感器模块，用来感受生理信号；用户界面，用来接收生物信息；储存器，用来储存生物信息和至少一数学模型；处理模块，用来执行至少一数学模型来完成以下事项：基于生理信号和生物信息来评估体力值；基于耐力值来评估运动辅助信息；发送体力值到包含有一输出装置的用户界面；通过用户界面输出体力值。

进一步，处理模块进一步地基于体力值和有氧能量评估最大热量消耗，其中有氧能量的评估是基于生理信号和生物信息。

进一步，包括运动传感器，所述运动传感器直接或间接提供实时的位移信息，同时处理模块进一步地基于体力值和位移信息评估最大运动位移。

进一步，所述处理模块基于体力值或最大运动位移计算可行的进攻次数并通过用户界面输出所述可行的进攻次数。

进一步，储存器进一步储存位移目标，当最大运动位移低于位移目标时，发送通知给用户。

进一步，所述输出装置为一显示屏、一震动组件，或一扬声器。

进一步，所述生物信息包括以下至少一项，比如身高、体重、年纪及性别。

进一步，所述传感器模块包括感受心率的心电传感器。

进一步，所述体力值被输出连同至少一参数包括心率、速率、时间、地图、温度、湿度、高度、热量消耗、运动效率、身体组成、运动力量、运动节奏、速度、海拔、斜坡坡度、身体质量指数或被最大运动位移。

进一步，所述传感器模块感受以下至少一项：心电信号、心率变异性、脉搏、心率、呼吸模式、体温、血糖、血压、糖原浓度、氧浓度、身体组成、运动力量、运动节奏、速度、海拔及斜坡坡度。

由于本发明采用传感器模块感受生理信号和用户界面接收生物信息相结合，储存模块储存用户的生物信息，处理模块实时处理信息，从而评估有氧能量值和无氧能量值，进而对用户的体力值进行实时评估，并输出给用户的方案，能够使不同身体状况的用户都能得到可靠的体力值，从而使用户在运动过程中可以决定什么时候需要增加或减少运动强度。

附图说明

附图结合文字描述阐述了一个或多个发明的实施方案，用来解释本发明的原理。在任何情况下，在整个图中同样的参考数字用来指代一个具体实施例中相同的或者相似元素，其中包括：

图1是本发明至少一个具体实施例所提供的运动辅助装置的系统方框图。

图2a和2b是本发明至少一个具体实施例所提供的分别由心电(ekg)信号或者传感器侦测的信号所引起的心脏波形图的示意图。

图3a～3c是本发明的一个具体实施例所提供的典型的运动辅助装置的示意图。

图4是本发明的另一个具体实施例所提供的各种典型的运动辅助装置的示意图。

图5是体力值和自感劳累分级(rpe)的对应概念的示意图。

图6是典型的体力级别和用户的健康状况之间关系的示意图。

图7是本发明的至少一个具体实施例所提供的体力值指示器的示意图。

图8是乳酸浓度和心率关联性的示意图。

图9是关于用户运动期间乳酸浓度的变化的示意图，以及乳酸浓度与体力值的对应。

图10是本发明的至少一个具体实施例所提供的评估体力值方法的流程图。

图11是本发明的至少一个具体实施例所提供发送通知给用户的标准条件的示意图。

图12是本发明的至少一个具体实施例所提供的调整体力级别方法的流程图。

图13是体力级别能自动符合图12的典型条件的示意图。

图14a和图14b是本发明的至少一个具体实施例所提供的心率，乳酸浓度和自感劳累等级关系的示意图，以及图14c是体力值和自感劳累等级关于乳酸浓度的对应。

图15a和15b是乳酸浓度和运动强度或者乳酸浓度和耗氧量之间关系的示意图。

图16是用用户的体力值和运动速度来评估用户的最大运动位移的典型的应用程序的示意图。

图17是连同地图一起输出用户的体力值的典型的应用程序的示意图。

图18是利用用户的体力值评估用户的热量消耗的典型的应用程序的示意图。

图19是本发明的一个具体实施例所提供的基于生理数据来评估体力值的方法。

图20是本发明的一个具体实施例所提供的基于生理数据来评估无氧能量的方法。

图21是本发明的一个具体实施例所提供的基于生理数据来评估有氧能量的方法。

图22是本发明的一个具体实施例所提供的基于生理数据评估和设置调整数来评估体力值。

图23是本发明的一个具体实施例所提供的调整无氧评估设置来评估体力值的方法。

图24是本发明的一个具体实施例所提供的调整有氧评估设置来评估体力值的方法。

图25是本发明的一个具体实施例所提供的评估最大热量消耗的方法。

图26是本发明的一个具体实施例所提供的评估全部最大运动位移的方法。

依照惯例，各种描述的图形不是按比例绘制，而是用来强调相关的所揭露出来的特征。如在整个数据和文本引用字符表示元素。

主要元件符号说明

如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。

具体实施方式

本发明在下文中根据附图将做更充分的描述，本发明的具体实施例也会具体地说明。无论如何，本发明也许会在许多不同形式上具体体现出来，不应该被理解为限制于这里所提到的具体表现形式。提供这些具体表现形式便于彻底和完全的披露出来，以及充分地传达本发明的范围给那些熟悉本领域的人。全文中参考数字指代元素。

在这里使用的术语是仅仅为了详细描述具体实施例，而不是限制发明。使用在这里时，不限定个数，除非语境清晰地表明，这将进一步理解术语“包括”，或“有”使用时，指定所规定的特征、区域、整数、步骤、操作、元素，和/或组件的存在，但是并不排除或增加一个或多个其他特征、区域、整数、步骤、操作、元素、组成，和/或其中的组合。

理解术语“和/或”包含任何一个以及所有所涉及到的罗列出来的一个或者更多的条款的组合。虽然条款的第一条、第二条、第三条等也许在这里被用来描述多种元素、组合、区域、零件和/或部分，但是很容易理解这些元素、组合、区域、零件和/或部分不应该被这些条款所限制。这些条款不仅用来区分一个元件、组成、区域、零件和/或部分和另一个元件、组成、区域、层次或部分。因此，以下所讨论的第一个元件、组成、区域、零件或部分应该被称为第二个元件、组成、区域、层次或部分，没有从本发明的教学中分离。

除非另外定义，这里使用的所有的条款(包括技术上的和科学上的条款)同在艺术上的普通技能一样理解所属发明。如这些常用的字典中的定义，进一步理解这些条款应该被理解为与相关的艺术和目前的信息披露一致，而不会被理解为一个理想化或过分拘谨的观念，除非在这里清楚的定义。

