基于数字弹道的人体运动监控系统

基于数字弹道的人体运动监控系统

1基于传感技术的人体运动学建模目前，人体运动的运动学信息的获取主要依靠成像技术。通过对运动影像解析获取人体运动的空间位移参量、运动时间序列并由此派生出人体运动的时空特征参量。以影像解析为基本手段的人体运动学信息获取工作量比较大,在信息反馈上存在着时间上的滞后性;且受场景变化和标定系统的约束,只能针对关键技术、获取人体运动的局部过程信息;在较大范围或全程技术的运动信息获取以及运动训练中的快速反馈方面存在着一定的局限性。人体运动动力学信息获取主要依托传感技术。通过三维测力平台获取人体运动的三维动力参量;利用阵列传感技术获取人体站立或运动过程中足底压力分布特征参量,进而计算人体足底触压一维合力及其压力中心。现代传感技术的发展,不仅使人体运动动力测量做到了精确、灵敏、稳定、高频响应,而且,通过计算机技术应用做到实时反馈与进程再现。基于传感技术获取人体运动时的足底触压信息,完成人体运动学信息测量,并实现运动学信息的实时测量与反馈,这是运动生物力学在研究方法上的重要发展与突破。鉴于上述,上海体育学院运动技能研究中心与中国科学院合肥智能机械研究所协作,在已有研究的基础上,进一步设计并开发了可移动式数字化跑道系统。本系统包括以超大规模印刷电路而成的柔性阵列触压传感器为基础的跑道系统、数据采集系统、计算分析系统及档案管理系统。可精确获得运动区域的运动员运动过程中任意时刻的足底触压信息:足底与地面接触形状(接触图像时间序列)、足底触压位移向量及时域;计算运动员的步长、步频、动作时序(着地时刻、离地时刻、腾空时间)、即时速度及某一设定区域的平均速度等;据此分析运动员的技术节奏特征。同时,本系统包含高速影像、表面肌电仪及测力台同步驱动接口,可使相关科研仪器同步运行,同步获取人体运动中的其他各项参数。2系统的硬件结构和实现跑道系统主要由大规模柔性传感器阵列、扫描电路单元、计算机等组成。2.1柔性阵列压力传感器由于本系统主要用于跳远、撑竿跳高、短跑等直线性跑动的多运动项目的测量与评价,因此,要求系统除了具备良好的感应灵敏度及分辨率外,还应具备良好的稳定性能。本系统选用中国科学院合肥智能机械研究所研制的柔性阵列压力传感器,采用丝网印刷工艺技术在高性能聚酯薄膜上印刷、套印Pd-Ag导体,碳基应变电阻,低温包封介质,构成基本的惠斯通全桥/半桥/单点测试电路,从而构成柔性力阵列和压力阵列,传感器点阵密度最高可达每平方厘米9点。此传感器的特点是:重复性好(<±2.5%FSR)、灵敏度高(根据不同应用场合可调整)、温度影响(0.36%/℃);输入电压:+5V。柔性阵列传感器结构如图1所示,阵列触觉传感器采集节点体系结构如图2所示,印刷电路实物如图3所示。2.2系统的机械结构本系统采用销栓式设计,实现可拼装式结构,拼装简洁、方便(图4)。2.3设置数据性能1)空间分辨率:1cm;2)采样频率:可以通过软件设置为200Hz、100Hz、50Hz;3)数据传输速率:1Mbps;4)误差问题:距离误差<1cm。3软件系统3.1软件界面本系统是基于数字跑道而开发的多项目应用与分析的开放系统软件,包括4个模块,即实时采集、数据分析、数据报表和档案管理(图5)。3.1.1压力点数据结构跑道数据的产生来源于阵列传感器的压力采样。一个压力点从压力产生到压力完全释放称为一个压力点的生命周期。当人体跑动时足底触压跑道激活一组压力点,对于每一个压力点,采用如下数据结构来代表一个具体的压力点:完成一次测试后,所有的压力点数据由底层硬件A/D采样并经CAN总线上传至计算机并存入数据库,并进行数据处理。系统界面包括位置信息、数据处理信息和测力台数据(图6)。