已知用于跟踪物体(诸如高尔夫球)的飞行的系统。然而，此种系统通常不能区分和测量物体的弹跳、滑动和滚动。以前的系统据称可以测量滑行，包括物体的弹跳和滑动，但仅在特殊表面上，如天鹅绒地毯-而不是在现实世界的情况下，诸如，高尔夫球在果岭上的运动。其它系统需要在物体上进行特殊标记，以将球的旋转速率与其线速度进行比较，从而确定其中球开始真正滚动的时间。然而，这些系统仅适用于专用球，并且不适用于其中运动员使用不包括此种专用标记的球的情况。
技术实现要素：
本发明涉及一种用于跟踪物体的系统。该系统包括第一跟踪设备，其对准成使得第一跟踪设备的第一视野覆盖目标体积的至少一部分，其中物体将被发射到该部分中。该系统还包括处理器，该处理器从跟踪设备接收数据并根据数据确定物体随时间的速度。基于物体的速度的变化，处理器确定物体的路径中的、在其期间物体正在弹跳的第一部分，该路径中的、在其期间物体正在滑动的第二部分，以及该路径中的、在其期间物体正在滚动的一个或多个第三部分。
跟踪设备可以是任何跟踪设备，其能够测量球随时间的速度最小值。优选地，还测量球的位置。跟踪设备无接触地执行跟踪，并且优选地不对球进行任何修改。跟踪设备可以是多普勒雷达、激光雷达或相机跟踪设备，或其任何组合。
根据示例性实施例，对于多个时间帧中的每一个时间帧，处理器从第一跟踪设备接收信号，并根据该信号计算物体数据，其包括所识别物体的位置值和速度值。
根据示例性实施例，处理器在多个时间帧中的每一个时间帧处确定物体的速度值，以确定物体随时间的速度。
根据示例性实施例，处理器基于速度的变化将物体的路径划分成多个区段。例如，每个区段可以表示总路径中的、在其期间速度的导数(减速度)基本上是恒定的部分。也就是说，区段将在其中检测到减速的不连续的点处被分隔开。
根据示例性实施例，基于在区段期间的减速度和/或在该区段期间行进的距离，将多个区段中的每个区段确定为弹跳、滑动或滚动状态中的一种状态。在区段期间行进的距离r可以优选地被计算为在时间间隔或区段期间速度对时间曲线v(t)下的面积。
根据示例性实施例，当在区段期间的减速度大于2m/s2(加速度小于-2m/s2)并且前一区段不是滚动状态时，确定物体处于滑动状态。
根据示例性实施例，如果区段期间的减速度大于0.5m/s2但低于2m/s2，则物体处于滚动状态。
根据示例性实施例，如果区段期间的减速度小于0.5m/s2并且在该段期间物体行进的距离除以物体在整个路径的行进的总距离大于0.3，则物体处于弹跳状态。
根据示例性实施例，通过计算相应的弹跳、滑动或滚动段速度对时间曲线下的面积来确定物体在弹跳、滑动或滚动状态下行进的距离。
根据示例性实施例，系统检测速度及其导数(加速度)的不连续以确定每个区段的开始和结束。
根据示例性实施例，在当第一和第二相邻数据点之间的差值大于设定阈值时检测到不连续。
根据示例性实施例，跟踪设备是连续波多普勒雷达。在这种情况下，物体相对于雷达的径向速度vrad可以使用多普勒方程vrad＝fd*λ/2从雷达信号中的多普勒频移fd直接测量，其中λ是雷达的发射频率的波长。
根据示例性实施例，该系统包括显示数据的屏幕。
根据示例性实施例，第一雷达发射频率在10到125ghz之间。
根据示例性实施例，该系统还包括第二跟踪设备，其对准成使得第二跟踪设备的第二视野覆盖目标体积的至少一部分，该部分包括目标体积的在第一视野外的一部分。
附图说明
图1示出了根据本发明第一示例性实施例的带有雷达跟踪系统的果岭的透视图；
图2示出了根据示例性实施例的雷达专用计算机的操作方法的流程图；
图3示出了根据示例性实施例的用于跟踪和划分物体的速度的方法的流程图；
图4a示出了显示来自多普勒雷达的第一示例多普勒频谱图的曲线图；
图4b示出了在图4a的多普勒频谱图中检测到的物体的速度随时间的曲线图；
图4c示出了根据图4b中的速度图确定的物体的加速度的曲线图；
图5a示出了显示来自多普勒雷达的第二示例多普勒频谱图的曲线图；
