基于物联网的可穿戴式游泳姿态测量系统设计与数据分析

郑 凯

(中北大学 信息与通信工程学院，山西 太原 030051)

随着传感器技术、 信息与通信技术的快速发展，特别是物联网技术和无线传感网络技术的发展给可穿戴式医疗保健装置的研发提供了巨大的机遇和挑战.近年来，国内外众多研究单位和企业都在可穿戴移动装置上开展了较多研究，并取得了丰厚的研究成果和经验.这类装置主要监测人体的运动信息(加速度、 速度、 位置等)、 生命体征信息(血糖、 血压、 心率、 体温、 血氧含量等)和环境信息(温度、 湿度等)等，并结合相关理论进行数据分析，给出特定的反馈建议[1-3].

目前，不论是用于医疗中心的疾病康复治疗和运动损伤恢复，还是用于专业运动员日常训练中的损伤预防和动作评估，对体育运动的实时监测已经成为了国内外研究的一个热点[4-6].其中，由于游泳运动中的动作不对称性可以反映出许多脊柱类疾病和运动损伤，游泳运动已经被认为是一种用于康复治疗中非常重要的体育运动，且水疗法也被认为是物理疗法中主要的治疗方式[7].在水中运动治疗和游泳时，水的浮力减弱了人体重力的影响，这对脊柱和膝、 踝关节等有很好的保护作用[8]，这也是受伤或手术后康复治疗选择游泳的原因之一.此外，游泳运动对自闭症患者也有很大的好处[9].

针对游泳运动的实时监测问题，以医疗中心中物理康复治疗和专业运动员训练中的损伤预防为主要目的，本研究提出了一种基于物联网的可穿戴式游泳姿态测量的设计方案，可在不影响游泳者进行游泳锻炼的情况下实时获取游泳时的运动信息(包括加速度信息和身体旋转角信息)，并将其上传至上位机监测平台，治疗师或教练可在上位机平台实时查看监测数据和数据分析结果，并针对实际情况给出反馈意见.本文还对该方案进行了实验验证，并对实际测量的运动信息进行了分析处理，对康复治疗中患者的身体状况评估和对游泳运动员的动作评估有一定的参考价值.

1 测量系统结构与原理

本文设计的游泳姿态测量系统主要由游泳姿态测量装置、 无线网络和上位机监测平台三部分组成，如图 1 所示.在无线网络覆盖的情况下，游泳姿态测量装置实时采集游泳者的运动信息，嵌入式Wi-Fi模块通过IEEE 802.11标准协议将运动信息数据发送到上位机监测平台，监测软件实时将接收到的运动信息进行显示，供治疗师或教练查看.

图 1 基于物联网的游泳姿态测量系统结构Fig.1 System structure of monitoring swimming posture based on internet of things

根据物联网的体系结构[10]，游泳姿态测量装置属于感知延伸系统层，包括探测游泳者运动信息的三轴加速度传感器、 三轴陀螺仪传感器、 嵌入式Wi-Fi模块和电池； 无线网络属于异构融合的通信网络层，可为已有的无线路由器，为数据传输提供无线网络覆盖； 上位机监测平台属于服务用户的应用层，包括移动电脑和监测软件.

2 系统设计

2.1 游泳姿态测量装置硬件设计

游泳姿态测量装置的内部结构如图 2 所示，传感器部分采用6DOF集成传感器模块，处理器和通信部分采用嵌入式Wi-Fi模块.嵌入式Wi-Fi模块内嵌的处理器通过IIC总线协议对传感器模块进行设置和数据传输，内嵌的Wi-Fi模块通过IEEE 802.11协议将数据发送出去.

图 2 游泳姿态测量装置的内部结构Fig.2 Internal structure of swimming posture monitoring device

2.1.1 集成传感器模块

系统所选用的传感器为MPU-6050传感器模块，如图 3(a) 所示，它集成了16 bits的三轴MEMS加速度计和三轴MEMS陀螺仪，相比于多组件方案，免除了组合陀螺仪和加速度传感器时的轴间误差，可通过IIC接口以单一数据流的形式进行数据传输.MPU6050芯片中还内置了含数据滤波算法的数据处理子模块，传感器输出的测量数据的精度很高.其中，三轴加速度计的测量范围可配置为正负2/4/8/16 g，三轴陀螺仪的测量范围可配置为正负250/500/1 000/2 000 dps(度/秒)，由于游泳运动中各方向上的加速度幅值和角速度幅值都分别低于2 g和360 dps，因此在本设计中将加速度计和陀螺仪的测量范围分别设为2 g和500 dps.由于游泳运动信号的信号带宽小于 50 Hz，在本设计中采用100 Hz的采样频率进行运动信息测量.

