一种辅助游泳的智能系统

1.本发明涉及游泳辅助智能产品，尤其涉及一种辅助游泳的智能系统。


背景技术：

2.现有的泳姿提升方案主要有线下私教课，朋友教学，看视频、文章或者跟随app训练计划等方式。其中，私教课价格昂贵，只有少部分泳者愿意花费高昂的价格提升旧泳姿水平；而朋友教学往往面临着朋友时间不固定或水平不确定的风险。看视频，文章学习或者跟随app计划虽保证了训练计划的相对科学性，但并没有做到根据每位泳者身体情况的定制化教学，计划和泳者的匹配度不高，且有“下水就忘”的风险，费时费力，学习效率偏低。


技术实现要素：

3.为至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一，本发明的目的在于提供一种辅助游泳的智能系统。
4.本发明所采用的技术方案是：
5.一种辅助游泳的智能系统，包括：
6.手环模块，用于佩戴在游泳者的手腕处，用于采集游泳者的手部动作信息，并将采集到的手部动作信息通过无线传输方式发送至主控模块；
7.超声波模块，设置在泳镜上，用于发射超声波，以及检测超声波的反射时间；
8.主控模块，根据接收到的手部动作信息和反射时间获取游泳者的游泳参数，将获得的游泳参数和预设的标准参数进行比对，根据比对结果获取预设的语音信息；
9.骨传导模块，用于播放获得的语音信息，以辅助游泳者训练。
10.进一步地，所述手环模块上设有三轴加速度计、定位装置、陀螺仪和光学心率传感器，所述手部动作信息包括三轴加速度计采集的加速度数据a0和陀螺仪采集角速度数据ω0。
11.进一步地，主控模块接收到加速度数据a0和陀螺仪采集角速度数据ω0后，对数据进行以下处理：
12.获取三轴加速度计和陀螺仪的零偏；
13.获取三轴加速度计和陀螺仪对应的标定因数；
14.根据加速度数据a0、角速度数据ω0，结合获得的零偏、标定因数，以及预设的误差模型和残差函数计算获得补偿后的加速度a＝[a
x
，ay，az]和角速度ω＝[ω
x
，ωy，ωz]。
[0015]
进一步地，所述根据接收到的手部动作信息获取游泳者的游泳参数，包括：
[0016]
根据角速度ω计算旋转矩阵
[0017]
根据旋转矩阵和加速度a计算速度vk；
[0018]
根据速度vk和加速度a计算移动距离δp；
[0019]
根据反射时间t计算手臂相对泳镜的位移pi；
[0020]
根据位移pi获取翻腕位移pf和前伸手位移pq。
[0021]
进一步地，所述旋转矩阵通过以下方式计算获得：
[0022]
旋转矩阵r
wb
的微分方程为：
[0023]rwb
＝r
wb
[ω]
x
[0024][0025]
式中，ω
x
，ωy，ωz分别为角速度ω的xyz轴的角速度；
[0026]
根据微分方程得到k时刻旋转矩阵的积分形式如下：
[0027][0028]
因等效旋转矢量的微分方程当时间趋近无穷小时，近似为零，故可简化为积分后，可得等效旋转矢量
[0029]
因实际运动中，t是离散的；故k-1时刻至k时刻物体做匀加速运动，有：
[0030][0031]
故旋转矩阵的积分形式可化简为：
[0032][0033]
所述速度vk的表达式如下：
[0034][0035]
其中，v
k-1
表示(k-1)时刻的速度，表示k时刻的旋转矩阵，表示(k-1)时刻的旋转矩阵，g为重力加速度；tk为k时刻，t
k-1
为(k-1)时刻。
[0036]
进一步地，所述根据反射时间t计算手臂相对泳镜的位移pi，包括：
[0037]
超声波模块发射超声波，当超声波触碰到人体产生返回信号；其中超声波从发射到接收到返回信号这段时间为反射时间t；
[0038]
计算反射时间t内手臂上每一点到超声波模块的距离p，获取反射时间t内最大的距离值p
max
作为手臂相对泳镜的位移pi。
[0039]
进一步地，所述根据位移pi获取翻腕位移pf和前伸手位移pq，包括：
[0040]
根据角速度ω计算z轴的欧拉角θz，公式如下：
[0041][0042]
式中，ωz为z轴角速度；
[0043]
当δθz＞θ
th
时，记为一个翻腕点ri，θ
th
为预设角度；
[0044]
取奇数次翻腕点ri(i＝2k+1，k∈n＊)时的位移pi作为翻腕位移pf；