图5b示出了在图5a的多普勒频谱图中检测到的物体的速度随时间的曲线图；
图5c示出了根据图5b中的速度图确定的物体的加速度的曲线图；
图6示出了用于确定区段是涉及滑动、滚动还是弹跳状态的方法的流程图；
图7示出了与果岭上的用户相关联的设备的示例性显示屏幕；以及
图8示出了物体高度随行进距离的曲线图。
具体实施方式
参考以下描述和相关附图可以进一步理解示例性实施例，其中类似的元件设置有类似的附图标记。示例性实施例涉及使用跟踪设备(例如雷达设备)的设备、系统和方法，以当物体在区域中移动时跟踪从发射位置发射的物体的轨迹，从而将物体的运动分类为弹跳、滑动或滚动状态，以及每个区段的行进时间/距离。根据发射区域的物理尺寸以及类似第一跟踪设备的视线阻挡的实际问题，可能期望在系统中具有一个或多个附加雷达设备以增加系统监控的体积的覆盖范围和准确性。尽管本文详细描述的示例性实施例描述了高尔夫球的跟踪，但是本领域技术人员将理解的是，可以用该系统以相同的方式跟踪任何运动球或甚至非运动相关的物体。
图1示出了根据示例性实施例跟踪物体的第一系统100。第一系统100包括分布在目标区域周围的跟踪设备102(即雷达设备)，其中物体将发射到目标区域中。在图1的实施例中，系统100是用于跟踪在目标区域(例如，练习果岭106)内被击高尔夫球112的系统，该球来自位于果岭106的第一区域108处的击球发射位置104。如将理解的，击球发射位置104可以位于果岭106内的任何区域。如下所述，目标区域不需要是任何特别创建的区域，并且可以是高尔夫果岭或练习果岭，其具有不规则的起伏的草面和一个或多个孔或其它目标。例如，雷达102可以是连续波多普勒雷达，其以高达500毫瓦eirp(等效各向同性辐射功率)的功率发射x波段频率(8-125ghz)的微波，因此符合短距离国际辐射器的fcc和ce规定。但是，在其它管辖区中，可以使用符合当地法规的其它功率级别。在示例性实施例中，微波以例如10-125ghz之间的较高频率发射。为了在较低物体速度下进行更精确的测量，可以使用20ghz或更高的频率。可以使用任何类型的连续波(cw)多普勒雷达，其包括相位或频率调制cw雷达、多频cw雷达或单频cw雷达。应当理解，可以使用诸如激光雷达的其它跟踪设备，其辐射在可见或不可见频率区域。目前的脉冲雷达系统在跟踪靠近雷达设备的物体的能力方面受到限制。然而，物体必须与这些脉冲雷达系统相距的距离随着时间而减小，并且预计会继续减小。因此，这些类型的雷达可以很快对这些操作有效，并且可以考虑在下面描述的本发明的系统中使用它们。在整个申请中，基于多普勒频谱的使用来描述物体的跟踪。可以理解，这些多普勒频谱指的是来自连续波多普勒雷达的数据。如果采用脉冲雷达系统，则将基于在反射离开物体之后脉冲返回雷达所需的时间来计算类似的数据。也可以使用任何其它类型的雷达，其能够三维跟踪与本文中描述的物体类似的物体。在另一个实施例中，可以使用一维跟踪设备，诸如一维多普勒雷达。在又一个实施例中，系统可以使用分布在目标区域周围的多个跟踪设备，其中物体将被发射到目标区域中。在本实施例中，每个跟踪设备可以位于果岭周围的任何位置，并且在采用多个跟踪设备的情况下，可以将它们在部署具有重叠视野的果岭周围。
如图1所示，雷达设备102靠近并面向包括练习果岭106的目标区域108定位。本实施例中的雷达设备102定位成使得雷达设备102的视野110包围整个练习果岭106和一些周围区域。选择靠近练习果岭106的该位置以允许雷达设备102在没有树木、建筑物或其它结构阻挡的情况下跟踪从练习果岭106内的几乎任何位置发射的物体(除非被果岭上的干预物体或人遮蔽)。对于典型的练习果岭106，这意味着雷达设备102定位成a)在练习果岭106的中心处或者b)高于运动员的位置。在一些实施例中，根据推杆的长度，雷达设备的最佳位置可以直接在推杆的预期起始位置后面，诸如在后面5-10英尺处，或者直接在推杆的预期方向(其后面朝向推杆的起始位置)的前面，诸如在前面10-40英尺处。