说明书将会包括关于本发明的具体实施例和附图1～26。参照将会被做成图片来详细描述本发明，在图里所描述的元素不一定是按规定的比例，通过一些观点和相同的或相似的术语，相同的或相似的元素被命名为相同的或相似的参考数字。

图1是本发明的至少一个具体实施例所提供的一个运动辅助装置(也被称为体力监测装置)的系统方框图。

如图1所示，运动辅助装置100包括一个传感器模块101，一个处理模块102，一个用户界面103和一个储存模块104。

传感器模块101包括至少一个传感器来感觉和测量用户的生理信号。比如，生理信号包括至少一个以下所提到的：心电(ekg)信号、心率变异性、脉搏、心率、呼吸模式、体温、体内成分、血糖、血压、糖原含量和含氧量。体内成分也许包括人体内的脂肪、水分和肌肉的百分含量。

处理模块102是计算机硬件，例如一个有辅助电路的微控制器或微处理器通过执行基本的算术、逻辑和输入/输出运动辅助设备的操作来实行电脑程序的指令。

用户界面103包括至少一个输出装置和/或至少一个输入装置，或者任何一种组合。这个输出可能是一个显示、一个摇摆组件或一个扬声器，或任何一种组合，用来指出用户在运动期间或运动过后的体力值。输入可能是任何一个人机界面，比如一个触屏，一个声音接收器或一个按钮，它能用来接收用户的生物信息，比如身高、体重、年纪、性别等。另外，用户界面103可以适用于直接发送信息给传感器模块101，处理模块102或者储存模块104。输入的信息可以被处理模块102加工，然后发送到所述输出，让用户知道当前的身体状况。比如，bmi值，等。

储存模块104可以是任何种类的磁盘或者内存，用来储存来自传感器模块101、处理模块102或者用户界面103的信息。比如，所储存的信息可以是用户的活动历史记录或者生物信息，从活动历史记录或生物信息可以计算用户在静止状态下的基础血液乳酸浓度、基础心率、基础摄氧率，或以上任何一种组合，并借此进一步计算用户的体力值和用户的最初的体力级别。

应该注意的是体力这个术语，是指生物发挥自己并且在一段时间内仍然保持活力的能力。此外，体力值和体力级别的观念将会在下面的段落里提出来。

参阅图1，处理模块102接收来自传感器模块101的生理信号，基于生理信号和储存在储存模块104里的指令进行处理，然后提供已处理的信息作为结果给用户界面103。另外，无论有没有指令储存在储存模块104，处理模块102也能接收来自用户界面103输入的指令，并执行所述输入的指令然后运行传感器模块101。

传感器模块101，处理模块102，用户界面103和储存模块104都能以有线或无线的方式相互连接。有线连接是任何有形的接触，比如，在印刷电路板里的一根电缆或者导电电线。无线连接时任何形式的无线传输，比如，wifi、蓝牙或协助传输的无线电频率。

图2a和2b是本发明的至少一个具体实施例的心脏波形图示意图，所述心脏波形图示意图是通过心电信号或光学传感器侦测到的信号产生的。

如图2a所示，运动辅助装置100的传感器模块101中的心率监控传感器可以是一个心电(ekg)传感器。如图2b所示，运动辅助装置100的传感器模块101中的心率监控传感器可以是一个光学传感器。由于光学传感器容易受到人为因素的影响，比如其他的心脏相关信号和身体动作会干涉真实的心率信号因此降低心率读数的正确性，所以当在量测心脏不同的运行阶段的p、q、r、s和t波时，心电传感器被认为优于光学传感器。心电传感器的信号中，属于人为因素造成的干扰可与pqrst波区别开，因此移除人为因素造成的干扰方能提供准确的心率读数。换句话说，用户的心率可以在特定的ekg波形之间基于时间间隔进行监测。比如，在每一个的t波或r波之间的时间间隔相当于每个心跳的时间。另外，心电传感器量测的心电信号可以通过识别不同波形自身的具体特点进而过滤噪音，比如t波，因此能防止人为因素影响心率测量。

图3a到3c是本发明的一个具体实施例所提供的一种典型的运动辅助装置的示意图。

如图3a到图3c所示，运动辅助装置300可以是一个具有外壳的装置，所述外壳容纳以下至少一或多个：传感器模块101，处理模块102，用户界面103和储存模块104。运动辅助设备300也可以是一个具有外壳的装置，容纳所有的传感器模块101，处理模块102，用户界面103和储存模块104。这个运动辅助装置300可以是一个可佩带装置的一部分，可以穿戴在人身体的某个部位，比如，胸部、手腕、手臂，或腿，并且从用户的身体部位感受和测量生理信号。

如图3a所示，运动辅助装置300包括一个外壳，容纳一个传感器模块101，一个处理模块102，用户界面103和储存模块104。如图3b所示，运动辅助装置300还包括一条带子(即弹性皮带)，可以将运动辅助装置300捆绑在用户的胸部并将运动辅助装置300固定在用户心脏的附近。另外，运动辅助装置300的传感器模块101至少有一个电极(例如：两个电极连接到带子上)，能感受用户的心电信号。如图3c所示，用户将具有带子301的运动辅助装置300穿戴在胸部，因此用户心跳的心电信号能被感受到。此外，运动辅助装置300还包括一个振动组件在外壳里，能根据用户在运动期间体力值的变化发送振动通知给用户。再一次值得注意的是耐力值的概念将会在下文中提及。

图4是本发明的另一个具体实施例中各种类型的运动辅助装置示意图。

如图4所示，运动辅助装置100可以分离为第一装置和第二装置。第一装置配置有无线通信能与第二装置交流。第一装置至少包含有一个传感器模块101，处理模块102，用户界面103和储存模块104。基于第一装置和第二装置的相互配合，运动辅助装置100的完整功能可以完全实现。

第一装置可以是穿戴设备400的一个部分，能穿戴在人身体的特定部位，比如，胸部、手腕、手臂，腰部或腿，并且感受和测量身体特定部位的生理信号。第二装置可以是一个延伸装置的一部分，比如手环、自行车仪表、智能手机、运动手表、健身器材，或任何一种组合。

具体来说，上述提到的延伸装置可以是一个手环401，它包括一个用户界面能显示用户在一个范围内的体力值，比如从100％到0％。上述提到的延伸装置也可以是一个装在自行车后面的指示灯402，能根据骑乘者的体力值发出不同的颜色或闪光。上述提到的延伸装置也可以是一个智能手机403，能接受和处理信息，在100％到0％的范围内显示用户的体力值，甚至能上传信息到互联网上(选择性)，比如社交网络或各种类型的应用程序。