[0045]
获取一个划手周期t中，手环与超声波模块之间的最远距离p
max
作为伸手位移pq。
[0046]
进一步地，所述将获得的游泳参数和预设的标准参数进行比对，包括：
[0047]
根据一个预设周期的移动距离δp，获取位移关键点序列；
[0048]
根据获得的关键点序列与预设序列进行对比，以识别泳姿类型；
[0049]
根据识别获得的泳姿类型调取标准参数；
[0050]
将获得的游泳参数和标准参数进行比对，以分析游泳者泳姿的标准度。
[0051]
进一步地，所述将获得的游泳参数和标准参数进行比对，包括：
[0052]
若速度vk小于预设速度值，判定为速度过慢；
[0053]
若前伸手位移pq小于第一预设距离值，判定为未伸直手臂；
[0054]
若翻腕位移pf小于第二预设距离值，判定为翻腕过快；若翻腕位移pf大于第三预设距离值，判定为翻腕过慢。
[0055]
进一步地，所述智能系统还包括ar模块，所述ar模块设置在泳镜上，用于显示游泳参数；
[0056]
所述智能系统还包括脚环模块，用于佩戴在游泳者的脚腕处，用于采集游泳者的脚部动作信息，并将采集到的脚部动作信息通过无线传输方式发送至主控模块。
[0057]
本发明的有益效果是：本发明通过手环实时采集手臂的运动信息，根据运动信息判断游泳动作是否标准，并通过骨传导模块及时反馈给游泳者，更有利于系统分析泳姿错误，提升泳技。
附图说明
[0058]
为了更清楚地说明本发明实施例或者现有技术中的技术方案，下面对本发明实施例或者现有技术中的相关技术方案附图作以下介绍，应当理解的是，下面介绍中的附图仅仅为了方便清晰表述本发明的技术方案中的部分实施例，对于本领域的技术人员而言，在无需付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取到其他附图。
[0059]
图1是本发明实施例中一种辅助游泳的智能系统的整体示意图；
[0060]
图2是本发明实施例中手环模块的结构示意图；
[0061]
图3是本发明实施例中骨传导模块的结构示意图；
[0062]
图4是本发明实施例中泳镜的局部示意图；
[0063]
图5是本发明实施例中泳镜的整体示意图；
[0064]
图6是本发明实施例中主控模块的工作流程图；
[0065]
图7是本发明实施例中一种辅助游泳的智能系统的工作流程图。
[0066]
附图标记：1、三轴加速度计；2、定位装置；3、陀螺仪；4、手环电源模块；5、光学心率传感器；6、手环处理器；7、手环无线传输模块；8、主控芯片；9、音频放大电路；10、滤波电路；11、骨传导芯片；12、骨传导振子；13、传感器；14、摄像头；15、呈像模组；16、眼镜电源模块；17、防水模块；18、无线传输模块；19、手环外盖；20、眼镜外盖；21、超声波模块。
具体实施方式
[0067]
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。对于以下
实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
[0068]
在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0069]
在本发明的描述中，若干的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
[0070]
本发明的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
[0071]
参见图1，本实施例提供一种辅助游泳的智能系统，包括：
[0072]
手环模块，用于佩戴在游泳者的手腕处，用于采集游泳者的手部动作信息，并将采集到的手部动作信息通过无线传输方式发送至主控模块；
[0073]
超声波模块，设置在泳镜上，用于发射超声波，以及检测超声波的反射时间；
[0074]
主控模块，根据接收到的手部动作信息和反射时间获取游泳者的游泳参数，将获得的游泳参数和预设的标准参数进行比对，根据比对结果获取预设的语音信息；
[0075]
骨传导模块，用于播放获得的语音信息，以辅助游泳者训练。
