基于FAHP层次分析法羽毛球辅助机器人设计研究.pdf

第 44 卷 S1 期 包 装 工 程 2023 年 4 月 PACKAGING ENGINEERING 377 收稿日期：20230131 作者简介：张子强（1997），男，研究生在读，主要研究方向为工业设计和机械设计。通信作者：陈晨（1990），女，博士，讲师，主要研究方向为产品设计。基于 FAHP 层次分析法羽毛球辅助机器人设计研究 张子强，林昱希，祁忆青，陈晨（南京林业大学 家居与工业设计学院，南京 210037）摘要：目的目的 实现体育强国，要把体育健身和人民健康结合起来，本文通过 SET 模型进行产品设计必要性分析，方法方法 通过 KJ 模型调研并整理划分用户需求三级关键词，通过 FAHP 模型对用户需求进行量化处理和权重排序，通过 QFD 质量屋模型进行用户需求与产品功能结构转化，并对具体结构进行权重排序。结果 最终依据需求与结构权重排序设计一款针对羽毛球训练的辅助机器人。结论结论 整体上是通过用户需求与痛点的不断分级、量化、计算权重、转化功能、排序重要度的方式进行研究设计，切实解决用户痛点、满足用户需求、紧跟发展趋势、为羽毛球运动做辅助类、智能化产品服务革新。关键词：羽毛球；运动；辅助机器人；SET；KJ；FAHP；QFD 中图分类号：TB472 文献标识码：A 文章编号：1001-3563(2023)S1-0377-09 DOI：10.19554/ki.1001-3563.2023.S1.056 现如今随着社会经济的发展，人们越来越注重身体“亚健康”这一问题，“运动健康”也成了人们现在的日常生活中最关注的因素之一。从麦肯锡 2020年的中国消费者调查报告中可以看出，有接近72%的城市总人口期待健康的生活方式，所以在未来，健康的生活理念将持续受到人们的高度重视1。羽毛球作为观赏性极高的、适合在城市空间开展的一项运动，在我国受到了普遍的欢迎。在现实生活中，很多人也把羽毛球当成一项辅助治疗颈椎病、肩周炎、肥胖等疾病的运动。长期的羽毛球训练还能给人们带来轻松愉悦的心情。对于羽毛球运动员和爱好者来说，在每天的运动训练中，运动动作是否科学、合理、准确都会直接影响到训练的整体效果。羽毛球是入门简单但进步提高相对困难的一项运动，多球训练是一项重要的训练方法，多球训练作为一项无氧运动，有强身健体的作用2。多球训练是现如今较为常见的一种训练手段，可以弥补传统训练方法的不足。虽然这种训练方法十分有效，但其对教练员或者发球者的要求相对较高，因为需要要求发球者熟练地掌握发球技术就必须有着精准的控球技术，还需要对一些固定球路有着深刻的了解，才能在多球训练中给受训者发出固定的实战球路3。刘永兵研究并设计了一款降低羽毛球损伤率的羽毛球捡拾机器人，该捡球机器人可通过激光雷达和摄像头感知羽毛球的位置，提高了对每个羽毛球的精准定位。羽毛球捡拾过程是一个先假设后验证的过程。激光雷达通过扫描发现与羽毛球形状及大小相似的物体就会被传送到识别系统进行识别。如果识别成功就会被吸入储球箱4。曾友美通过索贝尔边缘查找的方法获取运动员运动训练轮廓，通过使用 Hough变换辨认轮廓中训练关节所在的圆心与半径。得到运动员们的运动训练关节的具体位置后，然后通过图像剪影法识别光斑位置5。董继波在一款新型羽毛球发球机系统的设计中阐明了羽毛球发球机发射过程的原理是羽毛球经过储球机构，然后到达取球机构，最后到达送球机构，最够由发射机进行羽毛球发射6。冯中澳在一体式乒乓球发球机器人设计中说明了乒乓球发射模块的动力来源主要是电机驱动，两级摩擦轮组加速机构、传动变速机构、发射管和轴转动机构组成7。谢小英在对一种羽毛球陪练机器人的研究中发现了羽毛球机器人对于羽毛球的弹射存在较大的误差，因此设计了一款新型羽毛球陪练机器人。