图5是体力值和rpe之间对应概念的示意图。

如图5所示，图中显示了体力值和自感劳累等级(rpe)之间的对应关系。另外，rpe的种类可以是伯格自感劳累等级(borgrating)。体力值是测量实时运动强度的结果。当疲劳值、血乳酸含量(血流中的乳酸含量)或实时的运动强度降低时，则体力值恢复。另一方面，当疲劳值、血乳酸含量(血流中的乳酸含量)或实时的运动强度增加时，体力值降低。

体力值能在一定的范围内呈现出来，比如100％到0％。另外，至少部分的体力值与rpe数值成线性或非线性相关。比如，对于使用运动辅助装置100的用户来说，rpe在11到13之间表示中等运动强度。也就是说，此时用户会感觉“轻松”级别的肌肉疲劳和呼吸，因此rpe值在11和13之间相当于100％的体力值。

另一方面，对于使用运动辅助装置100的用户来说，rpe值在15到17之间表示较高的运动强度。也就是说，用户会感觉“沉重”的肌肉疲劳和呼吸，因此rpe值在15和17之间相当于0％的体力值。

列举一个例子来清晰地阐明，当体力值在100％时对应的rpe值为12，而体力值在0％对应的rpe值为16时，用户从体力值为0％恢复到100％的理想时间约为8到12分钟。

此外，把来自心脏的信号作为运动辅助装置100的输入作为例子，rpe数值与心率成线性或非线性比例，因此体力值也与心率成线性或非线性比例。在另一个例子中，，每一位用户的体力值在固定的范围内可以根据最大心率和最小心率进行标准化。

值得注意的是，尽管上述所提到以心率对应rpe数值和体力值并进行标准化，其他的生理信号也能依相同概念加以应用。也值得注意的是体力值可以是一个负值用于体力级别的自动调整计算，将会在下文中进一步解释。

图6是典型的体力级别和用户的身体素质之间关系的示意图。

如图6所示，体力值被分为10个等级，sc1到sc10。不同的体力级别对应一个人不同的体能和耐力。对很少运动的用户来说，体力级别的最初设置可以定于类别1(sc1)，而对于专业运动员来说，体力级别的最初设置则可定于类别10(sc10)。

进一步说明，体力级别取决于用户输入的生物信息，并且在运动期间可以根据用户的反应修改，更具体地说是根据用户体力值的改变而修改。比如，运动辅助装置100包括一个默认的数据库储存于储存模块104内，根据用户的生物信息来决定用户的体力级别，所述生物信息比如年纪、性别、体重、身高和用户例行的运动数据(如：在用户最后一次运动过后储存在储存模块的体力级别信息)。用户能通过用户界面103输入或者从其他装置取得所述生物信息或例行运动数据(如：用户最后一次运动的体力级别信息)。

无论体力级别最初的设置(如：根据在运动辅助装置100中的用户生物信息或者已储存的体力级别)，当体力值到达一定的阈值，此时用户并没有感到严重疲劳而继续运动，则用户的体力级别自动调整为更高的体力级别。因此，体力级别可以根据用户身体素质的变化自行适应调整。也就是说，当用户的身体条件改善，体力值会基于用户当前的体力级别去对应合适的rpe数值，因此能精准地体现用户的体力值。上述提到的体力级别的调整也可作为自动的rpe机制。

图7是本发明的一个具体实施例中的一种体力值指示器示意图。

如图7所示，体力值以条形物表示，所述体力值具有上边界204和下边界202分别表示0％及100％的体力值。加上另一个图形(如一个块状物206)表示当前的体力值，所述图形通过颜色、形状或样式与所述条形物区别。当用户当前的体力值增加或降低，块状物206改变形状、颜色或样式。

上边界204可对应于无氧阈值，所述无氧阈值是当血液中的乳酸因为运动而开始积累的阈值。下边界202则相当于用户因为运动产生的乳酸到达一定浓度而感到疲劳时的阈值。由于每一位用户对不同运动强度的耐力是不同的，因此每种体力级别下边界202的阈值也可以是不同的。虽然在本实施例中体力值是以条形物的形式表示，但体力值的表示并不限制于条形物，即各种类别的视觉图形也可适用。

图8是乳酸浓度和心率之间相关曲线示意图。

如图8所示，图7所提及的上边界204所对应的无氧阈值可被定义为当运动强度使乳酸浓度达到每升2～6mmol的时候(休息未运动时大约每升1mmol)。

例如，乳酸浓度为每升4mmol被定义为100％体力值，而任何浓度低于每升4mmol时则认定用户当下的体力值为100％。

上述提到的无氧阈值的定义也可以与最大心率的65％到85％相对应。此外，用户的最大和最小心率是根据用户的年纪、性别、休息未运动时的状态、身高和体重评估而得。

乳酸浓度和心率之间相关曲线的一定斜率可被定义为100％的体力值，并以此取代前述无氧阈值的定义。比如，100％体力值可对应于曲线陡坡前一个点的曲线斜率，所述100％体力值此時也刚好对应每升2～6mmol的乳酸浓度。

众所周知，每升4mmol的乳酸浓度被认为是有氧运动和无氧运动之间的一个阈值。以有氧运动來說，氧气是通过用户呼吸而进入肌肉组织中，肌肉组织方能提供维持活动所需的能量。就无氧运动來說，因為运动强度高而引起乳酸的形成，而乳酸的形成则会造成不适和疲劳。

图9是一个示意图说明用户运动时乳酸浓度随着运动时间改变，以及相应的体力值变化。

如图9所示，当乳酸溶度在每升2～6mmol的范围内时，相应体力级别的用户的体力值被设定为100％。当用户连续运动时，乳酸浓度增加而体力值降低。一旦乳酸浓度到达一个阈值，即在时间为t1时乳酸浓度为l1，用户的体力值达到0％。也就是说，用户的自感劳累值大约在15到17，此时可以建议用户选择降低运动强度来消除累积的乳酸，因此体力值在t1到t2时间内从0％恢复到100％。值得注意的是在一个运动或比赛过程中，从0％恢复到100％是不必要的，而从0％恢复到一定的百分比能让用户在运过或比赛的过程表现得更好。

再次参阅图7，下边界202的值是根据前述的乳酸浓度在t1到t2时间内降低达到的预定值，比如低于每升4mmol。无论体力级别，不同用户的完全恢复所需的时间是相似的，比如体力值从0％到100％大约需要8分钟到12分钟。

图10是本发明的一个具体实施例中用来评估体力值的一种方法流程图。

如图10所示，在步骤s101，运动辅助装置100首先根据用户的生物信息或储存在运动辅助装置100中的体力级别，设置用户的最初体力级别和体力值。所述储存的体力级别与用户最后一次运动时的体能状态相关。