图 3 游泳姿态测量装置内部模块Fig.3 Internal modules of swimming posture monitoring device

2.1.2 嵌入式Wi-Fi模块

系统所选用的处理器和通信部分为低功耗嵌入式Wi-Fi模块EMW3162，如图 3(b) 所示，它集成了微控制器(STM32F205)和无线通信模块，微控制器中内嵌了包含TCP/IP协议栈、 Wi-Fi射频驱动等的软件库，具有快速联网速度、 高效事件处理机制等特性，可实现20 Mbps的传输速度.内嵌处理器通过IIC接口读取传感器模块的测量数据，WLAN子模块将TTL电平数据转化为符合以IEEE 802.11标准协议的基带信号，经2.4 GHz 射频调制后通过板载PCB天线或外置天线将数据发送出去.该模块内嵌的软件库采用标准的BSD socket API为基础，结合简单易用的无线网络配置API，可以很方便地建立与上位机之间的通信，实现测量数据的快速传输.

2.2 游泳姿态监测软件平台设计

本系统的游泳姿态监测软件平台采用NI公司的LabVIEW软件进行设计，为避免软件平台运行时出现在多任务多线程下占用资源过多的问题，采用模块化设计的原则，将其结构分为多个模块，如图 4 所示，包含网络通信模块、 数据监控模块和数据处理与显示模块.监测软件界面如图 5 所示.

图 4 游泳姿态监测软件平台结构Fig.4 Structure of swimming posture monitoring software

图 5 游泳姿态监测软件平台界面Fig.5 Swimming posture monitoring platform

网络通信模块主要是基于TCP/IP协议实现监测平台与游泳姿态测量装置之间的无线数据传输，主要包括无线网络连接，波特率、 端口等网络参数设置等任务.在本系统中，游泳姿态监测软件平台被设置为TCP/IP服务器，游泳姿态测量装置设置为TCP/IP客户端，当客户端通电运行后，会根据静态IP自动连接服务器，建立网络连接后在监测软件平台上显示网络连接状态.

数据监控模块主要是实现对游泳姿态测量装置的实时数据监控，包括监控控制和数据读取功能.在监测平台与游泳姿态测量装置之间建立无线网络通信后，如果游泳姿态测量装置获取运动数据并向监测平台发送数据，TCP接收缓存中会接收到数据，模块实时从缓存中读取数据并将其传递到下一个模块.

数据处理与显示模块主要是实现对监测数据的处理、 存储和显示等.根据6DOF集成传感器的数据标准，提取三轴加速度传感器和三轴陀螺仪的单轴数据，然后将其以波形图的方式进行显示，并存储为表格文件，便于未来分析和查阅数据.

3 实验测试与数据分析

3.1 实验测试与结果

本实验选择人体下背部(约位于人体重心垂线上)为游泳姿态测量装置佩戴部位，完成防水防护后用定制的腰带将其固定在被测试者身上，如图 6 所示.为了获得标准的游泳姿态信号，测试者选择为专业的游泳教练(男，36岁)，采用不同泳姿在中北大学游泳馆(游泳池长度为50 m，如图 7 所示)进行实验测试.

图 6 游泳姿态测量装置佩戴图Fig.6 Wearing diagram of monitoring device

图 7 中北大学游泳馆Fig.7 Swimming pool of NUC

实验一为测试者分别采用高强度蝶泳、 仰泳、 蛙泳和自由泳4种泳姿进行测试，测量装置连续监测测试者身体的加速度信号和陀螺仪信号，如图 8 所示.由于仰泳和自由泳是游泳康复治疗锻炼中最受欢迎的泳姿，实验二针对这两种泳姿开展进一步实验，测试者分别采用3种游泳强度的仰泳和自由泳进行测试(测试顺序为低强度仰泳、 中强度仰泳、 高强度仰泳，低强度自由泳、 中强度自由泳、 高强度自由泳)，连续监测的加速度信号和陀螺仪信号如图 9 所示.

图 8 蝶泳、 仰泳、 蛙泳、 自由泳对应的运动信号Fig.8 Signals of butterfly, backstroke, breaststroke and front crawl

图 9 低、 中、 高强度的仰泳和自由泳对应的运动信号Fig.9 Signals of backstroke and front crawl with three swimming intensities

由上述两组实验数据可知，本文中的游泳姿态测量装置，可以实时获取人体游泳时的三轴加速度信息和三轴陀螺仪信息，经简单分析后可为康复治疗师提供准确的人体身体状况信息.其中，人体游泳时的各轴加速度AX,XY和AZ大小都不超过±2g0，各轴角速度ωX,ωY和ωZ大小不超过±340 deg/s，且游泳动作的频率f在2 Hz以下.

