一种基于Kinect传感器的老年II型糖尿病患者运动训练系统的制作方法

1.一种基于Kinect传感器的老年II型糖尿病患者运动训练系统，其特征在于，主要包括筛选模块、学习模块、评测模块、交互模块，

1)所述筛选模块需要启动Kinect传感器，与计算机连接，针对BBS的14个分项，将选择评分体统、计时器、骨骼图像、彩色流图像和指示标结合在一起，建立一套连续评分系统，检测人员根据评分系统可以在电脑上对糖尿病患者进行评估并筛选可以进行运动训练的患者；

2)所述学习模块提供轨迹训练、跟踪训练和熟练度评测，其中，

轨迹训练将开脉太极拳套路姿势设计成固定路线，患者根据数字显示，依次进行路线轨迹追寻，以熟悉开脉太极拳的基本动作；

跟踪训练提供视频指导和动作提示，患者需要根据指示完成指定动作；

熟练度评测根据患者的完成速度进行打分；

3)所述评测模块通过建立新的坐标系，引入标准向量的概念，对标准姿势的空间向量进行记录，通过患者相应动作与标准向量的比较，确定动作角度是否达标，减少动作误差，达到评级效果；标准向量的引入，解决不同人群因为身高臂长不同而无法制定标准距离的难点，针对不同患者，计算出不同的标准距离，通过空间距离和角度的双重评测，提高评测精度，降低角度因空间旋转出现的误差；

4)所述交互模块通过Kinect和Unity 3D技术的有效结合，提供一种远程互动训练平台，糖尿病患者可以在虚拟环境中进行太极拳的互动训练，通过网络连接可和其它老年人患者一起进行开脉太极拳训练。

2.根据权利要求1所述的一种基于Kinect传感器的老年II型糖尿病患者运动训练系统，其特征在于：所述筛选模块中的BBS包涵14个分项，每个项目分值在0～4分，根据患者不同的表现进行打分，测试结果分为三挡，分为0～20分，21～40分，41～56分，三个阶段分别表示摔倒的风险程度，一般总分低于40分就不能作为实验对象。

3.根据权利1所述的一种基于Kinect传感器的老年II型糖尿病患者运动训练系统，其特征在于：

所述学习模块中的轨迹训练将开脉太极拳的不同动作设定为一定的路线，患者可以通过Kinect控制虚拟双手移动，并完成规定项目；

跟踪训练将Kinect各个动作分解成不同模块，患者通过双手移动到指定位置启动游戏，按照指示灯完成规定动作，其中提供文字指导和视频指导，患者可以通过语音识别或是点击方式启动视频指导，做到居家独自训练，完成所有动作会有一个简单的评分；

熟练度评测在跟踪训练基础上建立，将完成前项动作提示后动作，改为每一个动作提示后给予不同的完成时间，根据不同完成时间的完成比例进行打分，从而对老年人的开脉太极拳熟练度评分。

4.根据权利要求1所述的一种基于Kinect传感器的老年II型糖尿病患者运动训练系统，其特征在于：所述步骤3中评测模块中新的坐标系是按照如下方法构建的：

Kinect感应器在探测时以仪器本身为坐标原点，X轴是从Kinect感应器角度观看，左边为正半轴，右边为负半轴，Y轴正轴竖直向上，Z表示纵深程度，Kinect摄像方向为正方向，患者在进行相关测试前，需要在Kinect设备面前竖直站立5s用于坐标系的重建，以右踝骨点、左脚点和右脚点建成水平面，凭借脊柱点、左臀点、右臀点建立冠状面，两个平面建立可以确定水平面。

5.根据权利要求1所述的一种基于Kinect传感器的老年II型糖尿病患者运动训练系统，为减少评测误差，采用一维中值滤波方法剔除异常滤波数据，有效提高数据精度，使数据平稳。