在步骤s102，通过传感器模块101获取用户的生理信息。生理信息pt可以是当前的心率、活动强度、耗氧量或者其中任何的组合。

在步骤s103，根据生理信息(pt)、当前的体力值(st)、最初的体力级别和生物信息计算体力值的差异(δs)。

然后，在步骤s104，将st和δs相加以计算下一时间的体力值st+1。在步骤s105，当体力值增加或降低到某个特定的阈值时，运动辅助装置100会提醒用户。在步骤s106，根据st+1(如体力级别从sc3到sc4)，体力级别可维特在当前的体力级别或者调整到更高的体力级别。

应该注意的是运动辅助装置100根据最初体力级别进行调整以更新储存的体力级别的信息。也应该值得注意的是，在用户的运动或比赛期间，运动辅助装置100会反复地执行步骤s102到s106，因此自动的rpe机制能维持有效。

图11是本发明至少一个具体实施例中针对发送通知给用户的条件示意图。

如图11所示，运动辅助装置100会在在体力值等于或接近等于0％时，或者其他预定值不高于50％或不低于50％的情况下发送通知给用户。比如，当体力值下降到60％，30％或0％时发送通知。另外，当体力值恢复到30％或60％时，也可发送通知。

只要能使用户意识到通知，通知可以是任何形式。例如：通知可以是声音，可视的或可振动的通知。运动辅助装置100通过用户界面103发出通知以提醒用户运动强度应该被降低进而减轻疲劳感或者提醒关于用户的其他健康状况。另外，不同的体力值可以设定不同类型的通知。例如，当体力值从60％下降到30％时，会使用3个短的振动通知；当体力值从30％下降到达0％的体力值时，会使用一个长的振动通知；当体力值从0％上升到达30％的体力值或者体力值从30％到达60％的体力值时，会使用一个短的振动通知。

图12是本发明的至少一个具体实施例中用来调整体力级别的一种方法流程图。

如图12所示，在步骤s201，当体力值下降到第一阈值(或者一个预定值)，比如，0％的体力值，发送一个通知给用户。在步骤s202，如果用户相应地降低运动强度并且体力值开始恢复到第一阈值之上，则维持当前的体力级别不作调整并结束方法。

反之，在步骤s203，如果用户忽视s202的通知而继续运动直到体力值到达第二阈值(或预定值)之下，比如，负40％的体力值，则将体力级别被调整到一个更高的体力级别(例如将体力级别从sc3调整到sc4)。

在步骤s204，如果用户忽视s202而继续运动，同时体力值仍然维持在第一预定值和第二预定值之间，比如，在0％到负40％体力值之间，并且持续维持超过第一时间周期(一个预定的时间)，比如，4到6分钟，也将体力级别调整到一个更高的体力级别(例如将体力级别从sc3调整到sc4)。另一方面，如果体力值持续保持在第一和第二预定值之间，但并不超过第一时间周期(一个预定时间)，则维持当前的体力级别不作调整并结束方法。

在一段时间内，每一位用户的体力值会随着运动强度增加或减少。在同样的时间内，不同体力级别的不同用户会消耗不同的体力值。比如，在同样的条件下体力级别3(sc3)的用户消耗体力值到0％的会快于体力级别5(sc5)的用户，因为体力级别5的用户体力强于体力值3的用户。

因此，如果用户没有适当地设定最初的体力级别，用户可能在体力值达到0％之后继续运动却并没有感到严重的疲劳，而可能因此造成训练或比赛失败的突发状况。因此，依据用户的体能状况调整体力级别方能精确且有效地设定用户的体力级别。根据图12的调整方法，体力级别能被自动地调整为更高的体力级别。

图13是体力值能自动按照图12中的方法流程调整的示意图。

如图13所示，以两个条件为例，在这两个条件下体力级别可以自动调整。在第一个条件下，对于最初体力级别为sc3的用户来说，如果用户的体力值达到0％以下，而用户忽略通知并且继续运动直到体力值到达-40％以下，则用户的体力级别自动调整为sc4。

然后在第二个条件下，对于最初体力级别为sc4的用户，如果用户的体力值到达0％之下，而用户忽略通知并且继续运动，当体力值继续维持在0％和-10％之间超过第一时间周期(如：5分钟)，用户的体力级别自动调整为sc5。

图14a和14b是本发明的至少一个具体实施例中乳酸浓度分别与心率及rpe之间的关系示意图，图14c是体力值与乳酸浓度及rpe的对应示意图。

如图14a所示，一般来说用户的心率是与乳酸浓度为正相关，两者之关系可以用线性回归模型、非线性回归模型、分段函数及其他数学模型或以上任意组合进行模拟。因此，涉及血液中乳酸累积的乳酸浓度能根据用户的心率而估算出来。

如图14b所示，由于心率与rpe数值是正相关或者几乎成比例地有关，因此乳酸浓度也与rpe数值是正相关或者几乎成比例地有关。当乳酸浓度为低浓度时，用户在持续的运动中感觉“轻松/简单”；反之，当乳酸浓度为高浓度时，用户在持续的运动中感觉“沉重/困难”或甚至“无法维持”。

如图14c所示，基于图14a和14b的说明，体力值直接与乳酸浓度相关。此外，如图7所示体力值能被描绘成长条形的体力值指示计。例如，当乳酸浓度到达图14c的左边的预定阈值，此时体力值被认定为100％。而当乳酸浓度随着上述提到的线性或非线性的数学模型增加，体力值指示计开始减少，正如在图14c中以白色和黑色箭头表示。

图15a和15b是乳酸浓度和运动强度之间或乳酸浓度和耗氧量之间的关系示意图。

如图15a和15b所示，与血液中乳酸累积相关的乳酸浓度能根据除了心率以外的其他生理信号被估算出来。例如，传感器模块101能监测到的用户运动强度或耗氧量，而所述运动强度或耗氧量与乳酸浓度成正相关并且可以用线性回归模型、非线性回归模型、分段函数、其他数学模型或以上任何组合进行模拟。

用户的体力值能在一段时间内被记录下来，比如，在训练、竞赛/比赛、挑战等之间。另外，体力值记录能被上传到网络作进一步应用，比如在社交网络上表达或相互交流。进一步地，体力值记录可以与各种参数结合来满足用户对不同应用的需要，例如，体力值能与心率、速度、时间、地图、温度、湿度、高度、热量消耗、运动效率、预估的最大运动位移至少其中一个结合，或者任何一个其中的组合。值得注意的是体力值记录能实时地或在一段时间之后输出或汇出。

图16是依据用户的体力值和运动速度评估用户的最大运动位移的典型应用方法示意图。

首先，用户能回头检视体力值记录的历史来评估自己在一定距离、速度、地形、温度或天气条件下的体力值变化，进而调整他们下一次运动的速度或路线。用户也可以监控自己数天或数周在相同路线的体力值变化来评估体能的进步。