3.2 数据分析

由于佩戴的游泳姿态测量装置中传感器的X轴与人体中轴线对齐，所以X轴数据表示人体前进方向上的运动信息，Y轴数据表示人体左右两侧方向上的运动信息，Z轴表示人体上下垂直方向上的运动信息.

根据图 8 中4种泳姿的运动信息可知，只有仰泳对应的Z轴加速度数据为负值，这恰好与只有仰泳面部朝上的游泳姿势相符合； 只有仰泳和自由泳对应的Y轴陀螺仪数据幅值很大，这与仰泳与自由泳需要左右转动身体的特点相符合； 只有蝶泳和蛙泳对应的X轴陀螺仪数据和Z轴加速度数据的幅值很大，这与蝶泳和蛙泳主要依靠XZ平面运动的特点相符合； 但是蝶泳和蛙泳对应的X轴陀螺仪数据的波形形状明显不同，这是由于这两种泳姿的肢体动作不同.因此，可以直接根据以上运动信息特点进行人体泳姿识别.

根据图 9 中不同强度仰泳和自由泳的运动信息明显可知，两种泳姿的X轴加速度幅值与角速度频率都随着游泳强度的增加而增加.根据仰泳和自由泳泳姿的特点，人体左右两侧动作相似且交替发生； 同时测量装置的X轴方向与人体中轴线一致，Y轴的运动信息(特别是Y轴角速度信息)是一个有较强规律性的简单周期信号，表示人体在游泳时的左右旋转角速度，利用式(1)对其积分可得人体游泳时的旋转角.本文提取实验二中不同强度和泳姿的旋转角数据，并以其为基本数据进行分析，图10中为中强度仰泳和自由泳过程中人体相对于中轴线的旋转角曲线.

(1)

图 10 中强度仰泳和自由泳的旋转角信号Fig.10 Rotation angle for backstroke and front crawl with medium swimming intensities

由图 10 可看出，旋转角可清楚地记录人体的游泳节奏，具有良好的信号特征.结合信号分析技术，还可提取信号周期、 最大值和最小值，用于表示游泳动作周期和向左右两侧旋转角大小.这些信息很难直接通过人眼进行准确观察，可以作为反馈信息提供给康复治疗师用于游泳康复治疗训练，或者提供给专业教练用于预防专业运动员的日常训练损伤.

如图 10 所示，分别对中强度仰泳和自由泳的旋转角信号进行最大值(左手动作旋转角)、 最小值(右手动作旋转角)提取，根据旋转角信号过零点的时间确定左手动作周期TL(左手动作的持续时间)和右手动作周期TR(右手动作的持续时间).同理，分别提取低、 中、 高强度的仰泳和自由泳运动信息中人体旋转角信号，并求取最大值、 最小值和左右手动作周期.

图 11 表示低、 中、 高强度的两种泳姿下左手和右手动作旋转角曲线图.明显可知，低强度游泳的旋转角比高强度游泳的要大.图 12 表示低、 中、 高强度的两种泳姿左手和右手的动作周期散点图.明显可知，低强度游泳的动作周期比高强度游泳的要长.综合图 11 和图 12 的结果可知，低强度游泳的动作幅度要大于高强度游泳，且低强度游泳的动作周期要比高强度游泳长，这与测试者实际的游泳动作特点相符合.

图 12 低、 中、 高强度仰泳和自由泳的左右手的动作周期散点图Fig.12 Stroke periods for backstroke and front crawl with three swimming intensities

在游泳康复治疗训练中，治疗师通常会要求游泳者按照某特定强度和频率去游泳； 在专业运动员的日常训练和动作评估中，教练也会要求运动员按照特定强度和频率去完成一系列游泳动作.因此，在特定强度和频率的游泳过程中，游泳者左右手动作的旋转角大小和动作周期基本保持一个稳定的数值.如果游泳者在游泳过程中疲劳程度增加，游泳者会用尽全力维持原来的运动状态，但在动作控制的精度上会有越来越大的偏差，因此可用一定时间内旋转角大小的方差来评估游泳者的疲劳程度.如果游泳者的身体存在某些脊柱疾病、 损伤或肢体损伤，在游泳过程中会产生一定程度上的左右手动作不对称，因此可以用左右手动作旋转角的差值和左右手动作周期的差值来评估游泳左右动作的不对称性.

4 结 论

本文设计了一种基于物联网的可穿戴式游泳姿态测量系统，可在不影响游泳运动的情况下实时获取游泳者的运动加速度信息和身体旋转角速度信息，并将其上传至上位机监测软件平台进行数据处理分析，文中提出的数据分析方法对游泳者的身体状况和游泳动作的评估有一定的参考价值.该系统可应用于游泳康复治疗和游泳运动员训练中的动作对称性、 疲劳程度和动作幅度等评估，也可应用于专业游泳教学和训练中的动作规范等.