一种运动训练方法、装置和系统与流程

本申请涉及vr领域，具体涉及一种运动训练方法、装置和系统。

背景技术：

随着社会的发展，人们对健康的关注程度也越来越高。在现有技术中，健身运动(例如瑜伽)通常是在瑜伽会馆或者健身房里进行，健身者需要缴纳一定的费用，由瑜伽教练进行现场教学及指导，当健身者人数较多时，瑜伽教练并不能顾及到每一位健身者，对每一位健身者的动作进行指导，但是如果进行小班教课，又会增加健身者和瑜伽会馆的费用，存在智能化程度较低，效率较低，费用较高，健身效果欠佳等问题。

在现有技术中，用户也可以选择在家里练习，通过下载一些训练科目视频，对着电脑或者电视进行学习练习，但这种视频指导方式仅为单向的动作示范指导，用户无法获得自身动作规范程度信息反馈，无法确定瑜伽动作是否标准，不能及时矫正自身动作姿势，也无法评估健身效果，导致效率较低，健身效果欠佳。

技术实现要素：

鉴于现有健身方式存在的效率和效果较低、缺少系统的健身评估与反馈机制等问题，提出了本申请以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的运动训练方法、装置和系统。

依据本申请的一个方面，提供了一种运动训练方法，运动训练之前，在用户双手和用户双脚的指定部位分别佩戴上双手运动追踪器和双脚运动追踪器，并在用户头部佩戴上vr头戴一体机；所述双手运动追踪器和所述双脚运动追踪器分别无线连接所述vr头戴一体机；运动训练过程中，用户根据所述vr头戴一体机中显示的虚拟示范动作做相应的动作，所述方法包括：

所述vr头戴一体机获取自身实时采集的头部6dof运动数据、所述双手运动追踪器实时采集的双手6dof运动数据和所述双脚运动追踪器实时采集的双脚6dof运动数据；

所述vr头戴一体机将所述双手6dof运动数据和所述双脚6dof运动数据与所述头部6dof运动数据进行融合；

所述vr头戴一体机根据融合后数据计算出人体不同部位的运动数据；

所述vr头戴一体机将计算出的人体不同部位的运动数据与运动训练标准数据进行相似度比对，如果相似度大于阈值，则判断人体部位的动作符合规范训练标准，否则，则在所述vr头戴一体机中对动作不规范的人体部位标注提示信息，进行动作规范化纠正。

依据本申请的另一方面，提供了一种运动训练装置，所述装置包括vr头戴一体机、双手运动追踪器和双脚运动追踪器，所述双手运动追踪器和所述双脚运动追踪器分别无线连接所述vr头戴一体机；运动训练之前，在用户双手和用户双脚的指定部位分别佩戴上所述双手运动追踪器和所述双脚运动追踪器，并在用户头部佩戴上所述vr头戴一体机，运动训练过程中，用户根据所述vr头戴一体机中显示的虚拟示范动作做相应的动作；

所述双手运动追踪器，用于实时采集双手6dof运动数据，并无线传输给所述vr头戴一体机；

所述双脚运动追踪器，用于实时采集双脚6dof运动数据，并无线传输给所述vr头戴一体机；

所述vr头戴一体机，用于运动训练过程中显示虚拟示范动作，实时采集头部6dof运动数据，并获取所述手运动追踪器实时采集的双手6dof运动数据和所述双脚运动追踪器实时采集的双脚6dof运动数据；将所述双手6dof运动数据和所述双脚6dof运动数据与所述头部6dof运动数据进行融合；根据融合后数据计算出人体不同部位的运动数据；以及将计算出的人体不同部位的运动数据与运动训练标准数据进行相似度比对，如果相似度大于阈值，则判断人体部位的动作符合规范训练标准，否则，则在所述vr头戴一体机中对动作不规范的人体部位标注提示信息，进行动作规范化纠正。

依据本申请的又一方面，提供了一种运动训练系统，所述系统包括：数据处理服务器、与所述数据处理服务器网络连接的多个vr头戴一体机；

各个vr头戴一体机，用于将计算出的自身用户的人体不同部位的运动数据发送给所述数据处理服务器；

所述数据处理服务器，用于实时接收多个vr头戴一体机发送的多个用户的人体不同部位的运动数据，通过二次元方式在虚拟现实场景中绘制化身用户，对接收的各个vr头戴一体机的用户数据通过图形处理器gpu实时驱动虚拟用户化身，渲染更新得到多人互动运动场景信息，将所述多人互动运动场景信息实时发送给各个所述vr头戴一体机；