如图16所示，用户的体力值在一时间段内与用户的运动速度相关。比如，如果用户完成一个5公里的跑步运动尚余10％的体力值，运动辅助装置100能估算用户运动耗尽100％体力值的运动距离。

通过用户即时的速度乘以体力消耗时间即可估算与剩余的10％体力值相关的额外距离，上述提到的额外距离指的是以剩下的体力百分比所估算的距离，例如，如果估计剩余的10％体力值相当于额外距离1公里，则运动辅助装置100可以提醒用户100％的体力相当于一个全程6公里的跑步运动。

因此，估计的最大运动位移可以被应用在训练计划的设计中。比如，用户可以有一训练计划，在第一天和接下来的数天中有不同的距离目标。比如，第一天运动辅助装置100显示用户的运动记录距离为10公里，但是估计的最大运动位移为11公里，表示通过未使用的体力百分比所估计的距离为1公里。在第三天，估计的最大运动位移达到22公里。因此在一个合理的预估下，使用运动辅助装置100的用户已准备好在第四天练习22公里。

值得注意的是，由于每位用户的体力值皆可归纳到一个0％到100％的范围，所以不同体力级别的不同用户可以相互比较他们的体力值记录来调整自己的运动量。在另一个例子中，一个健身房教练可以监控一个班级里所有成员的体力值，进而告知每位成员相应地调整他/她的运动量。

图17是本发明的一个具体实施例中用户的体力值连同地图一并输出的示意图。

如图17所示，体力值记录能连同gps数据一起使用并将上述两者与地图关联，进而评估用户体力值急剧消耗的地点，比如，在一个陡峭的山顶。

上述用户体力值急剧消耗的地点可能有益于水或食物的商店店主评估设置商店的地址。另外，上述用户体力值急剧消耗的地点可与被一些特定设备所捕捉到的信息相联系，比如录像机或一个照相机，因此用户的视频能与用户的体力值一起通过互联网观察到。

图18是通过利用用户的体力值评估用户的热量消耗的应用示意图。

如图18所示，用户的体力值能以数学模型对应到用户的热量消耗。比如，如果用户用一种稳定的速度训练，则体力值的稳定减少相当于恒定的热量消耗。在训练期间总共的热量消耗能通过恒定的热量消耗乘以运动总时间来评估。如果用户在时间t1增加运动负荷，热量消耗变得更高。但是，用户可能无法长时间维持增加的运动负荷，因此在时间t1后的热量总消耗也会随着降低。如果对于用户来说主要的目标是通过最大化的热量燃烧来减重，运动辅助装置能表明运动负荷(即体力值降低速率)和热量总消耗之间的关联性，并且发送通知给用户建议合理的运动负荷。

图19是本发明的一个具体实施例的基于生理信号评估体力值的一种方法。

在本发明的一个具体实施例中，体力值是无氧能量值和有氧能量值的结合体，其中体力值与无氧能量值和有氧能量值成正相关，所述正相关能以线性回归模型、非线性回归模型、分段函数模型、其他数学模型或以上任一组合进行模拟。

如图19所示，以下步骤可以根据生理信号评估体力值：

s301：接收来自用户界面103的生物信息；

s303：通过传感器模块101测量生理数据(pt)；

s305：通过处理模块102根据生理数据评估无氧能量值的百分比；

s307：通过处理模块102根据生理数据(pt)和生物信息评估有氧能量值的百分比；

s309：通过处理模块102根据无氧能量值和有氧能量值的百分比评估体力值的百分比。

在本发明的一个具体实施例中，只要s301在步骤s307之前，s303在步骤s305和s307之前，在满足以上前提的情况下，步骤s301、s303、s305和s307的顺序是可互换的。

在本发明的一个具体实施例中，生物信息能包含至少一个以下所提到的：身高、体重、年纪和性别等。

在本发明的一个具体实施例中，生理数据(pt)能包含至少一个以下所提到的：ekg信号、心率变异性、脉搏、心率、呼吸模式、体温、血糖、血压、糖原浓度和氧浓度等。每当生理数据(pt)被测量时，生理数据(pt)能被保存在储存模块104中作为后续使用或者发送到处理模块102来评估无氧能量和有氧能量。

在本发明的一个具体实施例中，体力值(st％)可以通过处理模块102对应到rpe值，并通过用户界面103输出给用户。

在本发明的一个具体实施例中，无氧能量值与乳酸浓度的积累相关，有氧能量值与额外的热量消耗相关。在这种情况下，可以根据乳酸浓度的累积和额外的热量消耗并使用线性回归模型、非线性回归模型、分段函数、其他的数学模型或者其中任一组合来评估体力值(st％)。

图20是本发明的一个具体实施例的根据生理信息评估无氧能量的一种方法，其中这个方法是图19中步骤s305的展开。

如图20所示，以下步骤可以根据生理数据来评估无氧能量：

s401：从储存模块104获得无氧评估设置，比如无氧能量等级(无氧c)和最大无氧能量值(无氧max)；

s403：从储存模块104获得最后一次记录的无氧能量值(无氧t-1)；

s405：从储存模块104获得生理数据(pt)；

s407：通过处理模块102根据生理数据(pt)、无氧评估设置和最后一次记录的无氧能量值(无氧t-1)评估无氧能量值(无氧t)；

s409：通过处理模块102使用无氧能量值(无氧t)、最大无氧能量值(无氧max)和最小无氧能量值(无氧min)，计算无氧能量值的百分比(无氧t％)。

在本发明的一个具体实施例中，s401、s403和s405的顺序是可以互换的。

在本发明的一个具体实施例中，在步骤s405中，除了从储存模块104中获得生理数据(pt)外，也可以通过传感器模块101来测量取得生理数据(pt)。因此，测量无氧能量的方法可以被单独使用而不涉及图19中的方法。

在本发明的一个具体实施例中，无氧能量等级(无氧c)可以是乳酸稀释速率或乳酸产生速率。

在本发明的一个具体实施例中，无氧能量值可以是用户乳酸浓度的积累，最大无氧能量值(无氧max)可以是一个人理论上可以承受的最大乳酸浓度，其中，最大乳酸浓度会随着调整无氧评估设置而改变。比如，一位专业运动员可以承受比一个业余跑者更高的乳酸浓度。另外，甚至同一个人可以承受不同的乳酸浓度。比如，一个人停止运动一段时间，这个人与以前相比可能仅仅能承受较低的乳酸浓度。另一个例子是一个人很规律地运动，他与以前相比可能承受较高的乳酸浓度。因此，最大的无氧能量值(无氧max)可以被预先设定为一个特定的值，并在每次运动辅助装置100评估体力值(st％)时适度调整运动辅助装置100来评估体力值(st％)。或者，也能在运动辅助装置100被用户关掉或打开之后执行所述调整。调整无氧评估设置的方法稍后会被介绍。