6.根据权利1所述的一种基于Kinect传感器的老年II型糖尿病患者运动训练系统，所述步骤3的角度评测中每一个肢体动作有两次角度测评：

第一次角度测评中，针对四肢给出四个标准方向向量标准向量是采集已熟练开脉太极人员在不同姿势下的骨骼向量，通过Kincet采集左手腕点a₁、左肘点b₁和左肩膀点c₁、右手腕点a₂、右肘点b₂和右肩膀点c₂、左踝骨点d₁、左膝盖点e₁和左臀点f₁、右踝骨点d₂、右膝盖点e₂和右臀点f₂，在角度组中建立四个向量分别是采用骨骼点的连接向量与标准向量进行向量比较，从而确认角度是否达标；

角度计算公式如下。

组1为：

组2为：

组3为：

组4为：

根据级别不同进行打分，设定五级标准，骨骼向量与标准方向向量角度范围在5度之内，则给10分，在5度—10度就给8分，10度—15度为6分，15度—20度为4分，在20度之外均为2分；

第二次角度评测中，引入四个标准向量，与进行比较，从而确认角度是否达标。角度计算公式如下；

组1为：

组2为：

组3为：

组4为：

根据不同的级别进行打分，设定五级标准，如果骨骼向量与标准方向向量角度范围在5度之内，则给10分，在5度—10度就给8分，10度—15度为6分，15度—20度为4分，在20度之外均为2分。

7.根据权利1所述的一种基于Kinect传感器的老年II型糖尿病患者运动训练系统，所述步骤3中的距离评测为：

在进行相关评测之前，需要计算出不同人的标准距离向量，通过动态向量和标准距离向量的计算，确认距离差，从而衡量动作达标程度，引入前文中的标准向量

标准距离向量计算如下：

(1)左手标准距离向量

左手标准距离向量需要引入左手腕静态数值a₁(x₉,y₉,z₉)、左肘静态数值b₁(x₁₁,y₁₁,z₁₁)、左肩膀静态数值c₁(x₁₃,y₁₃,z₁₃)、脊柱静态值k(x₂₁,y₂₁,z₂₁)、左手静态数值g₁(x₂₂,y₂₂,z₂₂)；

左手Y值(在kinect中Y为竖直轴，Y值是左手在标准状态下坐标点数值)，通过左肩膀静态y₁₃与脊柱静态值y₂₁做差，加上c₁到b₁的长度在方向上的Y值大小(其中坐标轴正向为正，反向为负)，再加上b₁到a₁的长度在方向上Y值大小(其中坐标轴正向为正，反向为负)，最后加上静态左手腕y₉减去静态左手y₂₂；

$\begin{array}{c}{Y}_1=y_{13}-y_{21}\±\sqrt{{(x_{13}-x_{11})}^2+{(y_{13}-y_{11})}^2+{(z_{13}-z_{11})}^2}\×\frac{y_1}{\sqrt{{\left(x_1\right)}^2+{\left(y_1\right)}^2+{\left(z_1\right)}^2}}\\ \±\sqrt{{(x_{11}-x_9)}^2+{(y_{11}-y_9)}^2+{(z_{11}-z_9)}^2}\×\frac{y_5}{\sqrt{{\left(x_5\right)}^2+{\left(y_5\right)}^2+{\left(z_5\right)}^2}}+y_9-y_{22}\end{array}$

横轴X的标准距离，左肩膀静态x₁₃与脊柱静态值x₂₁做差，加上c₁到b₁的长度在方向上的X值大小(其中坐标轴正向为正，反向为负)，再加上b₁到a₁的长度在方向上X值大小(其中坐标轴正向为正，反向为负)；

$\begin{array}{c}{X}_1=x_{13}-x_{21}\±\sqrt{{(x_{13}-x_{11})}^2+{(y_{13}-y_{11})}^2+{(z_{13}-z_{11})}^2}\×\frac{x_1}{\sqrt{{\left(x_1\right)}^2+{\left(y_1\right)}^2+{\left(z_1\right)}^2}}\\ \±\sqrt{{(x_{11}-x_9)}^2+{(y_{11}-y_9)}^2+{(z_{11}-z_9)}^2}\×\frac{x_5}{\sqrt{{\left(x_5\right)}^2+{\left(y_5\right)}^2+{\left(z_5\right)}^2}}\end{array}$

