[发明专利]实时运动轨迹监测方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本申请涉及一种实时运动轨迹监测方法、装置、设备及可读存储介质，涉及运动监测技术领域，通过可穿戴设备发送的旋转向量从点云数据库中实时获取点云数据，并利用调频连续波超声动态测距测得智能终端与可穿戴设备间的距离，再基于点云数据、智能终端与可穿戴设备间的距离以及可穿戴设备发送的瞬时加速度信息并通过隐马尔可夫模型预测得到关节的实时真实位置坐标，进而实现对关节运动轨迹的监测追踪。本申请通过智能终端和可穿戴设备实现对关节运动的实时监测和追踪，可有效降低使用成本，且通过可穿戴设备采集的旋转向量信息和加速度信息来实现运动轨迹的监测，可有效保证运动轨迹监测的准确性。

技术领域

本申请涉及运动监测技术领域，特别涉及一种实时运动轨迹监测方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

随着经济日益发展，人民群众生活水平提高的同时，健身意识也在逐步增强。比如，越来越多的人逐渐从室内主动走出到户外，并选择合适的健身运动以增强体质。不过，在运动的过程中，人们由于运动姿势不规范往往易导致引发多种肌肉和骨骼相关的健康问题，更严重的情况下，错误的健身动作会伤及内脏。因此，通过合理的运动监测方法来矫正人们运动时的不规范姿势是非常重要的。

相关技术中，往往通过建立人体的骨骼模型来实现运动姿态和轨迹的监测。不过，现有技术中的高精度实时建模方法大部分需要基于图像或者视频方可实现，其意味着对人体姿态和轨迹的监测需依赖于图像或视频的质量，换而言之也就是依赖拍摄设备的质量。因此，虽然采用基于图像或视频的方法在高品质图像或高清晰视频的前提下能有足够的准确率以及实时性，但是，其存在成本高的问题，且对于户外运动者来说，布置可跟踪的高成本拍摄设备对其在运动期间实时跟踪显然是不现实的；此外，高成本的拍摄设备在光线差的情况下仍不能获得高清晰的图片，由此可见，基于图像或者视频实现的高精度实时建模方法还存在受环境因素(比如光线、温度和湿度等)影响大的问题，进而可能导致建模结果存在误差。

发明内容

本申请提供一种实时运动轨迹监测方法、装置、设备及可读存储介质，以解决相关技术中存在的成本高和受环境因素影响大的问题。

第一方面，提供了一种实时运动轨迹监测方法，包括以下步骤：

接收可穿戴设备发送的第一关节在第T时刻的第一旋转向量和第一瞬时加速度信息；

基于第一旋转向量从预设的点云数据库中查找出对应的第一位置集合，预设的点云数据库包括旋转向量和位置集合之间的映射关系，位置集合包括与关节对应的多个预设位置坐标；

获取第一关节在第T-1时刻的第二位置集合，并根据所述第二位置集合和第一位置集合从预设的点云数据库中筛选出第一点云状态空间，所述第一点云状态空间包括多个点云状态，每个点云状态由第一位置集合中的预设位置坐标和第二位置集合中的预设位置坐标组成；

基于调频连续波测距计算在第T时刻的智能终端与可穿戴设备间的距离，得到第一距离；

分别获取在第T-1时刻的智能终端与可穿戴设备间的第二距离、在第T-2时刻的智能终端与可穿戴设备间的第三距离、第一关节在第T-1时刻的第一实际位置坐标和第一关节在第T-2时刻的第二实际位置坐标；

基于第一距离、第二距离、第三距离、第一实际位置坐标和第二实际位置坐标计算出智能终端在第T时刻的位置坐标；

将第一瞬时加速度信息、第一点云状态空间和智能终端在第T时刻的位置坐标输入至隐马尔可夫模型，得到第一关节在第T时刻的第三实际位置坐标。

一些实施例中，在所述接收可穿戴设备发送的第一关节在第T时刻的第一旋转向量和第一瞬时加速度信息的步骤之前，还包括：

基于D-H模型对手臂运动进行建模，得到连杆模型；

将手臂上的多个关节角输入至所述连杆模型，得到多个旋转向量；