在本发明的一个具体实施例中，最小无氧能量值(无氧min)可以是用户运动时能维持而不会急剧增加的乳酸浓度。在这种情况下，如图8所示最小无氧能量值(无氧min)可以被设置为4mmol/l。最小无氧能量值(无氧min)可以是运动辅助装置100上预先设定或用户使用用户界面103输入的一个恒定值。

在本发明的一个具体实施例中，最后一次记录的无氧能量值(无氧t-1)可以是最后一次评估无氧能量值后储存在储存模块104中的一个值。假设用户第一次使用运动辅助装置100且没有做运动的情况下，所述无氧t-1等于无氧min。

图21是本发明的一个具体实施例的基于生理数据评估有氧能量的一种方法，其中这个方法是图19中步骤s307的展开。

如图21所示，以下步骤根据生理数据评估有氧能量：

s501：从储存模块104中获得有氧评估设置，比如有氧能量等级(有氧c)和最后一次记录的有氧能量值(有氧t-1)；

s503：从储存模块104中获得生物信息；

s505：从储存模块104中获得生理信号(pt)；

s507：通过处理模块102根据生理信号(pt)、生物信息、最后一次记录的有氧能量值(有氧t-1)和有氧能量恒定值(有氧常数)评估有氧能量值(有氧t)；

s509：通过处理模块102使用有氧能量值(有氧t)和有氧能量等级(有氧c)来计算有氧能量值占有氧能量等级(有氧c)的百分比(有氧t％)。

在本发明的一个具体实施例，步骤s501，s503和s505的顺序是可以互换的。

在本发明的一个具体实施例中，在步骤s505，除了从储存模块104中获得生理数据(pt)外，也可以通过传感器模块101来测量取得生理数据(pt)。因此，测量有氧能量的方法可以被单独使用而不涉及图19中的方法。

在本发明的一个具体实施例中，有氧能量等级(有氧c)可以是用户的有氧能量容量，其中有氧c可以是一个预先设定并储存在储存模块104中的值。有氧c越高，意味着用户的有氧能量容量越高，则身体耐力越好。因此，由步骤s509评估的有氧能量值百分比可以表明有氧能量值占有氧能量容量的比例。

在本发明的一个具体实施例中，最后一次记录的有氧能量值(有氧t-1)可以是上次评估有氧能量时储存于储存模块104中的有氧能量值(有氧t)。假设用户第一次使用运动辅助装置100且没有做运动的情况下，所述有氧能量值(有氧t-1)等于有氧能量等级(有氧c)。

在本发明的一个具体实施例中，有氧能量恒定值(有氧常数)可以是一个普通人没有运动时的有氧能量消耗速率，其中这个速率可以是预先设定在运动辅助装置100中的恒定值。值得注意的是，用户无时无刻都持续地消耗有氧能量，即使在睡着时仍是如此。因此，当用户运动的时候用户的有氧能量消耗量就会高于有氧能量恒定值，当用户恢复的时候用户的有氧能量消耗量的变化会低于有氧能量恒定值。换句话说，当用户正在运动时额外的有氧能量消耗是正数，当用户正在恢复时额外的有氧能量消耗是负数。正如图19所提及的，有氧能量可以与额外的热量消耗有关，其中额外的热量消耗即是用户的有氧能量消耗和有氧能量恒定值之间的差值。因此，在步骤s507中，有氧c减去额外的热量消耗即可评估有氧能量值。

图22是本发明的一个具体实施例，所述实施例是基于图19中根据生理数据评估体力值(st％)再加上设置调整的一种方法。

在本发明的一个具体实施例中，图19中评估体力值(st％)的方法可以经由包括无氧评估设置和有氧评估设置的调整而改善，其中无氧评估设置和有氧评估设置可以被更新进而改善评估体力值(st％)的准确性。由于无氧评估设置和有氧评估设置不能在每次执行图20到21的方法时用来准确地表现用户真实的身体状况，因此无氧评估设置和有氧评估设置可以在无氧能量值和有氧能量值评估之后被更新。

如图22所示，以下步骤可以在图19中描述的方法之后执行。

s311：通过处理模块102根据无氧能量值(无氧t)调整无氧评估设置。

s313：通过处理模块102根据有氧能量值(有氧t)调整有氧评估设置。

在本发明的一个具体实施例中，步骤s311可以在步骤s305之后执行，步骤s313可以在步骤s307之后任何时间执行。

图23是本发明的一个具体实施例的调整无氧评估设置而后可用来估计体力值(st％)的一种方法，其中这种方法是在图22中步骤s311的详细阐述。

如图23所示，以下步骤可以用来调整无氧评估设置而后用于图22中的方法：

s601：通过处理模块102比较是否无氧能量值(无氧t)大于或者等于最大无氧能量f(无氧max)的函数，如果是继续步骤s603，否则继续步骤s607。

s603：通过用户界面103发送一个通知给用户。

s605：通过传感器模块101感受用户是否降低运动强度，如果是继续步骤s609，否则退出。

s607：通过处理模块102比较在x分钟内是否无氧能量值(无氧t)持续大于或者等于无氧阈值，如果是继续步骤s603，否则退出。

s609：通过增加无氧能量等级比如无氧c+1，并且无氧能量值(无氧t)将会被用作新的最大无氧能量用于下一轮无氧能量值的评估，以调整t+1的无氧评估设置。

在本发明的一个具体实施例中，最大无氧能量的函数f(无氧max)如f(无氧cmax)＝2.5*无氧max可以预先设定并保存在储存模块104中。或者，用户可以自行设定一个值以替换最大无氧能量f(无氧cmax)。比如，当无氧能量值是乳酸浓度，最大无氧能量的函数可以被一个值替换，比如10mmol/l。如果无氧能量值(无氧t)评估为12mmol/l，则运动辅助装置100将会发送通知给用户。

在本发明的一个具体实施例中，无氧阈值和x分钟可以被预先设定并保存在储存模块104中。或者，用户可以自行设定无氧阈值和x分钟。比如，当无氧能量值是乳酸浓度时，无氧阈值可以是6mmol/l，x分钟可以是5分钟。如果无氧能量值(无氧t)被估计为7mmol/l并持续5分钟，则运动辅助装置100将会发送通知给用户。