通过精准的气压控制，使气缸的伸缩速度不同，使羽毛球弹出时具有不同的初速度8。赵胜男对一种打羽毛球机器人进行结构设计。一开始先对打羽毛球机器人的实际功能进行了一个全面的分析并对机器人进行整体的结构设计，最后根据机器人在打羽毛球时的实际工作要求进行控制系统的设计。通过控制气缸伸出速度来控制机械手臂摆动的方向和时间，使这款机器人既可以发球又可以人机互打9。构建羽毛球运动模型根据羽毛球战术和球路的需要，羽毛球击球的种类繁多，其中包括高远球、平高球、吊球、杀球、抽球等378 包 装 工 程 2023 年 4 月 不同种类。这些变化的本质是击球的力度及高度还有球拍与球头接触的角度不同产生的。把羽毛球当成一个质点，不考虑其质量和外界影响因素的情况下，羽毛球击球类型由击球高度 H、击球仰角、击球水平角度、和击球速度 V，四个参数确定10。从设计角度，进行有逻辑性、科学性的产品设计，通常运用到 SET 模型、KJ 模型、KANO 模型、FAHP模型、QFD 模型等。本文将应用 SET 模型对产品设计必要性进行分析；应用 KJ 模型对用户需求进行三级分类；应用 FAHP 模型量化并确定用户需求优先级；用 QFD 模型进行用户需求与产品功能结构的转换。基于以上模型有以下文章作为例证。李翠玉等集成了 SET 与 FAHP 两种方法运用到产品设计创新中，设计了无接触式深紫外线杀菌器11。石元伍等提出结合 QFD 模型和 KANO 模型的顾客需求优先级确定方法，决定产品规划方向，用于医疗服务机器人的造型设计12。马怀宇等提出基于 QFD、FA 和 TRIZ 的概念设计过程的集成模型13。孙园园等举例个性化人像产品，提出 KANO 模型及 QFD 模型在产品属性指标重要度上的求解方法，并验证了其可行性14。杨明顺在 QFD 中引入模糊集理论，在用户需求中考虑语言值表达的多粒度多语义的情况，引入熵的概念，使用户需求重要度更加客观15。1 研究步骤 研究步骤见图 1，本文按照分析产品设计必要性与可行性、调研用户需求并进行三级划分、量化需求并计算用户需求优先级、将用户需求与产品功能结构进行转换、确定产品设计功能结构造型的规划方向这一步骤对文章进行整体梳理。1）SET 模型用户需求分析。通过 SET 模型分析社会、经济、科技三个层面对羽毛球运动辅助训练的多功能机器人的需求以及具备的现有条件，分析羽毛球训练场地辅助训练机器人的设计必要性、可实现性以及为此产品设计提供的社会、经济、技术支持。2）KJ 模型需求三级划分。通过访谈法、问卷法等形式对羽毛球爱好者、羽毛球运动员和羽毛球教练员进行需求调研，将调研的结果进行三级分类，得到针对羽毛球运动辅助训练的多功能机器人设计需求的亲和图。3）FAHP 模型需求权重排序。用 KJ 法得到的三级需求构建 FAHP 的三级层次，分别是目标层、准则层和指标层，得到模糊层次模型。对准则层、指标层的内容进行重要性打分，构建判断矩阵。最终得出各层次需求的权重及排序。4）QFD 质量屋结构权重排序。通过 QFD 进行需求与具体产品设计的功能结构转换，并通过质量屋模型对需求与功能结构进行关联性打分，最终得出设计所需的功能结构权重及排序。图 1 研究步骤 5）设计实例表达。根据质量屋模型的功能结构权重进行羽毛球运动辅助训练的多功能机器人的设计实例表达。2 用户需求分析 2.1 基于 SET 模型的产品设计必要性分析 SET 模型是从社会发展、经济动力及技术支持三个方面对产品设计的必要性与可实现性进行分析判断。SET 模型分析见表 1，为羽毛球运动辅助训练的多功能机器人的 SET 模型分析表，从中可知，羽毛球运动辅助训练的多功能服务机器人顺应了社会与经济层面的发展趋势，设计必要性较强，并且有一定的社会经济需求。