一种皮划艇运动信息采集系统及运动信息采集方法

技术领域

本发明涉及运动信息采集技术领域，具体涉及一种皮划艇运动信息采集系统及运动信息采集方法。

背景技术

划船运动水上项目，具体包括有：赛艇、皮艇、划艇、帆船、帆板等；而划船运动员在水中滑行的效果，是教练员检验运动员训练质量的核心，它主要通过船体在水中的滑行速度、运动员拉桨速度、拉桨幅度及桨柄受力大小等相关运动姿态得以反应；而常规的对上述运动姿态的采集及分析一般通过两种方式完成：

1)教练员通过观看运动录像，进行主观分析；

2)通过在船体、滑座、桨架处加装测力传感器及红外线位移传感器，收集运动过程中因为运动员发力而对船桨、桨架支点处造成的弹性形变信号或位移信号，进而输出运动员的相关运动姿态信息(包括发力曲线、拉桨速度曲线等)；

上述两种常规的对运动姿态信息的采集方式有以下几点不足之处：

1)需要对船体、船桨等其他设备进行大幅度的改装，且收集的信号为基于老式传感器的模拟信号，不能实时输出分析，也不能对长距离划行进行完整、精密的监控；

2)将传感器采集的运动信息进行修正及解析还原成运动员运动姿态信息的方法繁琐复杂，还原效率低；

因此，现有技术存在不足，需要进一步改进。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供一种皮划艇运动信息采集系统及运动信息采集方法。

为实现上述目的，本发明的具体方案如下：

本发明提供一种皮划艇运动信息采集系统，该系统包括：

第一采集模块、第二采集模块、第一通信模块、第二通信模块、第三通信模块、第一智能终端、第二智能终端及云端服务器；

所述第一采集模块用于采集船桨的运动信息，并经第一通信模块将运动信息传送至第一智能终端内的主控及计算模块进行计算；

所述第二采集模块用于采集运动员生理数据，并通过第二通信模块传送至第一智能终端内进行汇总计算；

所述第一智能终端内的机载传感器收集位置及跟船体运动姿态相关的信息，并交由主控及计算模块解析还原成船桨、船的姿态信息，并经第三通信模块传递至云端服务器进行汇总处理；

所述第二智能终端定期访问云端服务器，取回整理计算后的有效数据并进行展示。

进一步地，所述第一采集模块包括若干个第一9轴加速度传感器，用于采集船桨在三轴方向上的加速度信息及围绕三轴旋转的姿态角度、地磁角度变化信息。

进一步地，所述第二采集模块包括若干个心率传感器、生物电信号传感器、生物电化学传感器，用于采集运动员的生理指标，包括心率、肌电信号、汗液电化学信息。

进一步地，所述第一智能终端与船体刚性连接，搭载有第二9轴加速度传感器、电子罗盘及GPS和北斗；

所述第二9轴加速度传感器用于采集船体在三轴方向上的加速度信息及围绕三轴旋转的姿态角度、地磁角度变化信息；

所述电子罗盘用于指示方向和导航；

所述GPS用于获得船体的位置坐标及行进速度。

进一步地，所述第一通信模块包括第一蓝牙通信单元；

所述第二通信模块包括第二蓝牙通信单元、第一LoRa通信单元、第一Ant+通信单元。

进一步地，所述第一智能终端、第二智能终端为智能手机、平板电脑或其他带有GPS、电子罗盘及9轴加速度传感器的智能设备。

本发明还提供一种运动信息采集方法，采用上述信息采集系统，该方法包括如下步骤：

S1，在船桨上安装第一采集模块，配合安装在船体上的第一智能设备内的第二9轴加速度传感器，获取船桨的运动信息及船体的动态信息；

S2，通过船桨的运动信息及船体的动态信息，解析还原成运动员的运动姿态信息。

进一步地，所述运动员的运动姿态信息包括运动员拉桨幅度信息、拉桨速度信息、拉桨频率信息、桨柄受力信息。

进一步地，步骤S1具体包括如下步骤：

S101，通过第一9轴加速度传感器，获取桨杆产生的加速度信息及姿态角度变化信息，并组成信息的第一向量数组；

S102，通过第二9轴加速度传感器，采集运动员在划桨运动过程中，船体产生的加速度信息及姿态角度变化信息，并组成信息的第二向量数组；

S103，验证以地磁北极为X轴正方向的参考坐标系下，桨杆和船体绕Z轴的姿态角度变化信息，如果不一致，通过修正项进行修正，得到修正后的桨杆加速度信息及姿态角度变化信息。