在步骤s609中，无氧c+1表示通过预先设定的数量而逐渐增加无氧c，预先设定的数量可以是一个定值或者百分比。例如，无氧c+1可以是增加乳酸稀释速率或者减少乳酸产生速率到1mmol/l或5％。对于下一轮无氧能量值评估来说，新的最大无氧能量可以是无氧能量值(无氧t)或者来自最大无氧能量(无氧max)加上的预先设定的增量。

在本发明的一个具体实施例中，在步骤s603中的通知可以以多种形式发送给用户，比如可视的、声音的和振动等等。

在本发明的一个具体实施例中，在步骤s605中，传感器模块101可以通过生理数据(pt)的改变感受用户是否降低运动强度。比如，通过传感器模块101感受到的生理数据(pt)是心率。如果在时间t感受到的心率低于之前记录的心率，运动辅助装置100可以确定用户减少运动强度。

调整无氧评估设置的方法可以被应用在运动辅助装置100低估用户体力和耐力的情况。当用户满足s601或s607的条件并且运动辅助装置100没有感受到在生理数据上的任何变化，它表明在运动强度上并未降低，则运动辅助装置100根据步骤s609调整无氧评估设置。在无氧能量值是乳酸浓度的条件下，s609的调整不仅增加最大无氧能量而且增加乳酸稀释速率或降低乳酸产生速率，为了使用在下一轮的无氧能量评估中作为无氧评估设置。

图24是本发明至少一个具体实施例的调整有氧评估设置而后可用来评估体力值(st％)的一种方法，其中在图22中这种方法是步骤s313的详细阐述。

如图24所示，以下步骤可以用来调整有氧评估设置而后用于图22中的方法：

s701：通过处理模块102比较是否有氧能量值(有氧t)低于或者等于最小有氧能量阈值，如果是继续步骤s703，否则退出；

s703：通过用户界面103发送通知给用户；

s705：通过传感器模块101，感受用户是否降低运动强度，如果是继续步骤s707，否则退出；

s707：通过增加有氧能量等级比如有氧c+1，并且将最后一次记录的有氧能量值(有氧t-1)更新为f(有氧c+1,有氧t％)，以调整t+1的有氧评估设置。

在本发明的一个具体实施例中，最小的能量阈值可以是预先设定和储存在储存模块104中。比如，最小的有氧能量阈值可以是有氧c的5％。

在本发明的一个具体实施例中，在步骤s703中的通知可以以多种形式发送给用户，比如：可视的、声音的和振动等等。

在本发明的一个具体实施例中，在步骤s705中，传感器模块101可以通过生理数据(pt)的变化感受用户是否降低运动强度。比如，传感器模块101感受到的生理数据(pt)是心率。如果在时间t感受到的心率低于之前记录的心率，比如：pt<pt-1，运动辅助装置100可以确定用户降低运动强度。

在步骤s707中，有氧c+1表示通过一个预先设定的数量而逐渐增加有氧c，预先设定的数量可以是一个定值或者百分比。例如，有氧c+1可以通过增加1或者有氧c的5％来作为新的有氧能量容量，并用于下一轮有氧能量值评估。对于下一轮有氧能量值评估来说，最后记录的有氧能量值(有氧t-1)可以根据比如有氧t-1＝新的有氧能量容量*有氧t％进行调整。

调整有氧评估设置的方法可以被应用在运动辅助装置100低估用户体力和耐力的情况。当用户满足步骤s701的条件并且运动辅助装置100没有感受到生理数据上的任何改变，它表明在运动强度上并未降低，则运动辅助装置100根据步骤s707调整有氧评估设置。在有氧能量值与额外的热量消耗有关的情况下，s707的调整不仅增加有氧能量容量，即有氧c，而且相应地增加有氧t-1，为了使用在下一轮的无氧能量评估中作为无氧评估设置。

图25是本发明的一个具体实施例的用来评估最大热量消耗的一种方法。正如之前所提到的，用户的有氧能量值会一直持续消耗，因此有氧能量消耗只会增加不会减少。于用户使用运动辅助装置100监控体力值(st％)时，每一次有氧能量值(有氧t)的评估可以连同体力值(st％)一起被记录，然后保存在储存模块104中。因此有氧t-1减去有氧t将是一个有氧能量消耗的差值(δ有氧)。每一个有氧能量消耗的差值(δ有氧)可以与体力值(st％)相结合作为一组有氧能量数据(有氧数据)。正如之前提到的，有氧能量值可以与额外的热量消耗相关，所以有氧能量消耗差值(δ有氧)可以是从t-1到t的热量消耗的差值。因此，在时间t的实际热量消耗将是δ有氧+有氧常数。

如图25所示，以下步骤可以通过处理模块102和储存模块104来评估用户可实现的最大热量消耗：

s801：从储存模块104中获得的有氧能量数据(有氧数据)的n组，其中每组有氧能量数据(有氧数据)包括体力值(st％)和从时间t-1到时间t有氧能量消耗差值(δ有氧)。

s803：以有氧能量消耗的差值(δ有氧)加上有氧常数的n组总和计算热量总消耗(热量合计)；

s805：对于每组有氧数据，比较是否体力值(st％)低于来自前一组的有氧数据的体力值(st-1％)；

s807：将所有满足s805条件的有氧数据保存于储存模块104中。

s809：对于每组保存的有氧数据，通过有氧能量消耗差值(δ有氧)、有氧常数、体力值(st％)、前一组的体力值(st-1％)和一个加权变量的一个函数，计算有效热量消耗率(eff_calorie_rate)；

s811：通过∑(eff_calorie_rate)*最后记录体力值(st％)+热量合计评估最大热量消耗，也就是说对于来自s809的每组保存的有氧数据，将有效热量消耗率(eff_calorie_rate)的总和乘以n组有氧数据中最后记录的体力值(st％)，并加上热量总消耗(热量合计)到乘法运算结果中以得到最大热量消耗。

在本发明的一个具体实施例中，步骤s803可以在s801和s811之间的任何时间被执行。

当用户想知道在体力值(st％)到达0之前总共可以消耗多少热量，则可以运用评估最大热量消耗的方法。

在本发明的一个具体实施例中，在步骤s803中，热量总消耗(热量合计)可以通过用户界面103输出，所以用户能监测到目前为止的热量消耗。另外，热量合计可以从最大热量消耗中被减掉，然后输出给用户，所以用户可以知道在最后记录的体力值用完之前能再消耗多少热量，所述最后记录的体力值即是剩余的体力。