各个vr头戴一体机，还用于在显示屏上显示所述多人互动运动场景信息，在虚拟现实场景中实现与其他运动训练用户之间的远程互动。

由上述可知，本申请的技术方案，通过在用户双手和用户双脚的指定部位分别佩戴上双手运动追踪器和双脚运动追踪器，并在用户头部佩戴上vr头戴一体机，实时追踪每一位运动训练用户的关键肢体的运动信息，且无需用户佩戴大量的传感器，用户佩戴非常方便；通过vr头戴一体机获取自身实时采集的头部6dof运动数据、双手运动追踪器实时采集的双手6dof运动数据和双脚运动追踪器实时采集的双脚6dof运动数据，且将双手6dof运动数据和双脚6dof运动数据与头部6dof运动数据进行融合，获取高精度、高频率的运动数据，提高了追踪精度；通过根据融合后数据计算出人体不同部位的运动数据，将计算出的人体不同部位的运动数据与运动训练标准数据进行相似度比对，如果相似度大于阈值，则判断该人体部位的动作符合规范训练标准，否则，则在vr头戴一体机中对动作不规范的人体部位标注提示信息，进行动作规范化纠正，实现了用户在家锻炼时，也可对动作是否标准进行判断，并及时纠正不标准的动作，提高了健身效率和效果，解决了用户在进行瑜伽等健身活动过程中存在的无法确定瑜伽动作是否标准、无法及时纠正瑜伽动作、缺少系统的健身评估与反馈机制等问题。而且，利用数据处理服务器各运动训练用户之间还可以进行远程互动，进一步提升了用户体验。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了根据本申请一个实施例的一种运动训练方法的流程示意图；

图2示出了根据本申请一个实施例的多用户进行vr远程互动的示意图；

图3示出了根据本申请一个实施例的一种运动训练装置的结构示意图；

图4示出了根据本申请一个实施例的一种佩戴效果示意图；

图5示出了根据本申请一个实施例的一种运动训练系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本申请的示例性实施例。虽然附图中显示了本申请的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本申请，并且能够将本申请的范围完整的传达给本领域的技术人员。

虚拟现实技术(virtualreality，vr)，通过计算机模拟虚拟环境，从而给人以环境沉浸感。本申请通过将vr设备与传感器相结合，解决了用户在进行瑜伽等健身活动过程中存在的无法确定动作是否标准、无法及时纠正动作、缺少系统的健身评估与反馈机制等问题，给用户带来更好的健身体验。本申请的技术方案中，用户进行运动训练之前，在双手和双脚的指定部位分别佩戴上双手运动追踪器和双脚运动追踪器，并在头部佩戴上vr头戴一体机。双手运动追踪器和双脚运动追踪器分别无线连接vr头戴一体机，运动训练过程中，用户根据vr头戴一体机中显示的虚拟示范动作做相应的动作。

图1示出了根据本申请一个实施例的运动训练方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：

步骤s110，vr头戴一体机获取实时采集的头部6dof运动数据、双手运动追踪器实时采集的双手6dof运动数据和双脚运动追踪器实时采集的双脚6dof运动数据。

6dof表示用6个自由度(degreeoffreedom，dof)信息来表示物体的运动，具体包括x，y，z三个轴上的位置移动信息，和x，y，z三个轴上的旋转信息。本实施例中，除了检测身体各部位的转动带来的视野角度的变化外，还能够检测到由于身体各部位的移动带来的上下前后左右位移的变化。

本实施例通过实时采集用户头部、双手、双脚的6dof运动数据，全面监测人体关节的运动数据，能够更加真实、精确的反映人体运动情况。

步骤s120，vr头戴一体机将双手6dof运动数据和双脚6dof运动数据与头部6dof运动数据进行融合。

本实施例中，由于分别通过vr头戴一体机、双手运动追踪器、双脚运动追踪器获取头部、双手和双脚的6dof运动数据，即每一个6dof运动数据拥有各自的坐标系。因此，需要把头部、双手和双脚的运动数据进行融合，具体是将双手和双脚的6dof运动数据统一到头部的坐标系中，使真实人体的运动与vr头戴一体机中的虚拟人体的运动保持一致。