[0076]
参见图2，作为一种可选的实施方式，手环模块包括两个结构相同的手环，手环内包括三轴加速度计1、定位装置2、陀螺仪3、手环电源模块4、光学心率传感器5、手环处理器6和手环无线传输模块7。
[0077]
用户按下泳镜上的开关后，手环无线传输模块即与眼镜无线传输模块配对。用户佩戴手环后，各传感器即开始收集数据。其中，三轴加速度计收集用户手腕处的加速度信息，用于跟踪向前和向后的运动。陀螺仪收集用户手腕的角速度信息，用于感知用户的身体姿势，从而判断泳姿；定位装置用于监测用户游泳的距离；光学心率传感器用于检测用户心率。各个传感器收集到的数据集成于手环处理器，并通过无线传输模块与眼镜上的主控芯片实现数据传输。
[0078]
作为一种可选的实施方式，智能系统还包括脚环模块，用于佩戴在游泳者的脚腕处，用于采集游泳者的脚部动作信息，并将采集到的脚部动作信息通过无线传输方式发送至主控模块。可选地，脚环模块包括两个脚环，该脚环的结构可以与手环的结构相同，用于采集脚部的运动信息。
[0079]
参见图4，作为一种可选的实施方式，泳镜上还设有ar模块，该ar模块包含传感器13，摄像头14和呈像模组15，可与现有的ar眼镜结构相同。传感器和摄像头的功能有二：一是用于提供基于视觉的跟踪定位(slam)的图像采集，二是进行交互手势识别。slam图像采集中，传感器和摄像头负责感知用户所处的环境，将图像数据上传至主控芯片后处理后实现实时定位和建图，再通过图像识别、定位分析与ai计算，将当前环境进行三维重建，构造一个三维真实世界，以增强眼镜对现实环境中相互作用的理解能力。
[0080]
参见图3和图4，主控模块设置在泳镜上，泳镜上设有主控芯片、眼镜电源模块，眼镜无线传输模块和防水模块。主控模块分别与手环模块，ar模块和骨传导模块相连；主要进行用户的泳姿识别，标准度测定，传输速度，位移等数据到ar模块。其中，图5为泳镜的整体结构图。
[0081]
参见图3，骨传导模块包括音频放大电路、滤波电路、骨传导芯片和骨传导振子，工作原理如下：信号通过音频放大电路，滤波电路，骨传导芯片，最终传导到骨传导振子，实时提醒用户改进动作。
[0082]
以下结合附图6和图7对主控模块的工作原理进行详细解释说明。
[0083]
一、对接收的数据进行补偿处理。
[0084]
主控芯片接受来自加速度传感器和陀螺仪的原始数据a0，ω0后，为了减小传感器的测量误差，使测量值更接近真实值，先对数据进行标定，最终输出补偿数据a，ω。数据标定步骤如下：
[0085]
1.分别计算三轴加速度计的零偏ba＝[b
ax b
ay b
az
]和陀螺仪的零偏ba＝[b
gx b
gy b
gz
]；
[0086]
2.获取三轴加速度计对应的标定因数和陀螺仪对应的标定因数
[0087]
3.获取误差模型：
[0088][0089][0090]
4.残差函数f(θ
acc
)＝||g||
2-||a||2、f(θ
gyro
)＝u
a，k+1-u
g，k+1
。
[0091]
5.根据残差函数输出补偿数数据：加速度a＝[a
x
，ay，az]、角速度ω＝[ω
x
，ωy，ωz]。
[0092]
二、根据补偿数据计算出游泳者的运动参数。
[0093]
1.旋转矩阵其中具体计算方式如下所示：
[0094]
①
由旋转矩阵r
wb
的微分方程：
[0095][0096]
式中，ω
x
，ωy，ωz分别为修正后的xyz轴的角速度。
[0097]
②
根据微分方程得到k时刻旋转矩阵的积分形式为：
[0098][0099]
③
又因等效旋转矢量的微分方程当时间趋近无穷小时，近似为零，故上式可简化为
[0100]
④
积分后，可得等效旋转矢量ω为修正后的角速度。
[0101]
⑤
又因实际运动中，t是离散的。故假设k-1时刻至k时刻物体做匀加速运动，有：
[0102][0103]
⑥
故旋转矩阵的积分形式可化简为
[0104]
2.速度具体计算方式如下所示：
[0105]
①
由速度的微分方程其中，r
wb
为旋转矩阵，a为修正后的加速度a＝[a
x a
y az]，g为重力加速度g＝[0 0 g0]。
[0106]
②