系统100包括数据处理系统200，如本领域技术人员将理解的，处理系统200可以包括经由有线或无线连接耦合到雷达设备102(或多个雷达设备)的一个或多个计算机。在一个实施例中，数据处理系统200包括与雷达设备102相关联的计算机202。在示例性实施例中，计算机202定义与来自雷达设备102的数据相关的三维雷达坐标系，以允许计算机202跟踪诸如物体112的物体移动通过视野110以及绘制物体112相对于果岭106的轨迹。本领域技术人员将理解，可以使通用坐标系与雷达坐标系相同以简化计算，或者与多雷达系统的其中雷达设备的雷达坐标系相同。然而，可能期望基于视野110中存在的永久物理特征来定义通用坐标系，以便可以按需参考这些永久物理特征来重新校准系统100。例如，坐标系可以基于从果岭106的中心延伸到果岭106的末端线的中心的水平轴线。因此，如果移动雷达设备102，则可以容易地重新校准以精确地将物体的位置和轨迹与果岭106的特征相关联。
图2的流程图示出了由计算机202实现的操作方法300，该方法在其中进行测量的每个时间间隔处重复。例如，在示例性系统中，计算机200可以每10ms(或每秒100次)执行图2的方法。对于每个时间间隔，在步骤310中，计算机202从雷达设备102接收数据并将原始多普勒雷达数据发送到计算机。在步骤320中，计算机202例如通过使用快速傅立叶变换(fft)来计算多普勒频谱204，如图4a、图5a所示，以用于形成频谱图的多个时间间隔。在步骤330中，计算机202使用已知技术从多普勒频谱204确定局部强度最大值。如本领域技术人员所理解的，然后在每个确定的时间点计算雷达数据中表示的物体112的速度数据。在步骤340，计算机202然后计算物体112的速度随时间得出的曲线图，如图4b、图5b所示。如本领域技术人员所理解的，速度曲线的斜率对应于物体112的加速度或减速度，如图4c、图5c所示，并且斜率下方的面积对应于物体112已经行进的距离。本领域技术人员将理解，多普勒雷达发射频率越高，相同观察时间的速度分辨率越高。可能需要高速度分辨率来跟踪呈现较低速度(通常小于10m/s)的击球，并且将球与场中的其它物体(即推杆杆头，推杆杆身和高尔夫球手)区分开。优选的是，示例性速度分辨率小于0.25m/s。高速分辨率对于短观察时间(例如，0.100秒或更短)能够准确跟踪速度跳跃以确定球的弹跳、滑动和/或滚动状态之间的转换也是有用的，观察时间是每种状态的时间跨度。例如，已经利用低至(8-12ghz)的x波段频率完成了良好的跟踪。在示例性实施例中，可以使用大于20ghz的较高频率来增强对在弹跳、滑动和滚动状态之间的转换进行识别的准确性并且以较低的速度跟踪球。本领域技术人员将理解，使用低于8ghz的发射频率也是可能的，尽管这可能使得在实际情况下精确跟踪随时间的速度更具挑战性。
在本实施例中，计算机202在每个时间间隔执行图3的方法400，以确定与系统相关的移动(即，区分物体112与移动通过视野110的鸟、树叶和其它物体)，并将物体112的速度划分成特定的速度间隔。也就是说，区段被定义为其间速度连续并具有连续导数的时间间隔。如本领域技术人员所理解的，从分析中检测并消除不遵循与被击球的运动相关联的模式的移动物体(即，高尔夫球杆、高尔夫球手、树叶、鸟类)。在步骤410中，计算机202跟踪物体112随时间的速度，以及速度的导数，即物体的减速度(负加速度)。例如，计算机202跟踪从时间0开始的速度，其是第一检测到的推杆和球之间的接触时刻。在步骤420中，实施不连续性检测以检测速度和/或其导数(加速度)中的任何不连续。在示例性实施例中，可以由处理器针对其中从一个数据点到相邻数据点的速度或导数跳跃的变化大于设定阈值的任何时间检测不连续。例如，速度不连续的示例性阈值可以是0.05m/s的变化，而加速度不连续的示例性阈值可以是0.2m/s2的变化。如果检测到不连续，则计算机202将该不连续与紧接在前的不连续(或时间0)之间的连续部分指定为第一区段，并保存该区段。例如，在图4b中，第一区段从0延伸到tb1，其中速度斜率的变化被确定为不连续。在步骤440中，计算机在tb1处确定第一区段的末速度是否大于0。如果是，则计算机返回到步骤420并从tb1开始继续跟踪速度。重复该方法，直到速度在时间tlastdata达到0(或低至跟踪设备102不能跟踪物体112的速度)，其中计算机202保存相邻的不连续点之间的每个速度区段。