步骤s130，vr头戴一体机根据融合后数据计算出人体不同部位的运动数据。

本实施例中，把头部、双手和双脚的运动数据进行融合，将双手和双脚的6dof运动数据统一到头部的坐标系中，计算出头部、双手和双脚的6dof运动数据在头部坐标系中的运动数据。

步骤s140，vr头戴一体机将计算出的人体不同部位的运动数据与运动训练标准数据进行相似度比对，如果相似度大于阈值，则判断该人体部位的动作符合规范训练标准，否则，则在vr头戴一体机中对动作不规范的人体部位标注提示信息，进行动作规范化纠正。

本实施例中，运动训练标准数据是根据资深运动训练师，按照上述步骤完成相应动作的数据采集，建立的标准动作数据库。阈值例如可设为95％。

综上所述，本实施例的技术方案，通过在用户双手和用户双脚的指定部位分别佩戴上双手运动追踪器和双脚运动追踪器，并在用户头部佩戴上vr头戴一体机，实时追踪每一位运动训练用户的关键肢体的运动信息，且无需用户佩戴大量的传感器，用户佩戴非常方便；通过vr头戴一体机获取自身实时采集的头部6dof运动数据、双手运动追踪器实时采集的双手6dof运动数据和双脚运动追踪器实时采集的双脚6dof运动数据，且将双手6dof运动数据和双脚6dof运动数据与头部6dof运动数据进行融合，获取高精度、高频率的运动数据，提高了追踪精度；通过根据融合后数据计算出人体不同部位的运动数据，将计算出的人体不同部位的运动数据与运动训练标准数据进行相似度比对，如果相似度大于阈值，则判断该人体部位的动作符合规范训练标准，否则，则在vr头戴一体机中对动作不规范的人体部位标注提示信息，进行动作规范化纠正，实现了用户在家锻炼时，也可对动作是否标准进行判断，并及时纠正不标准的动作，提高了健身效率和效果，解决了用户在进行瑜伽等健身活动过程中存在的无法确定瑜伽动作是否标准、无法及时纠正瑜伽动作、缺少系统的健身评估与反馈机制等问题。

在本申请的一个实施例中，vr头戴一体机内置有头戴追踪摄像头、电磁信号接收模组或者超声波信号接收模组；双手运动追踪器和双脚运动追踪器均内置有电磁传感器和电磁信号发射模组，或者均内置有超声波传感器和超声波信号发射模组。

vr头戴一体机获取实时采集的头部6dof运动数据、双手运动追踪器实时采集的双手6dof运动数据和双脚运动追踪器实时采集的双脚6dof运动数据，包括：

vr头戴一体机通过内置的头戴追踪摄像头实时采集头部运动的位姿信息；

双手运动追踪器和双脚运动追踪器通过内置的电磁传感器分别实时采集双手运动的位姿信息和双脚运动的位姿信息，并通过电磁信号发射模组和电磁信号接收模组的配对连接无线传输给vr头戴一体机；

或者，双手运动追踪器和双脚运动追踪器通过内置的超声波传感器分别实时采集双手运动的位姿信息和双脚运动的位姿信息，并通过超声波信号发射模组和超声波信号接收模组的配对连接无线传输给vr头戴一体机。

本实施例中，优选地，vr头戴一体机内置高性能的计算处理器(cpu)和图形渲染处理器(gpu)，可以是高通骁龙845，高通骁龙865等高性能移动平台，vr头戴一体机还内置4颗头戴追踪摄像头，每颗头戴追踪摄像头配置如下：①.帧率：30hz及以上②.视场角(angleofview，fov)：130°*80°(h*v)及以上③.曝光方式一般为全局曝光(globalshutter)方式④.透镜(lens)的透光波段一般为400至900左右，vr头戴一体机通过头戴追踪摄像头实时采集用户头部运动相对环境的6dof位姿信息。

