本发明专利技术公开了一种基于系统评分的智能数字化乒乓球训练系统及其工作方法。该训练系统包括姿态检测模块、撞击检测模块和上位机。姿态检测模块包括多个惯性传感器；各惯性传感器用于安装在使用者的多个不同关节。撞击检测模块包括嵌入乒乓球桌面下侧的压力传感器阵列；通过检测压力传感器阵列中不同压力传感器检测到的压力值，获得乒乓球在乒乓球桌面上的落点位置和撞击力大小。上位机用于对姿态检测模块和撞击检测模块上传的数据进行运算处理，获得包括使用者击球姿势、乒乓球的落点位置和乒乓球在落点的撞击力大小在内的击球数据；根据击球数据获得使用者的击球评分和击球错误因素，形成训练方案。形成训练方案。形成训练方案。
【技术实现步骤摘要】
基于系统评分的智能数字化乒乓球训练系统及其工作方法
[0001]本专利技术涉及乒乓球训练领域，特别是涉及一种基于系统评分的智能数字化乒乓球训练系统。
技术介绍
[0002]近年来，随着全民健身计划纲要的提出，国家越来越重视群众体育。乒乓球运动作为一项老少皆宜的竞技项目在全国各地积极开展，并在一定程度上提升了人们的心理素质与身体素质，对于全民健身起到了非常重要的作用。作为一项竞技体育，越来越多的人想要提升自己的运动技巧，但相比于日益增长的体育运动群体，我国体育有效供给严重不足，在教练员数量上，存在着大多数人都得不到教练指导的问题，在教练员质量上，一直存在着高层次教练人才占比严重偏低的问题。
[0003]在乒乓球训练中，乒乓球教练员的职能可以划分为两部分：使用眼睛、耳朵等感官对训练内容和受训者的打球表现进行观察，以及使用大脑对观察得到的信息进行处理，然后在训练内容和训练指令上对受训者做出反馈。但是，在现有的运动评价模式下，存在教练员的主观结论不完全令人信服的问题。
技术实现思路
[0004]针对上述问题，本专利技术提供一种基于系统评分的智能数字化乒乓球训练系统，通过对乒乓球训练者的训练情况进行细化评分，再通过得到的数字化评分对使用者此次训练的完成度做出估计，从而达到简化版乒乓球教练员的效果并具有一定客观性。本专利技术采用以下技术方案：
[0005]本专利技术提供一种基于系统评分的智能数字化乒乓球训练系统，其包括姿态检测模块、撞击检测模块和上位机。
[0006]所述的姿态检测模块包括多个惯性传感器；各惯性传感器用于安装在使用者的多个不同关节，采集使用者各关节的包括初始姿态角、加速率和角速率在内的初始信息；并进一步通过传感器融合算法处理得到使用者上连接被检测各关节的骨骼位置和姿态。
[0007]所述的撞击检测模块包括嵌入乒乓球桌面下侧的压力传感器阵列；通过检测压力传感器阵列中不同压力传感器检测到的压力值，获得乒乓球在乒乓球桌面上的落点位置和撞击力大小。
[0008]所述的上位机用于对姿态检测模块和撞击检测模块上传的数据进行运算处理，获得包括使用者击球姿势、乒乓球的落点位置和乒乓球在落点的撞击力大小在内的击球数据；根据击球数据获得使用者的击球评分和击球错误因素，形成训练方案。
[0009]作为优选，所述的惯性传感器内置有三轴磁力传感器、三轴加速度传感器和三轴陀螺仪传感器。利用静止的起始时刻三轴加速度传感器输出的重力加速度和三轴磁力传感器在载体坐标系三轴方向上的投影来估计初始姿态角。三轴加速度传感器持续检测在坐标系三轴方向上的加速度分量与重力加速度之比，以初始姿态角为基础，获得实时更新的辅
助姿态角；同时，使用三轴陀螺仪传感器输出的载体角速度在载体三轴方向上的投影进行积分推算姿态角；对辅助姿态角进行低通滤波，对推算姿态角进行高通滤波，再借助互补滤波融合计算，完成对应关节的姿态估计。
[0010]作为优选，所述的压力传感器采用压电式压力传感器。
[0011]作为优选，乒乓球的落点位置的检测过程为：各压力传感器检测乒乓球撞击桌面时自身受到的压力值，以测得压力值最大的压力传感器作为最接近压力传感器；根据压力值大小与到落点的距离长短成反比的特性，运用k值近邻算法，定义系数k，k值依据撞击力大小的变化而变化；以最接近压力传感器测得的压力值作为分母，取检测到的最大的至少三个压力值分别作为分子，再乘以一个系数k，得到最大的多个压力值对应的压力传感器到落点位置的距离参数，取至少三个距离参数为半径画圆，取交点作为乒乓球的落点位置。
[0012]作为优选，姿态检测模块检测使用者在击球周期的整个动作，并将该动作分割为准备、引拍、击球、还原过程。
[0013]作为优选，基于系统评分的智能数字化乒乓球训练系统配合乒乓球发球机或乒乓球反弹板使用，以乒乓球发球机或乒乓球反弹板向外发射或反弹乒乓球后预设时长作为一个击球周期。
[0014]作为优选，通过乒乓球撞击桌面的时刻与撞击力，定位使用者击球的时刻。
[0015]作为优选，所述的上位机根据姿态检测模块检测的击球动作，判断使用者的击球打法；击球打法包括快攻、弧圈和削球；所述的上位机的数据处理模块中存储有不同击球打法的标准击球动作；通过对比检测到的击球动作与对应的标准击球动作之间的偏差，对使用者的击球进行评分。
[0016]该基于系统评分的智能数字化乒乓球训练系统的工作方法，具体步骤如下：
