阅读说明：本技术 一种基于加速度的智能搏击球训练接球识别方法及系统 (Intelligent fighting ball training ball catching identification method and system based on acceleration ) 是由 严军荣 卢玉龙 于 2019-12-26 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于加速度的智能搏击球训练接球识别方法及系统。其方法包括步骤：获取惯性导航传感器检测的加速度值；将加速度值分解为切向加速度和向心加速度；计算搏击球切向加速度瞬时变化量；判断切向加速度瞬时变化量是否大于瞬时加速度阈值,若是则判定搏击球被有效击打；获取当前时刻搏击球被有效击打的次数i的值,若i大于1则判定此时已经开球；获取此次击打与上一次有效击打间的搏击球向心加速度数据构成集合；统计集合中值为0的向心加速度数据个数；若个数小于2则判定此时为搏击训练有效接球。本发明的方法及系统解决了基于惯性导航传感器的搏击训练器如何识别搏击训练时是否有效接球的技术问题。(The invention discloses an intelligent fighting ball training ball catching identification method and system based on acceleration. The method comprises the following steps: acquiring an acceleration value detected by an inertial navigation sensor; decomposing the acceleration value into tangential acceleration and centripetal acceleration; calculating the instantaneous variation of tangential acceleration of the fighting ball; judging whether the instantaneous variation of the tangential acceleration is larger than an instantaneous acceleration threshold value or not, and if so, judging that the batting ball is effectively hit; obtaining the value of the number i of times that the batting ball is effectively hit at the current moment, and if i is greater than 1, judging that the batting ball is opened at the moment; acquiring centripetal acceleration data of the fighting ball between the impact and the previous effective impact to form a set; counting the number of centripetal acceleration data with a median value of 0 in the set; if the number is less than 2, the effective ball catching is judged to be the effective ball catching in the fight training. The method and the system solve the technical problem of how to identify whether the boxing training is effectively used for catching the ball or not based on the boxing training device of the inertial navigation sensor.)

一种基于加速度的智能搏击球训练接球识别方法及系统

技术领域

本发明属于智能搏击训练领域，特别涉及一种基于加速度的智能搏击球训练接球识别方法及系统。

背景技术

授权公告号CN 204972956 U是一个名称为“一种搏击功能训练器”的实用新型，其包括固定器、弹性绳索(弹性绳)和击打物(搏击球)，该搏击训练器用于个人搏击训练。

现有的基于惯性导航传感器的搏击训练装置不能自动准确识别搏击训练是否有效接球，从而不能对搏击训练时的有效击球数据进行统计分析。

目前还没有基于惯性导航传感器的搏击训练器对训练时是否有效接球进行自动识别的技术方案。为此本专利提出一种基于加速度的智能搏击球训练接球识别方法及系统。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是基于惯性导航传感器的搏击训练器如何识别搏击训练时是否有效接球的问题，提出一种基于加速度的智能搏击球训练接球识别方法及系统。

本发明用变量i表示搏击球被有效击打的次数，i的初始值为0，搏击球训练开球后i＝1，且搏击球每次被有效击打后i＝i+1，当搏击球训练结束时记录变量i的值并重置i＝0。