在科技层面，现阶段的科学技术能为羽毛球运动辅助训练的多功能机器人提供技术支持，产品设计的可实现性较高。因此羽毛球运动辅助训练的多功能机器人的设计与研究有一定的价值与必要性。表 1 SET 模型分析 社会（S）经济（E）科技（T）羽毛球运动推广 羽毛球的普及 群众运动需求 健康生活 亚健康理念普及 体育产业发展 机器人产业发展 训练效率提升 用户体验经济 差异化产品 人工智能系统 激光雷达技术 视觉识别技术 环境监测技术 交互系统 第 44 卷 S1 期 张子强，等：基于 FAHP 层次分析法羽毛球辅助机器人设计研究 379 2.2 基于 KJ 模型的产品用户需求分析 通过访谈法、问卷法的形式，笔者对针对羽毛球运动辅助训练的多功能机器人设计的用户需求进行了调研，针对性的调研了以下几类人群：（1）羽毛球爱好者。（2）没有找到合适的羽毛球陪练及教练的人员。（3）羽毛球教练员。（4）想要提高羽毛球能力水平的人员。调研结果显示，调研的四类人群拥有高度一致的用户需求，并发现了现阶段羽毛球发球机器人的用户痛点：（1）人为捡球效率低。现有发球机虽有若干个圆柱形球桶用来储存发球机发球时的用球，但球桶里的羽毛球需要通过人为的方式先将散落在球场上各个角落的羽毛球进行人为收纳。这就意味着需要有运动员在训练期间花费一些时间在捡拾羽毛球上，这大大降低了羽毛球训练效率。（2）功能单一、缺乏人机交互功能。现有的发球机只有简单的发球功能，应使其具有羽毛球的技术策略分析、运动训练视屏的拍摄、交互显示屏，使训练者全方面地提高其训练效率。（3）缺乏球场环境监测监控的功能。羽毛球质地轻，其在空中飞行时很大程度受到风速和温度的影响。（4）外观机械呆板。通过调研发现现有的羽毛球发球机的外观造型大都雷同，绝大多数不具备运动感的造型和科技感的外观。对调研出的用户需求与痛点进行分类，评估需求的相似程度，总结整理出 KJ 模型的三级需求卡片；将所有的三级需求卡片根据内在联系进行分组，并对每个组别取一个标题，得到二级需求卡片；将带有三级需求卡片的二级需求卡片统一分到一级需求卡片内。KJ 亲和图见图 2，一级需求为羽毛器运动辅助训练多功能机器人设计；二级需求分为五个，分别是造型与结构、辅助训练功能、场地自适应、环境监测监控和信息交互；在造型功能下分别有四个三级需求，组装式可拆卸结构、运动感造型、科技感外观、装载容量；在辅助训练功能下分别有三个三级需求，接发球训练、自动捡球、技术策略分析；在场地自适应功能下分别有三个三级需求，行驶运动功能、路线自主规划、安全迫停；在环境监测监控下分别有三个三级需求，风速测量、温湿度测量、环境障碍监测度测量；在信息交互板块分别有两个三级需求，交互显示屏、传声系统。图 2 KJ 亲和图 3 基于 FAHP 量化用户需求 3.1 FAHP 介绍与具体步骤 FAHP，又称模糊层次分析模型，是 AHP 层次分析模型的进一步提炼。通过构建用户需求指标的模糊层次分析模型，构建判断矩阵，进行需求权重计算，得到各需求的重要程度与被关注程度。1）构建用户需求指标的模糊层次分析模型。该模型分为具有隶属关系的目标层、准则层与指标层，指标层隶属于准则层下，准则层隶属于目标层下。通过访谈法、问卷法、观察法等方式得出用户需求及痛点，对需求进行筛选与分类并得出三个层次的具体内容，构建模型。2）构建判断矩阵并进行权重计算。判断矩阵的主要目的是比较同一层次的各个指标之间的重要程度，并对定性的重要程度进行量化，判断矩阵量化指标见表 2，根据重要性量化指标进行打分，构建判断矩阵，最后通过 FAHP 的计算公式计算出各指标权重。