进一步地，步骤S2具体包括如下步骤：

S201，基于傅里叶变换的积分性质，由加速度信号积分求速度信号，积分运算转变为除法运算，而后再做傅里叶逆变换并取其实部得到时域的速度信号，对桨杆加速度信息进行傅里叶一次积分，以滤除干扰信息，再通过傅里叶逆变换获得运动员拉桨速度信息；

S202，基于S201获得的运动员拉桨速度信息及依据拉桨速度的周期性，获得运动员拉桨频率信息；

S203，基于S103获取的桨杆姿态角度变化信息，从桨叶入水到出水，计算前幅和后幅，获得运动员拉桨幅度信息；

S204，基于S103获取的船桨旋转角速度及在z轴方向的加速度计算桨叶端的受力。

采用本发明的技术方案，具有以下有益效果：

1.该系统只需在船桨上安装采集模块，配合第一智能设备内的机载传感器，即可采集船桨的运动信息及船体的动态信息，无需对船体、船桨等设备进行破坏性改装，并可同时监控多个运动员的数据，降低成本，提高效率；

2.通过该方法可将采集到的船桨的运动信息解析还原成运动员的运动姿态信息，其方法原理简单高效，并能通过智能终端实时显示运动姿态信息，得以长距离地、精密地获取运动员的运动姿态信息。

附图说明

图1是本发明的原理框图；

图2是本发明的第一9轴加速度传感器安装在单边桨的船桨上的示意图；

图3是本发明的第一9轴加速度传感器安装在双边桨的船桨上的示意图；

图4是本发明的运动员拉桨速度和时间的关系图；

图5是本发明的运动员拉桨频率和时间的关系图；

图6是本发明的运动员拉桨幅度和时间的关系图；

图7是本发明的桨叶的受力和时间的关系图；

图8是本发明的整体流程图。

图中：

1、第一采集模块；11、第一9轴轴加速度传感器；

2、第一通信模块；21、第一蓝牙通信单元；

3、第二采集模块；31、心率传感器；32、生物电信号传感器；33、生物电化学传感器；

4、第二通信模块；41、第二蓝牙通信单元；42、第一LoRa通信单元；43、第一Ant+通信单元；

5、第一智能终端；51、GPS/北斗；52、电子罗盘；53、第二9轴加速度传感器；54、主控及计算模块；

6、第三通信模块；61、第一移动通信单元；62、第一Wi-Fi通信单元；

7、云端服务器；

8、第二智能终端。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。

如图1、图8所示，本发明提供一种皮划艇运动信息采集系统及运动信息采集方法。

运动员划桨姿态还原的方法具体包括以下：

区别于赛艇运动，皮划艇运动的船桨并非固定在船身桨架支点处，因此在运动员划桨过程中，桨叶并非如赛艇运动一样在做近平面的绕轴画弧运动，此时不能基于使用圆周曲线的角速度-线速度换算公式来计算桨叶端的线速度。

相对的，皮划艇运动员双手持桨，在运动员划桨过程中，桨叶及桨杆在空间中做6自由度的运动。因此，要还原桨叶端的线速度，需要考虑到的速度分量包括：

1)船桨作为整体在地球参考系内位移时产生的速度V

2)船桨自身旋转所带来的、基于本地参考系的桨叶端速度V

首先，(如图2-3所示)，假设船桨长度为L，船桨上的第一9轴加速度传感器11安装在L/2处，该传感器11的物理X-Y平面与桨叶的迎水面共面、X轴指向桨叶端(双边桨的情况指向右侧桨叶端)，则可以通过该传感器采集运动员在划桨运动过程中，桨杆产生的加速度信息及姿态角度变化信息，并组成信息的第一向量数组。

其中：

为对应时间t时，第一加速度传感器11采集到的第一加速度向量矩阵，A

R

同时，通过安装在船体上第一智能终端所内置的第二9轴加速度传感器53，采集运动员在划桨运动过程中，船体产生的加速度信息及姿态角度变化信息，并组成信息的第二向量数组。