3.1.2基于聚类识别的主要参数设计原始数据预处理:1.干扰处理:主要是对测试中的一些意外事件进行处理,如在测试过程中有非相关人员踏上数字跑道等,对于这类噪声通常可以通过沿着时间轴或者坐标轴设置一些合理的阈值来加以消除。2.系统噪声滤波:这类噪声通常来源于柔性传感器阵列本身,如测试中由于阵列传感器某一局点受力过大导致一些传感点的压阻值无法正常恢复,对于这类噪声在频率上设置一些合理的阈值得以消除。对预处理后的数据进行沿时间序列、位置序列快速排序,并将排序后的数据聚类,系统将同类数据识别为一个脚印。假设跑道的坐标系设置如图7所示,那么,每一个数据点的沿X方向的具体坐标,可以根据如下公式来计算:X=(iNodeId-1)×80+iRowId(cm)其中,iNodeId是该数据点所处的跑道块编号,该编号从1开始,一直到60。而iRowId则是该数据点在这一跑道块中的行号。这两个值都是底层硬件采样分析得到的。系统依据数据点聚类识别的足印进行运动学参数分析,根据运动员跑步过程中的运动学特征,提取了几个关键参数(表1)。数据处理模块不仅对采集数据进行系统分析与计算,并实现图表显示与存贮(图8)。3.1.3运动学报表生成将分析以后保存好的数据以报表的形式生成,并且可以放在想要存放的位置。生成的报表几乎包括运动员所有的运动学数据。在这个模块中,报表的生成有两种模式:单日训练和单次训练。单次训练就是将运动员一次测试数据都生成报表(表2);单日训练则将运动员当日训练的中的测试依次生成报表。3.1.4记录结构管理档案管理采用项目分类、队别分层的个人信息记录的结构管理。运动员档案管理包括运动员多方面的个人信息,如年龄、身高、体重、训练年限、运动成绩及基本测试资料档案等(图9)。3.2跳车时长时短时短,风险变化大1.运动参数实时反馈:依据采集系统获取的足底触压位置序列、时间序列信息以及测量台获取的动力信息,分析系统计算基本评价参量,以报表与图示形式再现运动进程及起跳特点。教练员通过系统反馈资料随时了解运动员的基本技术参数及其运动特征。系统即时反馈信息主要是对跳远运动技术分析的常规指标,如全程每一步的步幅、步时(支撑与腾空时)、即时速度,步频、步频指数与步长指数、起跳的上板误差等(表2);系统的测力台可以提供起跳时的动态动力曲线(图8),教练员现场了解起跳的动力特征。2.运动员技术稳定性测试:助跑节奏控制及其稳定性是跳远运动员训练中的基本内容,也是比赛中运动员能够较准确攻板创造最佳成绩的重要保障。本系统应用于跳远运动员全程技术训练,通过对训练课中多次试跳基本数据参数进行技术稳定性比较,探讨运动员个体最佳节奏模式及运动节奏的稳定性,以强化最佳节奏模式训练;并且,教练员可即时了解到运动员试跳中出现节奏紊乱的特征变化,提示教练员在全程技术训练中如何安排运动员全程技术训练的间歇及训练量,以保障训练效果的最佳化。3.技术诊断:对运动员的实时训练数据进行分析,提取特征参量,诊断其技术优点与缺陷,以利技术调整与改进。如表2中的资料,该运动员约在16m内完成加速度阶段,其速度保持距离约为18m;起跳前的加速度与速度保持能力较强;最后三步的技术节奏表现出“平—短—平”(平:保持速度阶段平均步长)的技术特征,使起跳过程中的用力特征如图8所示,上板制动强,而起跳时第二蹬伸波峰没有形成,表明起跳快速蹬伸不足的技术缺陷。4.运动模型建立:通过个体运动员档案的建立以形成项目数据库,可以探讨优秀运动员一般运动模型或个体运动员最佳技术模式。4数机同步驱动接口的应用本系统的研发实现了通过触压信息获取运动学参数及即时反馈与诊断的设计思路,随着应用研究工作进一步开展,通过信息处理技术对数据的挖掘,对提高运动训练的效果、探讨运动员的运动模式与技术改进将有着理