本发明的基于加速度的智能搏击球训练接球识别方法，包括以下步骤：

获取惯性导航传感器检测的加速度值；

将加速度值按照搏击球摆动的切向和向心分解为切向加速度和向心加速度；

根据当前时刻和上一时刻的切向加速度计算搏击球切向加速度瞬时变化量；

判断切向加速度瞬时变化量是否大于瞬时加速度阈值，若是，则判定当前时刻搏击球被有效击打；

获取当前时刻搏击球被有效击打的次数i的值，判断i是否大于1，若是，则判定此时已经开球；

获取此次击打与上一次有效击打之间的搏击球向心加速度数据，构成集合；

统计集合中值为0的向心加速度数据个数，即搏击球摆荡静止状态次数；

判断搏击球摆荡静止状态次数是否小于2，若是，则判定此时为搏击训练有效接球，搏击球被有效击打的次数i＝i+1。

优选地，还包括步骤：当判定搏击球训练有效接球时，采用语音、振动或显示的方式提示用户成功接球。

优选地，所述根据当前时刻和上一时刻的切向加速度计算搏击球切向加速度瞬时变化量，包括：

加速度值用a_n表示，切向加速度和向心加速度分别记为a_n1和a_n2，其中n表示采样时刻编号；

计算搏击球切向加速度瞬时变化量Δa_n1＝k₁·a_n1-k₂·a_(n+1)1，其中k₁和k₂是事先设置的权重系数，以当前时刻切向加速度方向为正方向。

优选地，所述惯性导航传感器由陀螺仪和加速度仪构成且部署于搏击球内部，用于检测搏击球的加速度方向与大小。

优选地，所述摆荡临界静止状态是指搏击球在摆荡到最高点时所处的瞬间静止状态，该状态下搏击球的向心加速度为0。

优选地，在识别搏击球被有效击打后，还包括步骤：

加速度方向用向量表示，垂直方向用向量表示；

计算加速度方向与垂直方向的夹角

判断加速度方向与垂直方向的夹角与90°的偏离值是否小于事先设置的直拳击球角度偏离阈值

若是，则判定此次击球为直拳击球。

优选地，在识别搏击球被有效击打后，还包括步骤：

加速度方向用向量

表示，垂直方向用向量表示；

计算加速度方向与垂直方向的夹角

判断加速度方向与垂直方向的夹角

是否小于事先设置的屈膝叠腿击球斜角阈值

若是，则判定此次击球为屈膝叠腿击球。

进一步优选地，所述加速度方向与垂直方向的夹角

进一步优选地，还包括步骤：

当判定搏击球训练有效接球时，根据此次击球是否为直拳击球或屈膝叠腿击球判断接球动作为直拳或屈膝叠腿接球；

采用语音、振动或显示的方式提示用户成功直拳或屈膝叠腿接球。

一种基于加速度的智能搏击球训练接球识别系统，其特征在于包括：

搏击球训练器；

惯性导航传感器；

计算机；

以及

一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述计算机的存储器中，并且被配置成由所述计算机的处理器执行，所述程序包括如上所述的方法。

本发明具有的优点是：

(1)根据搏击球被击打时的瞬时切向加速度变化量是否大于阈值，可以准确判断是否进行有效击球，排除非击打的受力干扰。

(2)通过记录搏击球被有效击打的次数i，可以有效地判断此时是否已经开球。

(3)根据搏击球在摆荡过程中向心加速度值是否为0，可以准确判断搏击球是否处于摆荡临界静止状态，有效识别接球。

(4)根据搏击球加速度方向与垂直方向夹角与90度的偏离值，可以准确地判断是否进行直拳击球。

(5)根据加速度方向与垂直方向夹角是否小于屈膝叠腿击球斜角阈值，可以准确地判断是否进行屈膝叠腿击球。

附图说明

图1是本发明依托的智能搏击训练装置示意图；

图2是本发明实施例一的基于加速度的智能搏击球训练接球识别方法流程图；

图3是本发明实施例二中步骤S04的附加步骤S041的方法流程图；

图4是本发明实施例二中步骤S04的附加步骤S042的方法流程图；

图5是本发明实施例二的附加步骤S10的方法流程图；

图6是本发明实施例三的基于加速度的智能搏击球训练接球识别系统结构示意图。

具体实施方式

下面对本发明优选实施例作详细说明。

本发明依托如图1所示的智能搏击训练系统，包括固定器(1)、弹性绳(2)、搏击球(3)，还包括检测搏击球加速度大小及方向的惯性导航传感器(31)，对惯性导航传感器检测的数据进行运算处理的程序及运行程序的服务器。

本发明实施例一的一种基于加速度的智能搏击球训练接球识别方法，方法流程图如图2所示，包括以下步骤：

步骤S01、获取惯性导航传感器检测的加速度值；

步骤S02、将加速度值按照搏击球摆动的切向和向心分解为切向加速度和向心加速度；

步骤S03、根据当前时刻和上一时刻的切向加速度计算搏击球切向加速度瞬时变化量；

步骤S04、判断切向加速度瞬时变化量是否大于事先设置的瞬时加速度阈值，若是，则判定当前时刻搏击球被有效击打；

步骤S05、获取当前时刻搏击球被有效击打的次数i的值，判断i是否大于1，若是，则判定此时已经开球；

步骤S06、获取此次击打与上一次有效击打之间的搏击球向心加速度数据，构成集合A；

步骤S07、统计集合A中值为0的向心加速度数据个数，即搏击球摆荡静止状态次数，用变量m表示；

步骤S08、判断变量m是否小于2，若是，则判定此时为搏击训练有效接球，搏击球被有效击打的次数i＝i+1。

一种优选方式中，还包括步骤S09：当判定搏击球训练有效接球时，采用语音、振动或显示的方式提示用户成功接球。本实施例中，当判定搏击球训练开球时，采用振动反馈的方式提示接球，所述振动反馈的装置采用现有的振动反馈单元，部署在拳套内。