在本申请的一个实施例中，vr头戴一体机还内置有第一无线通讯模块及第一imu惯性导航传感器；双手运动追踪器和双脚运动追踪器还均内置有第二无线通讯模块及第二imu惯性导航传感器。

vr头戴一体机获取实时采集的头部6dof运动数据、双手运动追踪器实时采集的双手6dof运动数据和双脚运动追踪器实时采集的双脚6dof运动数据，还包括：

vr头戴一体机还通过内置的第一imu惯性导航传感器实时采集头部运动的imu信息，并将头部运动的imu信息与头部运动的位姿信息进行融合得到头部6dof运动数据；

双手运动追踪器和双脚运动追踪器还通过内置的第二imu惯性导航传感器分别实时采集双手运动的imu信息和双脚运动的imu信息，并通过第二无线通讯模块和第一无线通讯模块的配对连接无线传输给vr头戴一体机；以及，vr头戴一体机将双手运动的位姿信息与双手运动的imu信息进行融合得到双手6dof运动数据，将双脚运动的位姿信息与双脚运动的imu信息进行融合得到双脚6dof运动数据。

vr头戴一体机除了内置4颗头戴追踪摄像头外，一般为了能输出高频率(>200hz)的6dof运动数据还需要vr头戴一体机内置一个高精度和高频率的imu(inertialmeasurementunit，惯性测量单元)惯性导航传感器测量头部的三轴姿态角(或角速率)以及加速度。结合imu信息，通过即时定位与地图构建(simultaneouslocalizationandmapping，slam)技术可以输出高频率的头戴运动状态的6dof信息。

双手运动追踪器，可以是通过电磁传感器也可以是通过超声波传感器实现双手运动追踪；如果是电磁传感器，在双手运动追踪器内置电磁信号发射模组，在vr头戴一体机端内置电磁信号接收模组，如果是超声波传感器，在双手运动追踪器内置超声波信号发射模组，在vr头戴一体机端内置超声波信号接收模组，双手运动追踪器还内置无线通讯模块，为了提高其双手运动追踪器的追踪稳定性，还内置了高精度和高频率的imu惯性导航传感器，通过无线通讯模块传输双手运动追踪器中的imu惯性导航信息给到vr头戴一体机端，vr头戴一体机端的电磁信号接收模组或者超声波信号接收模组接收到双手运动追踪器的运动电磁信号或者运动超声波信号，结合双手运动追踪的imu信息，通过超声波信号处理或者电磁信号处理算法实时计算双手运动追踪器的6dof信息；双脚运动追踪器内置的运动传感器和双手内置的一致，如果双手运动追踪器内置电磁波传感器，双脚运动追踪器也内置电磁波传感器，如果双手运动追踪器内置超声波传感器，双脚运动追踪器也内置超声波传感器。

本实施例中，双手运动追踪器和双脚运动追踪器各自通过内置的电磁传感器或超声波传感器，结合第二imu惯性导航传感器得到双手6dof运动数据和双脚6dof运动数据，vr头戴一体机通过头戴追踪摄像头和第一imu惯性导航传感器，得到头部6dof运动数据，克服了现有技术中，仅通过imu惯性导航传感器获取用户运动数据，只能获取人体关节点的3dof姿态数据，无法获取关节点的位移数据，以及imu惯性导航传感器随着时间的推移会发生累计漂移误差等缺陷，获取了高精度，高频率的6dof运动数据，提高了追踪精度，使得位置偏移误差可达毫米级，旋转角度偏移误差可控制在1.5°以内，且输出频率大于200hz。

在本申请的一个实施例中，vr头戴一体机将双手6dof运动数据和双脚6dof运动数据与头部6dof运动数据进行融合，包括：

vr头戴一体机获取电磁信号接收模组或者超声波信号接收模组相对于第一imu惯性导航传感器的旋转矩阵和平移向量，通过旋转矩阵和平移向量对双手6dof运动数据和双脚6dof运动数据进行坐标系转换，分别转换为以第一imu惯性导航传感器为原点的6dof运动数据。

本实施例中，双手运动追踪器和双脚运动追踪器中内置电磁传感器或者超声波传感器，电磁信号接收模组或者超声波信号接收模组内置在vr头戴显示一体机中。双手和双脚的6dof运动数据的坐标系是以接收端传感器为原点的，而头部的6dof运动数据的坐标系是以第一imu惯性导航传感器为原点的。只有将双手、双脚和头部的6dof运动数据统一到同一坐标系中，才能使真实人体的运动与vr头戴一体机中的虚拟人体的运动保持一致。

具体地，将双手、双脚的6dof运动数据统一到头部坐标系中。获取电磁信号接收模组或者超声波信号接收模组相对vr头戴一体机中内置的第一imu惯性导航传感器的旋转矩阵r和平移向量t，通过旋转矩阵r和平移向量t对双手和双脚的6dof运动数据进行坐标系转换，转换成以vr头戴一体机中内置的第一imu惯性导航传感器为原点的6dof追踪数据，其中，坐标系转换公式为：