纵深轴Z的标准距离，计算c₁到b₁的长度在方向上的Z值大小(其中坐标轴正向为正，反向为负)，再加上b₁到a₁的长度在方向上Z值大小(其中坐标轴正向为正，反向为负)；

$\begin{array}{c}{Z}_1=z_{13}-z_{21}\±\sqrt{{(x_{13}-x_{11})}^2+{(y_{13}-y_{11})}^2+{(z_{13}-z_{11})}^2}\×\frac{z_1}{\sqrt{{\left(x_1\right)}^2+{\left(y_1\right)}^2+{\left(z_1\right)}^2}}\\ \±\sqrt{{(x_{11}-x_9)}^2+{(y_{11}-y_9)}^2+{(z_{11}-z_9)}^2}\×\frac{z_5}{\sqrt{{\left(x_5\right)}^2+{\left(y_5\right)}^2+{\left(z_5\right)}^2}}\end{array}$

从上文可以得到左手的标准坐标位置G₁(X₁,Y₁,Z₁)，通过计算可得标准距离向量为

(2)右手标准距离向量

右手标准距离向量，需要引入右手腕静态数值右肘静态数值b₂(x₁₂,y₁₂,z₁₂)、右肩膀静态数值c₂(x₁₄,y₁₄,z₁₄)、脊柱静态值k(x₂₁,y₂₁,z₂₁)、右手静态数值g₂(x₂₃,y₂₃,z₂₃)；

按照左手计算方法可以得到右手的标准坐标位置G₂(X₂,Y₂,Z₂)，通过计算可得标准距离向量为

(3)左脚标准距离向量

左脚标准距离向量，需要引入左踝骨静态数值d₁(x₁₅,y₁₅,z₁₅)、左膝盖静态数值e₁(x₁₇,y₁₇,z₁₇)、左臀静态数值f₁(x₁₉,y₁₉,z₁₉)、脊柱静态值k(x₂₁,y₂₁,z₂₁)、左手静态数值g₁(x₂₂,y₂₂,z₂₂)；

左脚的坐标Y值(在kinect中Y为竖直轴，Y值是左脚在标准状态下坐标点数值)，静态坐标对比点为k(x₂₁,y₂₁,z₂₁)，通过左臀静态y₁₉与脊柱静态值y₂₁做差，加上f₁到e₁的长度在方向上的Y值大小(其中坐标轴正向为正，反向为负)，再加上e₁到d₁的长度在方向上Y值大小(其中坐标轴正向为正，反向为负)；

$\begin{array}{c}{Y}_3=y_{19}-y_{21}\±\sqrt{{(x_{19}-x_{17})}^2+{(y_{19}-y_{17})}^2+{(z_{19}-z_{17})}^2}\×\frac{y_3}{\sqrt{{\left(x_3\right)}^2+{\left(y_3\right)}^2+{\left(z_3\right)}^2}}\\ \±\sqrt{{(x_{17}-x_{15})}^2+{(y_{17}-y_{15})}^2+{(z_{17}-z_{15})}^2}\×\frac{y_7}{\sqrt{{\left(x_7\right)}^2+{\left(y_7\right)}^2+{\left(z_7\right)}^2}}\end{array}$

横轴X的标准距离，左臀静态x₁₉与脊柱静态值x₂₁做差，加上f₁到e₁的长度在方向上的X值大小(其中坐标轴正向为正，反向为负)，再加上e₁到d₁的长度在方向上X值大小(其中坐标轴正向为正，反向为负)；

$\begin{array}{c}{X}_3=x_{19}-x_{21}\±\sqrt{{(x_{19}-x_{17})}^2+{(y_{19}-y_{17})}^2+{(z_{19}-z_{17})}^2}\×\frac{x_3}{\sqrt{{\left(x_3\right)}^2+{\left(y_3\right)}^2+{\left(z_3\right)}^2}}\\ \±\sqrt{{(x_{17}-x_{15})}^2+{(y_{17}-y_{15})}^2+{(z_{17}-z_{15})}^2}\×\frac{x_7}{\sqrt{{\left(x_7\right)}^2+{\left(y_7\right)}^2+{\left(z_7\right)}^2}}\end{array}$