[0017]步骤一：姿态检测模块与撞击检测模块通过传感器检测对应的击球数据，并将传感数据传输到上位机。
[0018]步骤二：上位机通过撞击传感数据的时刻来定位姿态传感数据的时刻，以此来过滤掉无效的姿态传感数据，并将同一时刻的传感数据划分为一组击球数据。
[0019]步骤三：上位机判断出使用者的击球打法，然后把姿态检测模块测得的姿态传感数据与上位机存储的标准击球动作的姿态传感数据作对比，通过比较人在击球动作时的姿态角、动作幅度和速度变化等运动参数，以标准击球动作的运动参数为“满分”标准来评定击球分数。
[0020]步骤四：由上位机判断出的击球打法，结合撞击检测模块所测击球数据，根据不同击球打法对于乒乓球的落点和力量的要求，获得落点力量分数。
[0021]步骤五：根据击球分数和落点分数，获得综合评分并显示；同时，生成导致扣分的击球错误因素，形成训练方案。
[0022]本专利技术的有益效果为：
[0023]1、本专利技术所述系统通过一种评分的形式对乒乓球训练者的训练情况进行打分，这种将训练情况数字化的评分方式能起到一定教练员的作用且更具客观性。
[0024]2、本专利技术的姿态检测模块包含有三轴磁力传感器、三轴加速度传感器和三轴陀螺仪传感器，将加速度计和磁力计计算的辅助姿态角与陀螺仪积分迭代得到的推算姿态角分别进行低通滤波和高通滤波，再借助互补滤波融合计算，完成姿态的估计，这种算法能提高
测量的稳定性，降低稳态误差。
[0025]3、本专利技术的姿态检测模块检测落点位置运用了k值近邻算法，只需三个压电式压力传感器的传感数据即可测出落点位置，减少了上位机的运算量。
[0026]4、本专利技术不涉及昂贵高新科技，成本较低，可实现性高，不需要特殊场地，在家就可以使用，且一个人就能使用，免去了缺少对练人员的苦恼，适用于喜爱乒乓球运动且想要提升自己乒乓球技术的人。
附图说明
[0027]图1为一种基于系统评分的智能数字化乒乓球训练系统的结构示意图。
[0028]图2为零位姿时刻及各骨骼坐标指向图。
[0029]图3为压电式压力传感器在乒乓球桌面的分布位置。
具体实施方式
[0030]下面结合附图和实施例，对本专利技术作进一步说明。
[0031]如图1所示，一种基于系统评分的智能数字化乒乓球训练系统，其包括姿态检测模块、撞击检测模块和上位机。
[0032]所述的姿态检测模块包括多个惯性传感器，由于惯性传感器穿戴在人体的主要关节位置，参考国本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于系统评分的智能数字化乒乓球训练系统，包括姿态检测模块、撞击检测模块和上位机；其特征在于：所述的姿态检测模块包括多个惯性传感器；各惯性传感器用于安装在使用者的多个不同关节，采集使用者各关节的包括初始姿态角、加速率和角速率在内的初始信息；并进一步通过传感器融合算法处理得到使用者上连接被检测各关节的骨骼位置和姿态；所述的撞击检测模块包括嵌入乒乓球桌面下侧的压力传感器阵列；通过检测压力传感器阵列中不同压力传感器检测到的压力值，获得乒乓球在乒乓球桌面上的落点位置和撞击力大小；所述的上位机用于对姿态检测模块和撞击检测模块上传的数据进行运算处理，获得包括使用者击球姿势、乒乓球的落点位置和乒乓球在落点的撞击力大小在内的击球数据；根据击球数据获得使用者的击球评分和击球错误因素，形成训练方案。2.根据权利要求1所述的一种基于系统评分的智能数字化乒乓球训练系统，其特征在于：所述的惯性传感器内置有三轴磁力传感器、三轴加速度传感器和三轴陀螺仪传感器；利用静止的起始时刻三轴加速度传感器输出的重力加速度和三轴磁力传感器在载体坐标系三轴方向上的投影来估计初始姿态角；三轴加速度传感器持续检测在坐标系三轴方向上的加速度分量与重力加速度之比，以初始姿态角为基础，获得实时更新的辅助姿态角；同时，使用三轴陀螺仪传感器输出的载体角速度在载体三轴方向上的投影进行积分推算姿态角；对辅助姿态角进行低通滤波，对推算姿态角进行高通滤波，再借助互补滤波融合计算，完成对应关节的姿态估计。3.根据权利要求1所述的一种基于系统评分的智能数字化乒乓球训练系统，其特征在于：所述的压力传感器采用压电式压力传感器。4.根据权利要求1所述的一种基于系统评分的智能数字化乒乓球训练系统，其特征在于：乒乓球的落点位置的检测过程为：各压力传感器检测乒乓球撞击桌面时自身受到的压力值，以测得压力值最大的压力传感器作为最接近压力传感器；根据压力值大小与到落点的距离长短成反比的特性，运用k值近邻算法，定义系数k，k值依据撞击力大小的变化而变化；以最接近压力传感器测得的压力值作为分母，取检测到的最大的至少三个压力值分别作为分子，再乘以...
【专利技术属性】
技术研发人员：王翔，王云，燕国良，何流，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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