当物体112的速度降低到由所使用的特定跟踪设备可检测的最小水平以下时，可以通过在由雷达设备102检测到的最后区段期间延长的速度斜率来外推物体112的速度(如图4b、图5b所示)至零速度。例如，在图4b中，从tskid到tlastdata(tlastdata是其中跟踪设备102最后检测到物体112的速度的点)的速度斜率简单地从tlastdata延长到tend，其中tend是其中物体停止移动的时间。本领域技术人员将理解，一旦物体112开始滚动，则减速度或速度随时间的变化将是相对恒定的(除了受到果岭表面的倾斜度影响之外)。
如图6所示，对于每个分段部分，计算机202分析速度的斜率以确定物体112的状态(即，在分段时间间隔期间滑动、弹跳或滚动)。对于平坦果岭上的滚动球，速度/时间图的最小斜率为约-0.35m/s2，而最大斜率为约-1.4m/s2。与平坦果岭上的滑动球相关联的斜率通常在负方向上比滚动球大4倍，诸如从-1.4m/s2到-5.6m/s2，而弹跳球的斜率位于0.1和-0.5m/s2之间。本领域技术人员将理解，这些附图仅是示例性的，并且可以根据各种因素而变化，例如，物体正在移动的表面(例如，草的长度和特征，物体的尺寸，以及表面向上倾斜或向下倾斜，风速和方向等)以及球在弹跳和滑动过程中的旋转。通常，因为球在停止之前会最终以滚动状态结束，所以建议分析最后区段的减速度并使用它来建立滚动加速度阈值以及滑动加速度阈值。
如果果岭不平坦，则在球的滑动和滚动状态期间，可以将重力加速度的分量加到球上，其等于sin(α)*g，其中α是地面相对于在推杆方向上的水线的倾斜度，以及g是地球上的重力加速度(9.81m/s2)。为了在球的滑动状态确定和滚动状态确定之间进行更好的阈值处理，用于确定球在非弹跳区段的滑动或滚动状态的加速度可以被补偿为aslope_corrected＝ameasured-sin(α)*g，其中在物体112的行进方向上，如果果岭106向下倾斜则α为正，如果果岭106向上倾斜则α为负。如果跟踪系统能够随行进的距离测量物体的高度，则可以将其用于计算任何给定时间处的斜率α，如图8所示。或者，可以预先确定斜率。
本领域技术人员将理解，推杆球112总是以滑动或弹跳状态开始，即：从静止状态推出的球不会立即在果岭上滚动而没有滑动和弹跳。一段时间之后，球112可以在没有滑动的情况下开始滚动，之后它将不再滑动并且仅在球112撞击物体表面(例如，棍子、石头或泥土)时才会弹跳。在步骤510中，分析区段以确定该区段的斜率是否小于阈值aslide。aslide通常为约-2m/s2。如果发现斜率小于aslide并且前一区段不处于滚动状态，则确定该区段处于滑动状态，并且该方法转到步骤540。然而，如果前一区段处于滚动状态或斜率大于aslide，则计算机202转到步骤520。在步骤520中，进一步分析该区段以确定该区段的斜率是否小于阈值aroll，其中aroll通常为-0.5m/s2。如果发现斜率小于-0.5m/s2，则确定该区段处于滚动状态，并且该方法转到步骤540。如果发现斜率大于-0.5m/s2，则计算机202转到步骤530。在步骤530中，计算机202确定在该区段期间行进的距离r是否大于阈值srmax，该区段距离对应于速度对时间区段下的面积除以球行进的总距离rtotal(rbounce+rslide+rroll-tracked+rroll-extrapolated)，其中srmax通常为0.3。如果是，则确定该区段处于滚动状态。