以第一imu惯性导航传感器为原点的6dof运动数据＝r*双手的6dof运动数据+t(1)

以第一imu惯性导航传感器为原点的6dof运动数据＝r*双脚的6dof运动数据+t(2)

为准确计算出人体不同部位的运动数据，在本申请的一个实施例中，运动训练之前，事先根据用户做出的与示范动作相对应的动作，进行人体运动数据校准。具体地，用户在佩戴上双手运动追踪器、双脚运动追踪器和vr头戴一体机之后，根据vr头戴一体机中显示的虚拟校准动作做相应的动作时，根据融合后数据和运动训练校准数据，结合反向运动学算法计算出人体不同部位的运动速度、运动角度、每个部位的位移信息，以及每个人体关键部位的运动保持时长。

下面以瑜伽运动为例，对本申请的系统运行进行说明。

(1)运动之前，用户先按照瑜伽训练指导手册，在双手，和双脚的指定部位佩戴好运动追踪传感器，然后戴好vr头戴一体机。

(2)用户完成传感器佩戴后，在vr头戴一体机中的“瑜伽训练指导”app中，首先进行人体运动数据校准。用户按照app的指示的示范动作完成几个相应的动作，进行人体运动数据校准，以使各传感器对用户瑜伽动作的运动追踪数据更加稳定和精确。人体运动校准数据会相应存入vr头戴一体机中。整个校准过程大概需要1-2分钟，为了使其瑜伽动作的运动追踪数据更加稳定和精确，建议每次在佩戴好运动追踪传感器之后，都做一次人体运动数据的校准。

(3)在上述步骤(1)和(2)完成之后，可以进行瑜伽训练指导，用户可以在app中选择不同的瑜伽练习动作，选择好瑜伽练习的动作之后，用户可以在vr头戴一体机中看到每一个动作的虚拟示范动作，然后用户会同时做相应的动作，系统会根据此时的头部6dof运动数据，双手6dof运动数据、双脚6dof运动数据和人体运动校准数据，结合ik(inversekinematics，反向运动学)算法计算出人体不同部位的运动速度、运动角度、每一个部位的位移信息、以及每一个人体关键部位的运动保持时长，和vr头戴一体机中的瑜伽训练数据库，进行相似度比对，如果相似度值大于95％，就认为该人体部位的标准程度符合规范瑜伽训练标准，否则在vr头戴一体机中对该不规范动作的人体部位标注提示信息，进行动作规范化纠正。

(4)根据步骤(3)依次进行动作课程练习，每一个课程练习的时长基本是30～40分钟左右，在每一个课程练习结束之后，app会统计该课程错误动作次数，错误动作时间，正确动作的成功平均率，完成动作个数。

在本申请的一个实施例中，vr头戴一体机还将计算出的人体不同部位的运动数据发送给数据处理服务器；接收数据处理服务器通过图形处理器(graphicsprocessingunit，gpu)渲染更新得到的多人互动运动场景信息，在虚拟现实场景中实现与其他运动训练用户之间的远程互动。

如图2所示，本实施例需要构建一个数据处理服务器，用户可根据实际应用中的用户端(即图2所示的vr头戴一体机)的个数和vr内容的渲染复杂度确定数据处理服务器的处理能力、应用场景渲染能力等硬件配置规格。本实施例中的数据处理服务器可支持的用户端个数上限为100人。

本实施例中，vr头戴一体机内置cpu、gpu、无线网络模块等元器件，实时采集头部6dof运动数据，并获取双手运动追踪器实时采集的双手6dof运动数据和双脚运动追踪器实时采集的双脚6dof运动数据，将双手6dof运动数据和双脚6dof运动数据与头部6dof运动数据进行融合，根据融合后数据计算出人体不同部位的运动数据，得到150hz人体不同部位的运动数据。每一个用户端通过无线网络处理器比如无线路由器等设备连接网络，进而通过网络和数据处理服务器进行对接。

数据处理服务器实时接收每个vr头戴一体机通过网络发送的150hz人体不同部位的运动数据，对接收的该运动数据再次进行融合，通过二次元方式在虚拟现实场景中绘制化身用户，对接收的各个vr头戴一体机的用户数据通过gpu实时驱动虚拟用户化身，渲染更新多人互动场景信息内容，然后再实时传入每一位用户端的vr头戴一体机，其他运动训练用户可以通过第三视角在自己的vr头戴的显示屏上实时观察其他运动训练用户在多人互动运动场景中的运动状态。