由微分方程得到速度的积分形式为δv＝(r
wb
a-g)δt。
[0107]
③
又因实际运动中，t是离散的。故假设k-1时刻至k时刻物体做匀加速运动，有vk＝v
k-1
+δv，
[0108]
3.距离
[0109]
4.计算手臂在i时刻相对眼镜的位移pi(i∈n
＊
)；具体计算方式如下所示：：
[0110]
①
泳镜开机后触发眼镜上的控制端，给出至少10us的高电平信号，发送8个40khz的方波，再检测是否有信号返回；若方波触碰到人体即为有信号返回。
[0111]
②
若有信号返回，echo端输出一个高电平，高电平持续的时间即是超声波从发射到返回的时间t，计算这一时刻手臂每一点到眼镜的距离
[0112]
③
取这一时刻p的最大值p
max
，即为这一时刻手臂相对眼镜的位移pi(i∈n
＊
)，并得出位移的关键点序列(即一个周期内手腕位移曲线)。
[0113]
4.翻腕位移pf，具体计算方式如下所示：
[0114]
z轴的欧拉角θz：对陀螺仪测出的角速度积分可得，ωz为修正后z轴角速度。
[0115]
翻腕点ri(i＝1，2，3，
……
)：δθz＞135
°
时，记为一个翻腕点。
[0116]
划手周期t：两个相间翻腕点ri和r
i+2
(i＝2k+1，k∈n
＊
)所隔时间。
[0117]
取奇数次翻腕点ri(i＝2k+1，k∈n
＊
)时的位移pi为翻腕位移pf。
[0118]
5.前伸手位移pq，具体为：一个划手周期t中，获取手环距眼镜的最远距离p
max
，作为前伸手位移pq。
[0119]
三、根据获得的运动游泳参数进行泳姿分析
[0120]
运用动态时间规整(dynamic time warping)将用户生成的位移关键点序列和测试序列(即预先训练的泳姿模型)做对比，识别用户泳姿。
[0121]
再运用几何估计算法(geometry evaluation)，对比用户数据和标准数据(vk＜0.51m/s为速度过慢，前伸手位移pq＜712mm为未伸直手臂，翻腕位移pf＜676mm或pf＞747mm则为翻腕过快或过慢。数据《中国成年人人体尺寸(gb/t 10000-1988)》)，从而分析用户泳姿标准度，并及时给出改进建议。若动作正确，则不提示。
[0122]
同时，主控芯片将补偿后的位置，速度等数据传输至ar模块，用户可实时查看游泳数据，从而调整游泳节奏。
[0123]
作为可选的实施方式，游泳结束后，用户可通过无线传输模块将数据传值移动终端，可在app上复盘本次游泳情况。电源模块连接防水usb接口，为内置的ar模块，骨传导模块和手环模块供能。其材料采用与芯片配合的合金金属，保证充电的准确性。
[0124]
综上所述，本实施例的系统相对于现有技术，具有如下优点及有益效果：
[0125]
(1)相较于市面上的智能泳镜，本发明通过ar模块，骨传导模块及配套使用的手环，为用户提供无人化，定制化，智能化的游泳提升方案。比请私教更经济，比问朋友更方便，比看视频和文章更有针对性。
[0126]
(2)泳镜内的主控芯片通过人工智能分析传感器采集的用户身体数据，并针对性地提出改进方案。每个用户均有个性化的提升方案，计划更科学，也更贴合用户。
[0127]
(3)骨传导模块实时将改进建议反馈给用户。用户可以了解当前游泳情况并跟随指导做出改进，更能激发其学习热情。
[0128]
(4)游泳数据可传至app，用户复盘更方面，也更利于系统分析泳姿错误，提升泳技。
[0129]
在本说明书的上述描述中，参考术语“一个实施方式/实施例”、“另一实施方式/实施例”或“某些实施方式/实施例”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。
[0130]
尽管已经示出和描述了本发明的实施方式，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
[0131]
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于上述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本技术权利要求所限定的范围内。