基于运动捕捉的高尔夫挥杆分析与辅助训练系统设计

（郑州铁路职业技术学院，郑州，450052）

基于运动捕捉的高尔夫挥杆分析与辅助训练系统设计

王娟娟

（郑州铁路职业技术学院，郑州，450052）

高尔夫运动作为新型的高端运动项目，正在被越来越多的人接受。而运动捕捉技术在体育训练中的广泛应用，对提高运动员的高尔夫运动水平，具有重要的作用.本文通过运用虚拟现实技术，对高尔夫运动员挥杆动作进行捕捉，并建立数据库，与训练者进行比对，同时通过比对可得出相应的参数，以此给予教练更好的训练方法。

GolfSense；Kinect；运动捕捉；数据采集；辅助训练系统

随着人们生活水平的提高，人们开始越来越多的追逐比较高端的体育运动。同时现行的高尔夫体育运动在很大程度上都是依靠教练对运动员实行一对一的教学，而造成了教练资源的浪费。此外，随着虚拟现实技术、数字特此技术、运动捕捉技术和传感器技术的不断发展，对运动的捕捉等已经包含了机械式、光学式等多种不同原理。本文则对不同原理技术的高尔夫挥杆动作捕捉技术原理进行介绍，并设计出可用于辅助高尔夫教学的系统，具有很强的实用性。

1 基于不同原理的高尔夫挥杆捕捉原理分析

1.1影像法

基于影像法的高尔夫辅助系统是由北京的盈智恒信科技与深圳的体育用品公司所共同引进开发的一种视频分析技术。通过该视频技术，可对高尔夫运动员的挥杆动作进行慢放、定格、放大并可进行标注等简单的一些技术处理，同时给予高尔夫运动员比较直观的视觉的效果，从而促进运动员的相关训练。该技术主要是通过数码原理，对相关对视频进行慢放等，从而形成良好的辅助训练方法。

1.2便携式传感器法

该方法是通过GolfSense软件而实现对高尔夫运动的捕捉，并实现对其辅助训练。该平台是由硬件和软件、云计算平台共同构成，通过其手套（如图1）上的运动捕捉，可精确的实现对各个不同角度的数据的额采集，并对每杆成败得失关键数据进行分析，以此给予运动员更好的辅导。通过该系统可以让运动员从而个不同的角度对自己的挥杆动作进行分析，从而使得自己的动作得到不断的优化，以此提高运动员训练的成绩。

图1 GolfSense运动捕捉的手套

1.3图析法

图析法辅助系统是通过我们比较常见的方法来进行设计，其基本的原理是通过在身上进行手工的标注，并通过光学传感器得出不同关节所运动的物理参数，如速度、角速度、加速度等，然后通过这种捕捉到的参数，将其和标注的参数进行对比，从而获取标准与实际之间所形成的差距，以便教练给予运动员更好的训练方案。

2 高尔夫挥杆动作的运动捕捉

2.1硬件的选择

在该设计中，我们参考北京邮电大学邓小园在对高尔夫运动中的设计，采用微软公司的Kinect硬件对高尔夫挥杆动作进行捕捉，这主要是因为该软件具有强大的人机交互的能力，通过对运动的捕捉，可实时的获得运动员的相关的动作，并在PC电脑上生成动画。同时该深度摄像头支持对运动员手势和全身骨骼的捕捉，具有很强的实用性。

2.23D骨賂引擎构建

在对高尔夫运动进行挥杆动作的捕捉的时候，首先必须建立人体和球杆的三维立体模型。而对三维立体模型的构建，通常采用两种方式：第一是通过数学函数进行构建；另外一种方式是通过运动3D软件进行构建。而通过3D软件对模型的构建中，通常则采用吴永栋提出的数字人构建。而吴永栋的思路是将人体模型分成骨架和其他不同部位分成总共53块，每个不同的部位又围绕着各自相应的关节进行旋转。同时也可利用专门的Cal3D软件，通过设定相应的骨骼号，并利用setRotation函数对人体动作进行坐标设定和空间旋转，并计算出其中每个节点的位置，在利用刷新帧，即可实现挥杆动作的同步。

2.3高尔夫运动中的单平面

高尔夫运动其主要的动作步骤可分为七步，而在训练中对单平面的训练是最重要的步骤。因此，在实际的操作中，往往通过计算连个平面轨迹之间的夹角来检测其是否处于同一个平面。从而实现对高尔夫挥杆动作的分析。