本实施例还构建一个主控制器，该主控制器在该运动训练系统中承担管理员的角色，用于对系统中的vr头戴一体机进行管理，本实施例中主控制器的物理结构与vr头戴一体机的物理结构相同。

下面以瑜伽运动为例，对本申请的用户互动系统运行进行说明。

(1)运动之前，用户在vr头戴一体机的多人健身应用app中，向数据处理服务器发送“加入多人健身互动请求”。

(2)数据处理服务器把用户发送的“加入多人健身互动请求”指令迅速发给主控制器端。

(3)主控制器端对用户的加入请求进行确认，如果允许该用户加入，则发送同意指令，进而使该用户加入多人健身系统中。

本实施例中，主控器端可以是任何比较资深的健身达人用户，该用户负责邀请其他热爱健身的用户加入到多人健身系统中，该用户还负责制定健身规则和惩罚奖励机制等规范措施。

在运动训练过程中，任何的运动训练用户都可以通过vr头戴一体机端的麦克风和其他运动训练用户进行互动聊天，可以分享健身运动的技术方法，一些比较资深的健身达人也可以帮助一些初级的运动训练用户纠正健身的技术动作，也可以分享健身运动的饮食注意事项等一些比较有兴趣的、积极的有利于健身运动的互动话题，实现各运动训练用户之间的远程互动，提升用户体验。

图3示出了根据本申请一个实施例的一种运动训练装置的结构示意图。如图3所示，该运动训练装置300包括vr头戴一体机310、双手运动追踪器320和双脚运动追踪器330。双手运动追踪器320和双脚运动追踪器330分别无线连接vr头戴一体机310。运动训练之前，在用户双手和用户双脚的指定部位分别佩戴上双手运动追踪器320和双脚运动追踪器330，并在用户头部佩戴上vr头戴一体机310，佩戴效果如图4所示。运动训练过程中，用户根据vr头戴一体机310中显示的虚拟示范动作做相应的动作。

双手运动追踪器320，用于实时采集双手6dof运动数据，并无线传输给vr头戴一体机310。

双脚运动追踪器330，用于实时采集双脚6dof运动数据，并无线传输给vr头戴一体机330。

vr头戴一体机310，用于运动训练过程中显示虚拟示范动作，实时采集头部6dof运动数据，并获取双手运动追踪器320实时采集的双手6dof运动数据和双脚运动追踪器330实时采集的双脚6dof运动数据；将双手6dof运动数据和双脚6dof运动数据与头部6dof运动数据进行融合；根据融合后数据计算出人体不同部位的运动数据；以及将计算出的人体不同部位的运动数据与运动训练标准数据进行相似度比对，如果相似度大于阈值，则判断该人体部位的动作符合规范训练标准，否则，则在vr头戴一体机310中对动作不规范的人体部位标注提示信息，进行动作规范化纠正。

在本申请的一个实施例中，vr头戴一体机310内置有头戴追踪摄像头、电磁信号接收模组或者超声波信号接收模组；双手运动追踪器320和双脚运动追踪器330均内置有电磁传感器和电磁信号发射模组，或者均内置有超声波传感器和超声波信号发射模组。

vr头戴一体机310，具体用于通过内置的头戴追踪摄像头实时采集头部运动的位姿信息。

双手运动追踪器320和双脚运动追踪器330，具体用于通过内置的电磁传感器分别实时采集双手运动的位姿信息和双脚运动的位姿信息，并通过电磁信号发射模组和电磁信号接收模组的配对连接无线传输给vr头戴一体机310；

或者，双手运动追踪器320和双脚运动追踪器330通过内置的超声波传感器分别实时采集双手运动的位姿信息和双脚运动的位姿信息，并通过超声波信号发射模组和超声波信号接收模组的配对连接无线传输给vr头戴一体机310。

在本申请的一个实施例中，vr头戴一体机310还内置有第一无线通讯模块及第一imu惯性导航传感器，双手运动追踪器320和双脚运动追踪器330还均内置有第二无线通讯模块及第二imu惯性导航传感器。

vr头戴一体机310，还具体用于通过内置的第一imu惯性导航传感器实时采集头部运动的imu信息，并将头部运动的imu信息与头部运动的位姿信息进行融合得到头部6dof运动数据。