一种优选方式中，步骤S01中所述惯性导航传感器由陀螺仪和加速度仪构成且部署于搏击球内部，用于检测搏击球的加速度方向与大小。本实施例中，惯性导航传感器由陀螺仪和加速度仪构成且部署于搏击球内部，事先设置的采样时间间隔为0.5秒，惯性导航传感器当前采样时刻得到的加速度值f_n＝200米/平方秒。

本实施例中，步骤S02、当前绳摆与垂直方向的夹角为45°，将加速度值按照搏击球摆动的切向和向心分解为切向加速度和向心加速度，a_n1＝a_n1＝100米/平方秒。

一种优选方式中，所述步骤S03中根据当前时刻和上一时刻的切向加速度计算搏击球切向加速度瞬时变化量，包括：

加速度值用a_n表示，切向加速度和向心加速度分别记为a_n1和a_n2，其中n表示采样时刻编号；

计算搏击球切向加速度瞬时变化量Δa_n1＝k₁·a_n1-k₂·a_(n-1)1，其中k₁和k₂是事先设置的权重系数，以当前时刻切向加速度方向为正方向。

本实施例中，当前时刻a_n1＝100米/平方秒，上一时刻a_(n-1)1＝-5米/平方秒(与当前时刻切向加速度方向相反)，事先设置的权重系数k₁＝k₂＝1，则计算搏击球切向加速度瞬时变化量Δa_n1＝k₁·a_n1-k₂·a_(n-1)1＝100-(-5)＝105米/平方秒。

本实施例中，步骤S04、根据搏击球被无效碰触或碰撞所带来的瞬时加速度设置瞬时加速度阈值A＝100米/平方秒，当前时刻搏击球切向加速度瞬时变化量Δa_n1＝105>A，判定当前时刻搏击球被有效击打。步骤S05、获取当前时刻搏击球被有效击打的次数i＝2，i>1，则判定此时已经开球。步骤S06、获取此次击打与上一次有效击打之间的搏击球向心加速度数据共10个，构成集合A。步骤S07、集合A中值为0的向心加速度数据有1个，即搏击球摆荡静止状态次数m＝1。步骤S08、搏击球摆荡静止状态次数m＝1<2，则判定此时为搏击训练有效接球，记搏击球被有效击打的次数i＝i+1＝3。

一种优选方式中，步骤S07或步骤S08中所述摆荡临界静止状态是指搏击球在摆荡到最高点时所处的瞬间静止状态，该状态下搏击球的向心加速度为0。

本发明实施例二的一种基于加速度的智能搏击球训练接球识别方法，包括以下步骤：

步骤S01、获取惯性导航传感器检测的加速度值；

步骤S02、将加速度值按照搏击球摆动的切向和向心分解为切向加速度和向心加速度；

步骤S03、根据当前时刻和上一时刻的切向加速度计算搏击球切向加速度瞬时变化量；

步骤S04、判断切向加速度瞬时变化量是否大于事先设置的瞬时加速度阈值，若是，则判定当前时刻搏击球被有效击打；

步骤S05、获取当前时刻搏击球被有效击打的次数i的值，判断i是否大于1，若是，则判定此时已经开球；

步骤S06、获取此次击打与上一次有效击打之间的搏击球向心加速度数据，构成集合A；

步骤S07、统计集合A中值为0的向心加速度数据个数，即搏击球摆荡静止状态次数，用变量m表示；

步骤S08、判断变量m是否小于2，若是，则判定此时为搏击训练有效接球，搏击球被有效击打的次数i＝i+1。

一种优选方式中，还包括步骤S09：当判定搏击球训练有效接球时，采用语音、振动或显示的方式提示用户成功接球。本实施例中，当判定搏击球训练开球时，采用振动反馈的方式提示接球，所述振动反馈的装置采用现有的振动反馈单元，部署在拳套内。

一种优选方式中，步骤S01中所述惯性导航传感器由陀螺仪和加速度仪构成且部署于搏击球内部，用于检测搏击球的加速度方向与大小。本实施例中，惯性导航传感器由陀螺仪和加速度仪构成且部署于搏击球内部，事先设置的采样时间间隔为0.5秒，惯性导航传感器当前采样时刻得到的加速度值f_n＝200米/平方秒。

本实施例中，步骤S02、当前绳摆与垂直方向的夹角为45°，将加速度值按照搏击球摆动的切向和向心分解为切向加速度和向心加速度，a_n1＝a_n1＝100米/平方秒。

