一种工间操评分系统的制作方法

技术特征：

1.一种工间操评分系统，基于穿戴于手部的智能设备，所述智能设备设有多个加速度传感器，其特征在于，所述系统包括：

目标创建模块，用于创建多个关键帧，每一个所述关键帧包括工间操中人体手部的一个目标位置坐标，基于所述目标位置坐标构建手部的目标运动轨迹；

采集模块，用于采集加速度传感器检测到的用户手部按照所述目标运动轨迹运动时的三维加速度；

轨迹计算模块，用于根据加速度传感器检测到的三维加速度计算用户手部的实际位置坐标；

评分模块，用于计算所述实际位置坐标与所述目标运动轨迹之间的匹配误差以及用户手部运动的完美度得分，并根据所述用户手部运动的完美度得分对用户进行评分。

2.如权利要求1所述的工间操评分系统，其特征在于：所述关键帧的总数为4，4个所述关键帧中依次存放工间操中人体手部的位置坐标d₁,d₂,d₃和d₄。

3.如权利要求2所述的工间操评分系统，其特征在于：所述目标创建模块基于所述目标位置坐标，通过贝塞尔曲线方法构建手部的目标运动轨迹。

4.如权利要求3所述的工间操评分系统，其特征在于：所述目标创建模块基于所述目标位置坐标，通过贝塞尔曲线方法构建手部的目标运动轨迹包括：

对于4个关键帧中人体手部的位置坐标d₁,d₂,d₃,d₄，根据贝塞尔曲线定义贝塞尔三角多项式曲线段作为所述目标运动轨迹:

$p\left(t\right)=\underset{n=1}{\overset{4}{\Σ}}{x}_n\left(t\right)d_n,$

其中，p(t)为所述目标运动轨迹，n＝1,2,3,4，t为角度，

$\left\{\begin{array}{c}{x}_1\left(t\right)=\frac{1}{2^n+2}{(1-\sin t)}^n\\ x_2\left(t\right)=\frac{1}{2^n+2}{(1-\cos t)}^n\\ x_3\left(t\right)=\frac{1}{2^n+2}{(1+\sin t)}^n\\ x_4\left(t\right)=\frac{1}{2^n+2}{(1-\cos t)}^n\end{array}\right.,$

由上式可知，0≤x_n(t)≤1，且三角多项式曲线段具有几何不变性，即在平移和旋转下不变形，则

$\left\{\begin{array}{c}p\left(0\right)=d_1\\ p\left(\frac{\mathrm{\π}}{2}\right)=d_4\\ p^{,}\left(0\right)=d_1^{,}\\ p^{,}\left(\frac{\mathrm{\π}}{2}\right)=d_4^{,}\end{array}\right..$

5.如权利要求1所述的工间操评分系统，其特征在于：所述轨迹计算模块根据检测到的三维加速度，通过卡尔曼滤波方法计算用户手部的实际位置坐标。

6.如权利要求5所述的工间操评分系统，其特征在于：所述加速度传感器检测s时刻的用户手部运动的三维加速度为惯性坐标X、Y和Z轴的a_sx、a_sy和a_sz，s＝1,2,…,m，m为正整数；

所述轨迹计算模块根据检测到的三维加速度，通过卡尔曼滤波方法计算用户手部的实际位置坐标包括：

用户手部在s时刻的非线性过程和测量方程分别为：

X_s＝f(X_s-1,U_s-1)+μ_s-1，

Z_s＝h(X_s)+ν_s，

其中，X_s＝[Q_sx Q_sy Q_sz V_sx V_sy V_sz]^T是惯性坐标系下用户手部在s时刻的状态向量，[Q_sxQ_sy Q_sz]^T为用户手部的三维位置向量，[V_sx V_sy V_sz]^T为用户手部的三维速度向量，X_s-1是惯性坐标系下用户手部在s-1时刻的状态向量，U_s-1＝[a_(s-1)x a_(s-1)y a_(s-1)z]^T是用户手部s-1时刻的三维加速度向量，f(X_s-1,U_s-1)为X_s-1和U_s-1的函数，Z_s是用户手部在s时刻的位置的观测向量，h(X_s)为X_s的函数，μ_s-1和ν_s分别为s-1时刻过程激励噪声和s时刻观测噪声，假设过程激励噪声和观测噪声是相互独立的，且均为零均值白噪声向量。

7.如权利要求1所述的工间操评分系统，其特征在于：所述评分模块用于分别计算所述实际位置坐标在X、Y和Z轴上与所述目标运动轨迹之间的匹配误差，将计算得到的所述目标运动轨迹与所述匹配误差的差值作为用户手部的X、Y和Z轴完美度得分，X、Y和Z轴完美度得分的均值即为用户手部运动的完美度得分P_w，并根据所述用户手部运动的完美度得分对用户进行评分。

8.如权利要求1所述的工间操评分系统，其特征在于：所述实际位置坐标与所述目标运动轨迹之间的匹配误差ε_r的计算依据公式：

${\mathrm{\ϵ}}_r=\sqrt{\underset{s=1}{\overset{m}{\Σ}}\left(P\right(s)-Q(s\left)\right)/m},$

其中，Q(s)表示用户手部的三维位置向量，Q(s)＝[Q_sx Q_sy Q_sz]^T，s＝1,2,…,m，m为正整数，Q_sx，Q_sy和Q_sz分别为s时刻用户手部在X、Y和Z轴的实际位置坐标，从所述目标运动轨迹中选取m个点，P(s)表示第s个点的三维位置向量，P(s)＝[P_sx P_sy P_sz]^T，P_sx，P_sy和P_sz分别为所述目标运动轨迹上第s个点在X、Y和Z轴的坐标。

9.如权利要求8所述的工间操评分系统，其特征在于：所述完美度得分P_w计算公式为：

$P_w=\frac{\underset{s=1}{\overset{m}{\Σ}}\left|P_{sx}-{\mathrm{\ϵ}}_{rx}\right|+\underset{s=1}{\overset{m}{\Σ}}\left|P_{sy}-{\mathrm{\ϵ}}_{ry}\right|+\underset{s=1}{\overset{m}{\Σ}}\left|P_{sz}-{\mathrm{\ϵ}}_{rz}\right|}{3},$

其中，ε_rx，ε_ry和ε_rz分别为所述实际位置坐标与所述目标运动轨迹之间在X、Y和Z轴的匹配误差。

10.如权利要求1所述的工间操评分系统，其特征在于：所述智能设备为智能手环或者智能手机。