双手运动追踪器320和双脚运动追踪器330，还具体用于通过内置的第二imu惯性导航传感器分别实时采集双手运动的imu信息和双脚运动的imu信息，并通过第二无线通讯模块和第一无线通讯模块的配对连接无线传输给vr头戴一体机310；以及，vr头戴一体机310，还用于将双手运动的位姿信息与双手运动的imu信息进行融合得到双手6dof运动数据，将双脚运动的位姿信息与双脚运动的imu信息进行融合得到双脚6dof运动数据。

在本申请的一个实施例中，vr头戴一体机310，具体用于获取电磁信号接收模组或者超声波信号接收模组相对于第一imu惯性导航传感器的旋转矩阵和平移向量，通过旋转矩阵和平移向量对双手6dof运动数据和双脚6dof运动数据进行坐标系转换，分别转换为以第一imu惯性导航传感器为原点的6dof运动数据。

在本申请的一个实施例中，运动训练之前，用户在佩戴上双手运动追踪器320、双脚运动追踪器330和vr头戴一体机310之后，还根据vr头戴一体机中显示的虚拟校准动作做相应的动作。vr头戴一体机310，还用于运动训练之前显示虚拟校准动作，获取运动训练校准数据；以及根据融合后数据和运动训练校准数据，结合反向运动学算法计算出人体不同部位的运动速度、运动角度、每个部位的位移信息，以及每个人体关键部位的运动保持时长。

图5示出了根据本申请一个实施例的一种运动训练系统的结构示意图。如图5所示，该运动训练系统500包括：数据处理服务器510、与数据处理服务器510网络连接的上述的多个vr头戴一体机310。

各个vr头戴一体机310，用于将计算出的自身用户的人体不同部位的运动数据发送给数据处理服务器510；

数据处理服务器510，用于实时接收多个vr头戴一体机310发送的多个用户的人体不同部位的运动数据，通过二次元方式在虚拟现实场景中绘制化身用户，对接收的各个vr头戴一体机的用户数据通过图形处理器gpu实时驱动虚拟用户化身，渲染更新得到多人互动运动场景信息，将多人互动运动场景信息实时发送给各个vr头戴一体机310；

各个vr头戴一体机310，还用于在显示屏上显示多人互动运动场景信息，在虚拟现实场景中实现与其他运动训练用户之间的远程互动。

本实施例的运动训练系统，通过数据处理服务器510和多个与数据处理服务器连接的vr头戴一体机310，在虚拟现实场景中实现运动训练用户之间的远程互动，使运动训练用户之间可以在健身过程中进行互动聊天、分享健身方法、饮食注意事项等话题，提升了健身运动的互动性和趣味性，提升了用户体验，提高了健身效率和效果。

需要说明的是，上述各装置、系统实施例的具体实施方式可以参照前述对应方法实施例的具体实施方式进行，在此不再赘述。

综上所述，本申请的技术方案，通过双手运动追踪器、双脚运动追踪器和vr头戴一体机即可实现对用户动作是否标准以及保持时间是否足够进行判断，并及时反馈到vr头戴一体机中，无需用户佩戴大量的传感器，提升了用户体验。其中，通过头戴追踪摄像头、电磁传感器或超声波传感器与imu惯性导航传感器相配合，提高了追踪精度和频率，位置偏移误差可达毫米级，旋转角度偏移误差可到1.5°以内，输出频率大于200hz，可获取到高精度、高频率的运动数据。进一步地，通过将获取的运动数据与标准动作进行对比，在动作不规范的人体部位标注提示信息，可以及时纠正不规范动作，并对错误动作次数、错误动作时间、正确动作的成功平均率、完成动作个数等各项运动指标进行统计，并及时反馈给用户，可以使用户了解动作完成情况，提升了健身效率和效果，而且，利用数据处理服务器各运动训练用户之间还可以进行远程互动，进一步提升了用户体验。

需要说明的是：

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟装置或者其它设备固有相关。各种通用装置也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类装置所要求的结构是显而易见的。此外，本申请也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本申请的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本申请的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本申请的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本申请并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本申请的示例性实施例的描述中，本申请的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本申请要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本申请的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本申请的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本申请的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本申请实施例的运动训练装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本申请还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本申请的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本申请进行说明而不是对本申请进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本申请可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。