一种优选方式中，所述步骤S03中根据当前时刻和上一时刻的切向加速度计算搏击球切向加速度瞬时变化量，包括：

加速度值用a_n表示，切向加速度和向心加速度分别记为a_n1和a_n2，其中n表示采样时刻编号；

计算搏击球切向加速度瞬时变化量Δa_n1＝k₁·a_n1-k₂·a_(n-1)1，其中k₁和k₂是事先设置的权重系数，以当前时刻切向加速度方向为正方向。

本实施例中，当前时刻a_n1＝100米/平方秒，上一时刻a_(n-1)1＝-5米/平方秒(与当前时刻切向加速度方向相反)，事先设置的权重系数k₁＝k₂＝1，则计算搏击球切向加速度瞬时变化量Δa_n1＝k₁·a_n1-k₂·a_(n-1)1＝100-(-5)＝105米/平方秒。

本实施例中，步骤S04、根据搏击球被无效碰触或碰撞所带来的瞬时加速度设置瞬时加速度阈值A＝100米/平方秒，当前时刻搏击球切向加速度瞬时变化量Δa_n1＝105>A，判定当前时刻搏击球被有效击打。步骤S05、获取当前时刻搏击球被有效击打的次数i＝2，i>1，则判定此时已经开球。步骤S06、获取此次击打与上一次有效击打之间的搏击球向心加速度数据共10个，构成集合A。步骤S07、集合A中值为0的向心加速度数据有1个，即搏击球摆荡静止状态次数m＝1。步骤S08、搏击球摆荡静止状态次数m＝1<2，则判定此时为搏击训练有效接球，记搏击球被有效击打的次数i＝i+1＝3。

一种优选方式中，步骤S07或步骤S08中所述摆荡临界静止状态是指搏击球在摆荡到最高点时所处的瞬间静止状态，该状态下搏击球的向心加速度为0。

如图3所示的一种优选方式中，在步骤S04中识别搏击球被有效击打后，还包括步骤S041：

步骤S0411、加速度方向用向量表示，垂直方向用向量

表示；

步骤S0412、计算加速度方向与垂直方向的夹角

所述加速度方向与垂直方向的夹角

步骤S0413、判断加速度方向与垂直方向的夹角与90°的偏离值是否小于事先设置的直拳击球角度偏离阈值若是，则判定此次击球为直拳击球。

本实施例中，陀螺仪的坐标系为x轴和y轴构成水平面，z轴垂直向上，此时加速度方向表示为向量值

垂直方向表示为向量

计算加速度方向与垂直方向的夹角

事先设置的直拳击球角度偏离阈值此时加速度方向与垂直方向的夹角

与90°的偏离值为

则判定此次击球不是直拳击球。

如图4所示的一种优选方式中，在步骤S04中识别搏击球被有效击打后，还包括步骤S042：

步骤S0421、加速度方向用向量

表示，垂直方向用向量表示；

步骤S0422、计算加速度方向与垂直方向的夹角

所述加速度方向与垂直方向的夹角

步骤S0423、判断加速度方向与垂直方向的夹角

是否小于事先设置的屈膝叠腿击球斜角阈值

若是，则判定此次击球为屈膝叠腿击球。

本实施例中，陀螺仪的坐标系为x轴和y轴构成水平面，z轴垂直向上，此时加速度方向表示为向量值垂直方向表示为向量计算加速度方向与垂直方向的夹角 事先设置的屈膝叠腿击球斜角阈值此时则判定此次击球为屈膝叠腿击球。

如图5所示的一种优选方式中，还包括步骤S10：

步骤S101、当判定搏击球训练有效接球时，根据此次击球是否为直拳击球或屈膝叠腿击球判断接球动作为直拳或屈膝叠腿接球；

步骤S102、采用语音、振动或显示的方式提示用户成功直拳或屈膝叠腿接球。本实施例中，当搏击球训练接球时，此次击球动作为屈膝叠腿击球，采用语音的方式提示用户成功屈膝叠腿接球。

本发明实施例三的一种基于加速度的智能搏击球训练接球识别系统，结构示意图如图6所示，包括：

搏击球训练器；

惯性导航传感器；

计算机；

以及

一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述计算机的存储器中，并且被配置成由所述计算机的处理器执行，所述程序包括以上任一实施例所述的方法。

当然，本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上实施例仅是用来说明本发明的，而并非作为对本发明的限定，只要在本发明的范围内，对以上实施例的变化、变型都将落入本发明的保护范围。