一種投籃動作訓練方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及體育教學技術，更具體地說，涉及一種投籃動作訓練方法。
【背景技術】
[0002]傳統(tǒng)的投籃訓練包括理論學習與實踐練習。
[0003]理論學習通常只是通過經(jīng)驗傳授的方式對球員進行指導，包括從教科書、教練等對象進行學習。通過教科書進行學習時，存在的不足是，基本屬于純理論教學，無法做到“身教”，而且將晦澀的理論文字通過球員自身學習，轉(zhuǎn)化為實戰(zhàn)技術的過程，跟球員自身的學習與理解能力關系較大。而且對學習的結果，球員自身幾乎不可能驗證是否正確。通過教練進行學習時，與教科書相比，解決了“身教”的問題，但仍存在的不足是，教練也只能從表象上觀察球員的動作與訓練結果，教學質(zhì)量與教練水平的相關性非常大，而一名優(yōu)秀的教練指導的球員的數(shù)量也非常有限，不利于大范圍地進行訓練指導，效率極低。
[0004]對于實踐練習，現(xiàn)有技術公開有投籃訓練裝置，但僅能統(tǒng)計投籃結果的高低，并不能給球員予建議或分析。球員只能憑“熟能生巧”的方法進行訓練，事倍功半。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術的不足，提供一種結合籃球、投籃動作、命中率的投籃動作訓練方法。
[0006]本發(fā)明的技術方案如下:
[0007]—種投籃動作訓練方法，結合籃球反饋的籃球運動狀態(tài)信息、臂套反饋投籃時手臂的投籃動作、籃框反饋的命中率，進而得出投籃動作與籃球運動狀態(tài)、命中率的投籃關聯(lián)數(shù)據(jù)，并與預設的作為訓練標準的投籃動作模型進行對比，找出投籃關聯(lián)數(shù)據(jù)與投籃動作模型的差異項，并進行反饋，得到訓練數(shù)據(jù)；其中，所述的籃球運動狀態(tài)信息包括投射軌跡、飛行速度、轉(zhuǎn)速、出手角度；投籃動作包括肌肉發(fā)力大小、發(fā)力先后順序、手臂與手指的姿勢、手臂的動作軌跡。
[0008]作為優(yōu)選，根據(jù)不同身高、不同投籃距離，采用對應的投籃動作模型。
[0009]作為優(yōu)選，通過籃球內(nèi)的運動位置傳感器判斷籃球與籃框的相對位置。
[0010]作為優(yōu)選，進一步地，根據(jù)反饋的差異項，提供糾正建議。
[0011]作為優(yōu)選，對每次投籃訓練采集的所有數(shù)據(jù)進行存儲，作為歷史數(shù)據(jù)，用于分析投籃訓練的趨勢。
[0012]作為優(yōu)選，通過智能終端接收反饋的差異項，存儲每次投籃訓練采集的所有數(shù)據(jù)，并進行分析，針對反饋的差異項對應的訓練過程存在的不足，提供預設的指導信息。
[0013]作為優(yōu)選，對肌肉發(fā)力大小以投籃動作模型為參考值，給予用力過度、用力適中、用力過輕的分級。
[0014]作為優(yōu)選，臂套還反饋肌肉疲勞度，如果肌肉疲勞度超過預設的閥值，則判斷為疲乏。
[0015]作為優(yōu)選，通過籃球內(nèi)的運動位置傳感器反饋運動狀態(tài)信息，臂套通過SEMG傳感器反饋手臂肌肉的表面肌電信號，通過分析采集的表面肌電信號得到投籃時手臂與手指相關肌肉的發(fā)力大小、發(fā)力先后順序、手指使用情況，通過運動位置傳感器反饋手臂的運動軌跡及手臂的姿勢。
[0016]作為優(yōu)選，將訓練數(shù)據(jù)發(fā)送至服務器，不同用戶間進行數(shù)據(jù)交互與互動。
[0017]本發(fā)明的有益效果如下:
[0018]本發(fā)明提供以一種籃球訓練之動作與肌能狀態(tài)分析方法，用以分析球員進行投籃練習運動中的連貫姿勢與肌肉效能，并給予姿勢矯正與肌肉發(fā)力建議。反饋投籃時，根據(jù)實施需求，反饋籃球運動的出手角度、轉(zhuǎn)速、命中率、出手時間、累計命中率等，以及供球員記錄的投籃訓練數(shù)據(jù)結果、分析姿勢動作、肌肉發(fā)力狀態(tài)、手部疲勞狀態(tài)，并根據(jù)訓練數(shù)據(jù)結果給予建議與校正。進一步，還通過智能手機、計算機等智能終端，以圖形化介面還原呈現(xiàn)肢體動作連貫發(fā)力順序、施力程度，達到更智慧的達成訓練與提升技巧。
【附圖說明】
[0019]圖1是本發(fā)明所述的方法的原理流程圖；