纵深轴Z的标准距离，计算f₁到e₁的长度在方向上的Z值大小(其中坐标轴正向为正，反向为负)，再加上e₁到d₁的长度在方向上Z值大小(其中坐标轴正向为正，反向为负)，左脚和左脚踝在深度上距离差，计算左脚静态x₂₄与左踝骨静态值x₁₅做差；

$\begin{array}{c}{Z}_3=\±\sqrt{{(x_{19}-x_{17})}^2+{(y_{19}-y_{17})}^2+{(z_{19}-z_{17})}^2}\×\frac{z_3}{\sqrt{{\left(x_3\right)}^2+{\left(y_3\right)}^2+{\left(z_3\right)}^2}}\\ \±\sqrt{{(x_{17}-x_{15})}^2+{(y_{17}-y_{15})}^2+{(z_{17}-z_{15})}^2}\×\frac{z_7}{\sqrt{{\left(x_7\right)}^2+{\left(y_7\right)}^2+{\left(z_7\right)}^2}}+z_{24}-x_{15}\end{array}$

从上文可以得到左脚的标准坐标位置H₁(X₃,Y₃,Z₃)，通过计算可得标准距离向量为

(4)右脚标准距离向量

右脚标准距离向量，需要引入右踝骨静态数值d₂(x₁₆,y₁₆,z₁₆)右膝盖静态数值e₂(x₁₈,y₁₈,z₁₈)、右臀静态数值f₂(x₂₀,y₂₀,z₂₀)、脊柱静态值k(x₂₁,y₂₁,z₂₁)；

按左脚计算方法可得右脚的标准坐标位置H₂(X₄,Y₄,Z₄)，通过计算可得标准距离向量为

计算完标准距离向量后，需要得到动态距离向量，通过空间向量的计算可以进行距离评测；

引入左手动态数值g₁₁(x₂₆,y₂₆,z₂₆)、右手动态数值左脚动态数值h₁₁(x₂₈,y₂₈,z₂₈)、右脚动态数值h₂₁(x₂₉,y₂₉,z₂₉)、脊柱动态数值k₁(x₃₀,y₃₀,z₃₀)；

求出动态向量值

而距离的计算公式如下，通过空间平移可以使得动态向量和静态向量有共同基点

左手距离向量

右手距离向量

左脚距离向量

右脚距离向量

之后计算

$l_1=\sqrt{{(X_1-(x_{26}-x_{30}\left)\right)}^2+{(Y_1-(y_{26}-y_{30}\left)\right)}^2+{(Z_1-(z_{26}-z_{30}\left)\right)}^2}$

$l_2=\sqrt{{(X_2-(x_{27}-x_{30}\left)\right)}^2+{(Y_2-(y_{27}-y_{30}\left)\right)}^2+{(Z_2-(z_{27}-z_{30}\left)\right)}^2}$

$l_3=\sqrt{{(X_3-(x_{28}-x_{30}\left)\right)}^2+{(Y_3-(y_{28}-y_{30}\left)\right)}^2+{(Z_3-(z_{28}-z_{30}\left)\right)}^2}$

$l_4=\sqrt{{(X_4-(x_{29}-x_{30}\left)\right)}^2+{(Y_4-(y_{29}-y_{30}\left)\right)}^2+{(Z_4-(z_{29}-z_{30}\left)\right)}^2}$

距离评测方法是通过计算左右手和左右脚相对标准坐标点的距离来评估距离达标程度，设定标准数据点与动态数据点的距离在20cm内为优秀距离，5分；设定标准数据点与动态数据点的距离在20cm—30cm为良好距离，4分；设定标准数据点与动态数据点的距离在30cm—40cm为及格距离，3分；其它距离为1分。

8.根据权利1所述的一种基于Kinect传感器的老年II型糖尿病患者运动训练系统，所述交互模块，需要Kinect和Unity 3D的结合运用，通过人体模型构建完成人物模型构建，将人物模型导入Unity 3D，通过骨骼绑定实现老年人患者带动模型运动，实现人机互动。