在本发明的一个具体实施例中，热量合计及/或最大热量消耗可以以各种形式被输出给用户，比如视觉的、声音的和振动等。

在本发明的一个具体实施例中，每一组保存的有氧数据都有各自的加权变量。假设体力值(st％)消耗的每一个百分比需要等量的时间，加权变量可以代表有氧能量消耗对消耗的体力值(st％)的每一个百分比的贡献。对于保存的有氧数据中特定的一组，热量燃烧的贡献可以是该组中的有氧能量消耗差值(δ有氧)与所有保存的有氧数据的有氧能量消耗差值(δ有氧)的总和之间的一个比率。

在本发明的一个具体实施例中，有效热量消耗率(eff_calorie_rate)是当体力实际被消耗时的热量消耗速率。换句话说，有效热量消耗率是用户消耗每个百分比的体力所能燃烧的热量。

图26是本发明的一个具体实施例的评估最大运动位移的一种方法。当用户使用运动辅助装置100监控体力值(st％)时，传感器模块101可以记录每一个体力值(st％)和运动传感器(未显示于图示)从时间t-1到t时感受到的运动位移值(δdis)，并保存在储存模块104中。运动传感器可以是传感器模块101组成的一部份，所述运动传感器可以是下面中的一个：陀螺仪、加速器、计步器、运动节奏监控器、速度计、gps接收器，或功率计，其中运动传感器也可以直接或间接地提供实时地位移信息，比如速度、海拔、斜坡坡度等。每一个位移值(δdis)可以与体力值(st％)结合作为一组运动数据(ex_data)。运动传感器可以测量用户运动的运动力量、运动节奏(如：划水频率、步伐频率等)、位移信息等。

如图26所示，以下步骤能通过处理模块102和储存模块104来评估用户可以实现的最大运动位移：

s901：从储存模块104中获得n组运动数据(ex_data)，其中每组运动数据(ex_data)包括体力值(st％)和从时间t-1到t位移值(δdis)；

s903：以所有位移值(δdis)的总和计算总运动位移(dis_total)；

s905：对于每组运动数据，比较是否体力值(st％)低于来自前组运动数据的体力值(st-1％)；

s907：保存满足s905条件的运动数据到储存模块104中；

s909：对于每组保存的运动数据，通过位移值(δdis)、体力值(st％)、前组的体力值(st-1％)和一个加权变量的函数来计算有效运动位移(eff_dis_rate)；

s911：通过∑(eff_dis_rate)*最后记录的体力值(st％)+dis_total，评估最大运动位移，也就是说对于来自s909的每组保存的运动数据，将有效运动位移率(eff_dis_rate)的总和乘以n组运动数据的最后记录的体力值(st％)，并加上总运动位移(dis_total)到乘法运算的结果中以得到最大运动位移。

在本发明的一个具体实施例中，步骤s903可以在s901和s911之间的任何时间执行。

在本发明的一个具体实施例中，在步骤s903中，总运动位移(dis_total)可以通过用户界面103输出，所以用户能监测到目前为止的位移。比如，跑步的距离、攀登的高度等等。另外，若将总运动位移从最大运动位移中减掉并输出给用户，用户可以知道最后记录的体力值用完之前能再进行多少的位移，所述最后记录的体力即是值剩余体力。这对用户来说特别有用，因为用户可以调整运动强度来实现期望的运动位移。比如，用户想骑行10公里。当运动辅助装置100估计最大运动位移为8公里，并通过用户界面103发送一个通知给用户。因此，用户可以减速来降低体力消耗率，进而用剩余的体力骑行多于8公里。如果最大运动位移被运动辅助装置100评估为12公里，用户可以增加骑行的速度，并且仍然能到达10公里。另外，运动辅助装置100可以根据用户消耗体力值的速率及用户的骑行速度之间的比率，从而建议用户可以骑多快仍然可以实现10公里的目标。此外，运动辅助装置100甚至可以计算用户可以发动几次进攻(当骑行在一个团队或者更小的组合里，以加速骑行的方式让用户和其他骑行者之间形成差距)并且仍然能取得10公里的目标。这可以通过预先设定用户需要牺牲的最大运动位移以实现进攻。比如，用户可以用最大运动位移中的3公里来进行每次的进攻。当用户的最大运动位移评估为17公里，用户可以做多余两次的进攻并且不用完全消耗用户所有的体力仍然取得10公里的目标。或者，当用户实现进攻时，运动辅助装置100可以通过追踪用户的心率、动作，或任何一个随着用户的运动强度而变化的运动因素，进而评估进攻时的体力消耗率或者最大运动位移的减少。通过处理模块102的计算之后，可用的进攻次数可以通过用户界面103输出给用户。因此特别当用户不想维持恒定的运动强度时，用户可以不费力地控制他/她的运动活动。

在本发明的一个具体实施例中，总运动位移及/或最大运动位移可以以各种形式输出给用户，比如视觉的、声音的和振动等等。

在本发明的一个具体实施例中，每一组保存的运动数据都有各自的加权变量。假设体力值(st％)消耗的每一个百分比需要等量的时间，加权变量可以代表位移对体力值(st％)消耗的每个百分比的贡献。对于保存的运动数据中特定的一组，位移的贡献可以是该组中的位移值(δdis)与所有保存的运动数据的位移值(δdis)的总和之间的一个比率。

在本发明的一个具体实施例中，有效运动位移速率(eff_dis_rate)是当体力实际被消耗时用户实现的位移速率。换句话说，有效位移速率是当用户消耗体力的每个百分比的时候用户能做多少位移。

在本发明的一个具体实施例中，传感器模块101可以测量用户的运动信息比如运动力量、运动节奏、速度、海拔、斜坡坡度、身体组成等等。来自传感器模块101的测量可以与在图10和图19中获得使用方法的体力值相关联。比如，通过运动力量的测量可以评估在运动期间或之后用户能发挥的最大运动力量。运动节奏的测量可以用来确定是否用户正在有效地运动或直接通过输出设备提供给用户一个最有效的运动节奏(如：跑步运动每分钟60步，骑行者每分钟60次踩踏，等)。位移信息可以用来评估用户身体对不同速度、海拔、坡度等变化之间的反应。因此，处理模块102可以使用运动信息的测量来评估用户身体的耐力及/或运动力量发挥。此外，根据用户身体的耐力及/或运动力量发挥可以进一步调整图23中的无氧评估设置及/或图24中有氧评估设置。身体组成可以被用来评估用户的身体能量密度。比如，将用户的肌肉密度和无氧能量值，及/或有氧能量值，及/或体力值等相联系。

之前的描述仅仅是本发明的一个具体实施例，并没有限制本发明的范围。根据所揭露的权利要求和说明书，许多变化和修改仍然在所要求发明的范围内。另外，每一个具体实施例和权利要求没有必须取得公开的所有优势或特征。而且，摘要和题目仅仅用来帮助搜索专利文件，而没有在任何方面限制所要求发明的范围。