[0020]圖2是檢測投籃時手臂的SEMG與動作軌跡的方法的原理流程圖。
【具體實施方式】
[0021]以下結合附圖及實施例對本發(fā)明進行進一步的詳細說明。
[0022]本發(fā)明提供一種投籃動作訓練方法，用于從人體的生理上反映投籃動作中，參與投籃動作的肌肉與手臂、手指的使用情況，進而有針對性地糾正投籃動作，提高投籃訓練的成果與效率。
[0023]如圖1所示，本發(fā)明所述的方法，結合籃球反饋的運動狀態(tài)信息、臂套反饋的投籃動作、籃框反饋的命中率，進而得出投籃動作與籃球運動狀態(tài)、命中率的投籃關聯(lián)數(shù)據(jù)，并與預設的作為訓練標準的投籃動作模型進行對比，找出投籃關聯(lián)數(shù)據(jù)與投籃動作模型的差異項，并進行反饋，得到訓練數(shù)據(jù)；其中，所述的運動狀態(tài)信息包括投射軌跡、飛行速度、轉(zhuǎn)速、出手角度(籃球在出手瞬間，籃球的運動方向與水平方向的夾角)；投籃動作包括肌肉發(fā)力大小、發(fā)力先后順序、手臂與手指的姿勢、手臂的動作軌跡。
[0024]由于投籃動作是否準確，不同身高、站在離籃框不同的角度與距離，使用的投籃動作是不同的，因此，本發(fā)明根據(jù)不同身高、不同投籃距離，采用對應的投籃動作模型。本實施例中，通過籃球內(nèi)的運動位置傳感器判斷籃球與籃框的相對位置。
[0025]本發(fā)明所述的方法，在反饋了差異項后，根據(jù)反饋的差異項，提供糾正建議，以便球員針對自身的不足，進行針對性的加強訓練。
[0026]為了便于觀察與總結，對每次投籃訓練采集的所有數(shù)據(jù)進行存儲，作為歷史數(shù)據(jù)，用于分析投籃訓練的趨勢。通過智能終端接收反饋的差異項，存儲每次投籃訓練采集的所有數(shù)據(jù)，并進行分析，針對反饋的差異項對應的訓練過程存在的不足，提供預設的指導信息。
[0027]對肌肉發(fā)力大小以投籃動作模型為參考值，給予用力過度、用力適中、用力過輕的分級。臂套還反饋肌肉疲勞度，如果肌肉疲勞度單位時間內(nèi)累積速度超過預設的閥值，則判斷為用力過度。
[0028]通過籃球內(nèi)的運動位置傳感器反饋運動狀態(tài)信息，臂套通過SEMG傳感器反饋手臂肌肉的表面肌電信號，通過分析采集的表面肌電信號得到投籃時手臂與手指相關肌肉的發(fā)力大小、發(fā)力先后順序、手指使用情況，通過運動位置傳感器反饋手臂與手指的運動軌跡。
[0029]本實施例中，籃球供以球員對其投籃進行軌跡推測，通過內(nèi)設的運動位置傳感器(九軸傳感器)，可測得籃球的投射軌跡、飛行速度、轉(zhuǎn)速、出手角度。
[0030]本發(fā)明所述的方法中，在每一次完整的投籃動作過程中，通過SEMG傳感器檢測手臂肌肉的表面肌電信號，通過運動位置傳感器檢測手臂與手指的運動軌跡；通過分析采集的表面肌電信號得到投籃時手臂與手指相關肌肉的發(fā)力大小、發(fā)力先后順序、手指出力狀態(tài)，并結合采集的運動軌跡，得出一個完整的投籃動作的投籃動作采樣數(shù)據(jù)，用于反應參與投籃動作的肌肉與手臂、手指的使用情況。
[0031]對應的，需要配置能夠采集表面肌電信號與運動軌跡的設備，可以是一種具備SEMG傳感器與運動位置傳感器的臂套，在進行投籃訓練時，穿戴所述的臂套，用于檢測投籃動作中的表面肌電信號與手臂、手指出力狀態(tài)。臂套供以球員對手臂(包含手指)的姿勢以及發(fā)力的肌肉運動狀態(tài)進行信息反饋，可以設置若干SEMG傳感器與運動位置傳感器(如九軸傳感器)，SEMG傳感器接觸在球員皮膚表面上，球員對其某塊肌肉發(fā)力時，對其神經(jīng)元發(fā)送電信號，神經(jīng)元接受到信號后會向其周邊的肌肉纖維傳遞信號，這些在肌肉表面的產(chǎn)生的電信號，將會被SEMG傳感器檢測到，根據(jù)所要檢測的肌肉群放置若干SEMG傳感器在相對應的位置，即可識別出球員對其手指及其手臂的發(fā)力狀態(tài)，串聯(lián)各個肌肉發(fā)力的狀態(tài)時間，即可看出球員在投籃時手臂與手指的連貫動作。臂套的上臂與前臂位置放置九軸傳感器，可還原出球員在投籃時上臂與前臂的動作姿勢及相對位置。臂套可針對手指和前臂發(fā)力程度、投籃的發(fā)力順序、投籃后手臂角度做出計算，并還原結果顯示于使用計算機上。
[0032]采集的數(shù)據(jù)的多少直接關系到分析結果的精確度，如果需要得到盡量精確的分析結果，則需要SEMG傳感器檢測上臂、前臂