如果不是，则确定该区段处于弹跳状态，并且该方法转到步骤540。在步骤540中，计算机202确定是否存在尚未被分析的另一个保存区段。如果是，则计算机202分析该下一个保存的区段(例如，先前分析的区段之后的时间段)，并再次进行步骤510至步骤540，直到已经分析了每个区段并且已经建立了与每个区段相关联的状态。在步骤550中，一旦已经分析了所有段，就可以将数据提供给输出设备212(例如，与推杆果岭106相邻或者在其中用户可以查看数据的任何其它位置处的设备)，如图7所示。例如，该设备212可以是显示数据的屏幕，与位于果岭106处的用户相关联的移动设备等。如前所述，可以根据测量的最后区段的加速度alast预先确定或调整阈值aslide和aroll。由于球几乎在每种情况下都会在最后区段滚动，因此alast将等于滚动状态的加速度aroll。因此，aroll的合适阈值为约0.5*alast。类似地，aslide的合适阈值将为约2*alast。
在一些情况下，用户可能希望知道物体112在其开始滚动状态之前行进的距离，即球112在开始滚动之前弹跳和/或滑动的距离。即使图5和图6中的过程400和过程500旨在发现速度和/或减速度中的每个不连续，但这不是必需的。例如，用户可能想要仅确定行进到其中球首次进入滚动状态的时间点的时间和距离，而不量化在此之前发生了多少弹跳和/或滑动区段。计算机202通过计算确定为处于弹跳或滑动状态的每个速度对时间段下的总面积来确定距离。可以然后将该距离数据转发到设备212，然后可以将该距离与被推出的总长度进行比较。如本领域技术人员将理解的，转发到设备212的该数据可以包括：示出物体112沿其轨迹的速度的图形数据，关于变量的表格数据，变量诸如发射速度，初始滚动速度，不同区段所覆盖的距离，区段的减速度，弹跳次数等。特别有意义的减速度是滚动状态减速度arcorrected，其补偿物体在其上滚动的地面的斜率。该值与果岭的“球速测定器(stimpmeter)”的读数直接相关，其是表征高尔夫果岭速度条件的关键数字。stimpmeter是一种机械设备，其用于在其中球完全滚动的状态下以良好定义的初始速度v0(约1.94m/s)在果岭上发射高尔夫球。stimpmeter读数是以英尺记的球在果岭上行进的距离。可以从stimpmeter_ft＝0.5*v02/arcorrected/0.3048确定stimpmeter读数。因此，本发明提供了一种确定果岭“stimpmeter”读数的非常有利的方法。
本领域技术人员将理解，尽管先前描述的实施例描述了在练习果岭上击打的高尔夫球，但是可以实施上述示例性实施例以跟踪任何球形物体在任何表面上的速度和移动。例如，系统100可以在高尔夫球场的任何果岭上追踪推杆球，击中果岭的切削击球，击中高尔夫球场的任意部分的高挥击球(例如，长草区，球道区，沙坑，短草区，果岭等)。在另一个示例性实施例中，所描述的系统100还可以用于跟踪任何其它运动球以将球的路径与边线进行比较(例如，以确定击打的棒球是好球还是坏球，网球击球是否出界等)。其它应用包括保龄球和台球(例如，确定保龄球或台球在初始滑动和/或弹跳之后开始滚动的时间)和足球(例如，测量踢球的弹跳、滑动和滚动)。
本领域技术人员将理解，上述示例性实施例可以以任何合适的软件或硬件配置或其组合来实现。用于实现示例性实施例的示例性硬件平台可以包括，例如，具有兼容操作系统的基于intelx86的平台，windows平台，linux平台，mac平台和macos，具有诸如ios、android等操作系统的移动设备。在另一个示例中，上述方法的示例性实施例可以体现为包含存储在非暂态计算机可读存储介质上的代码行的程序，其可以在处理器或微处理器上执行。
对于本领域技术人员来说显而易见的是，在不脱离本公开的精神或范围的情况下，可以在本公开中进行各种修改。因此，本公开旨在覆盖本公开提供的修改和变化，只要它们落入所附权利要求及其等同物的范围内。