其中：

为对应时间t时，第二9轴加速度传感器53采集到的第二加速度向量矩阵，Ab

Rb

需要注意的是，在第一9轴加速度传感器11与第二9轴加速度传感器53处在设备物理X轴共轴状态下时，基于两者同时处在以地磁北极为X轴正方向的参考坐标系下，应有：

R

假如：

R

则需要基于第一智能终端设备上的内置的第二9轴加速度传感器53建立指向修正项D

D

其中：

Rb

如果存在|D

R′

R′

其中，R′

同时，如果存在|D

令

φ＝0，θ＝0，ψ＝D

则对应不同时间t，有旋转矩阵如下：

对加速度向量矩阵

其中：

为对应时间t时，9轴加速度传感器11基于9轴加速度传感器53的X轴指向修正过后的、以地球磁北极为X轴的加速度向量，其中

为了剥离船体运动对船桨运动的影响，需要剔除

其中：

为船桨上9轴加速传感器11在以地磁北极为X轴正方向、以船体为原点所建立的参考坐标系下的空间加速度，A″

设船体前进方向即为合并加速度的正方向，根据船体划桨运动的特点可知，划桨动作的方向与船体前进方向相反，出于对数据直观性的考虑，此处定义划桨动作的正方向为船体前进方向的反方向，再通过Ab

其中：

针对每隔一定时间加速度传感采集到的加速度信息及姿态角度变化信息，重复上述步骤，进而得到滤除船体三轴加速度信息后船桨实际(修正后的)的三轴加速度模的离散信息数组

之后，根据运动员拉桨动作及

其中：

利用傅里叶变换的积分性质可知，在由加速度信号积分求速度信号时，积分运算转变为除法运算，而后再做傅里叶逆变换并取其实部即可得到时域的速度信号，其中一次积分性质如下：

通过傅里叶变换的积分性质，可得以下公式：

其中，

其中，f

得到由加速度传感器11在地球坐标内位移带来的划桨速度分量离散信号数组V

V

进一步的，在划桨过程中，根据9轴加速度传感器11的安装方式及其与桨叶的相对位置关系可得，针对任意时间t的旋转数据R′

其中V

V

根据测量数据及划桨动作的特性可知，贡献于V

V

其中V

其中V

进一步的，以V

T

则有，T

由此可得关于桨频的数组SR

SR

以通过安装在船体上第一智能终端所内置的9轴加速度传感器53所采集到的加速度信号

具体的，根据实验数据及实测数据测量，以Ab

T

则有，T

由此可得关于桨频的数组SR

SR

为了提升桨频数据的准确度和稳定度，进一步的对SR

SR

其中W

为了计算方便，以传感器在船桨上的安装位置建立本地坐标系，根据船桨的实际尺寸在该坐标系建立一个始于原点的向量O，用于表达船桨在空间内的指向和初始姿态，此处假设船桨为刚体，不考虑弹性形变造成的表达误差。

其中：

在初始状态下，X的取值为0，Y的取值取决于持桨姿态及传感器安装位置，假设船桨长度为L，传感器安装在船桨长度的一半处且9轴加速度传感器11的物理Y轴与桨杆共轴，则Y的取值为L/2，Z的取值为0。

根据划桨幅度的定义，只考虑由船桨姿态旋转所形成的角度变化，而不考虑由于船桨在空间内平移所带来的位置变化。另有，划桨幅度覆盖的角度范围应从桨叶入水后，且运动员开始拉桨并在9轴加速度传感器11的X轴上形成正向角速度后开始计算，由此便可以

令

φ＝R

并建立旋转矩阵S

之后，需要确定

令

φ＝R

并建立旋转矩阵S

根据空间向量夹角的计算公式，有：

其中：

Degree

进一步的，需要确立划桨动作结束的信号。根据船桨类型的不同，单边桨和双边桨确立该信号的方法并不相同。其中针对单边桨，根据划船动作的特性，划桨结束时，9轴加速度传感器11的X轴上会形成负向角速度，由此便可以

令

φ＝R

并建立旋转矩阵S

根据空间向量夹角的计算公式，有：

其中：

Degree

综上，有：

Degree

其中，Degree

进一步的，根据对历史数据的研究和回归分析，在划桨过程中，桨叶所受的力，与船桨旋转角速度及9轴加速度传感器11在z轴方向的加速度间存在基于2元2次多项式的多变量关系，其确定系数R

其中F

以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的保护范围内。