3 辅助训练系统的设计与实现

3.1设计思路

本文利用Kinect完成对数据的实时采集，并将捕捉到的数据和标准运动员的数据进行比对，并得出相应的参数结果分析，以此为教练提供更加具体的训练方案。

图2 辅助训练系统整体架构设计

3.2系统整体架构与功能模块设计

该系统主要包括硬件和软件系统构成，其中硬件系统则采用PC电脑和一台微软的XBOX360 Kinect。两者之间通过USB实现连接；软件方面则主要包括对连接设备的驱动和对动作的处理；其次是对动作的分析软件。而对动作的捕捉则主要是对标准运动和训练运动数据的获取，以此为后面的比对奠定数据的基础；对动作的修复和对相关关节点数据的修复，运动的重定向是对相关的采集数据的处理，以此更好的对其角度等各方面进行修正；对运动的分析则主要是将训练者的数据和标准的动作的数据进行分析，包括角度、力度等，并通过单平面对其进行判断，从而得出相关的对比参数。而该软件的实现则通过运用Visual Studio 2010的环境下对系统进行搭建，并利用OSG+CAL+CEGU软件进行开发。

3.3系统的实现

3.3.1 对数据采集的实现

该步骤主要包括两个不同步骤，第一是建立标准的高尔夫动作训练库。高数据库的实现则主要是邀请高水平的运动员进行动作的模拟，并将动作分为上杆、转换、下杆、随杆等不同的步骤，并按照每秒30帧的速度实现对图像的采集；第二步是对实时的数据的采集。该数据实现的步骤是通过对实时数据的采集，通过对数据的修正，然后将这些参数赋予构建的3D模型，然后再通过3D模型进行动作的重现，以此得到相关的数据的比对。

3.3.2 高尔夫辅助训练

在数据采集之后，通过一定的处理即是对数据的比对。而对数据进行比对则是通过单平面、关节的运动轨迹、关节运动速度和关节所成的角度来对动作进行分析。在该系统中，我们则主要以单平面和关节自身的运动的轨迹来对其进行判断。

图3 高尔夫辅助训练系统实现

对单平面的判定则通常是将肩关节和手关节的平面进行整合，并查看两者之间的角度的方式来对单平面进行判断。如通过计算，存在一定的角度，则训练动作和标准动作存在着一定的差距。

对运动轨迹进行判断，主要是通过采集关节的运动轨迹的参数，并与标准的七个不同分解动作的关节的参数进行对比，从而绘制出训练者和比对着之间的不同参数的图形。

4 结束语

虚拟现实技术作为集计算机技术、图形图像技术等为一体的综合性学科，在体育当中的应用也越来越广泛。本文通过运用三维立体软件对高尔夫挥杆动作的构架，并通过数据的采集和对数据的修正，实现将参数和人体模型进行合并，从而实现动作的动画重复，并通过对数据的比对和分析，实现教练对运动员动作的更加详尽的分析，以此提供更为合适的教学方案。

[1] 邓小园，基于Kiiiect运动捕捉的高尔夫挥杆分析与辅助训练系统的研制[D]，北京邮电大学，2013

[2] 贾程程,许相莉,周春光等.基于链码的人体骨架建模[J].吉林大学学报(理学版)2010,48 (4): 641-645.

[3] Livingston,M.A.Performance measurements for the Microsoft Kinect skeleton[J] .Virtual Reality Workshops(VR)?2012 IEEE.

[4] 张毅,张烁.基于Kinect深度图像信息的手势轨迹识别及应用.计算机应用研 .2012

王娟娟，女，1973年2月，讲师，研究方向：体育教学与训练。

Motion capture golf swing analysis and assistant training system design based on

Wang Juanjuan
(Zhengzhou Railway Vocational and Technical College,Zhengzhou，450052)

Golf as a high-end sports model, is being accepted by more and more people.The motion capture technology is widely used in the sport training,to improve the golf athletes,has an important role.In this paper,through the use of virtual reality technology,the golf swing is captured,and the establishment of a database,and carry on training than,and by comparing the corresponding parameters,training method to give the coach better.

GolfSense;Kinect;motion capture;data acquisition;auxiliary training system