文中采用几何平均法计算权重，然后将其归一化处理，计算过程为:1）求判断矩阵中每一行因素与其他因素对比结 380 包 装 工 程 2023 年 4 月 表 2 判断矩阵量化指标 标度 含义 1 表示两个因素相比，具有同样重要性 3 表示两个因素相比，一个因素比另一个因素稍微重要5 表示两个因素相比，一个因素比另一个因素明显重要7 表示两个因素相比，一个因素比另一个因素强烈重要9 表示两个因素相比，一个因素比另一个因素极端重要2，4，6，8 上述两相邻判断的中值 果的乘积iM 1(1,2,)miijjMim(1)式中:ij为在判断矩阵中的第i行第j列因素；m为判断矩阵阶数，即判断矩阵每行因素数量。2）对判断矩阵各行因素的几何平均值i进行计算：miiM(2)3）将所得结果进行归一化处理，求出相对权重，然后进行数学变换：iinii i(3)4）判断矩阵一致性检验。为确保判断矩阵的一致性和相容性，需在得出结果后对其进行一致性检验，计算式为：max1nCIn(4)式中：n 为矩阵阶数；CI 为判断矩阵一致性指标。依据判断矩阵的随机一致性指标查询不同矩阵阶数 n 所对应的随机一致性指标 RI，计算各指标的一致性比率 CR，如满足 CR0.1，则判断矩阵通过一致性检验，反之，需重新调整判断矩阵，直至满足条件。19 阶判断矩阵的随机一致性指标见表 3。表 3 19 阶判断矩阵的随机一致性指标 矩形的阶数 n123 4 5 6 7 8 9 RI000.580.901.12 1.24 1.32 1.411.45 5）需求指标权重排序。权重排序由最底层因素相对于上一层因素相比得出数值，由两层权重值相乘得到综合权重。3.2 FAHP 在产品设计中的应用 构建 FAHP 层次分析模型。基于模糊层次分析模型 FAHP，对针对羽毛球运动辅助训练多功能机器人设计进行了需求指标的分类，此分类基于上述调研得出的 KJ 模型的一二三级需求卡片，分别对应 FAHP的目标层、准则层和指标层，FAHP 分析模型见图 3，得出核酸采集现场服务机器人设计的层次分析模型，并对其进行权重的计算和重要性排序，为最终设计方案提供数据理论支撑。图 3 FAHP 分析模型 构建判断矩阵并计算权重。根据 FAHP，由式（2）和式（3）对目标层和准则层的需求指标进行权重计算，目标层 A 的判断矩阵及权重见表 4，准则层 B1的判断矩阵及权重见表 5，准则层 B2 的判断矩阵及权重见表 6，准则层 B3 的判断矩阵及权重见表 7，准则层 B4 的判断矩阵及权重见表 8，准则层 B5 的判断矩阵及权重见表 9。运用式（4）对判断矩阵进行一致性检验，一致性检验数据见表 10，各指标的 CR 值分别为 0.01，0.03，0.00，0.02，0.05，均小于 0.1，判断矩阵均通过一致性检验，表明各需求因素的可信度较高。表 4 目标层A的判断矩阵及权重 B1 B2 B3 B4 B5 权重 0 B11 1/5 1/3 1 1/2 0.09 B25 1 2 3 4 0.43 B33 1/2 1 2 2 0.28 B41 1/3 1/2 1 1 0.12 B52 1/4 1/2 1 1 0.13 第 44 卷 S1 期 张子强，等：基于 FAHP 层次分析法羽毛球辅助机器人设计研究 381 表 5 准则层B1 的判断矩阵及权重 C1 C2 C3 C4 权重 0C1 1 1/4 1/3 1/4 0.08 C2 4 1 1 1/2 0.26 C3 3 1 1 1 0.29 C4 4 2 1 1 0.37 表 6 准则层B2 的判断矩阵及权重 D1 D2 D3 权重 0 D1 1 1 3 0.43 D2 1 1 3 0.43 D3 1/3 1/3 1 0.14 表 7 准则层B3 的判断矩阵及权重 E1 E2 E3 权重 0 E1 1 2 3 0.55 E2 1/2 1 1 0.24 E3 1/3 1 1 0.21 表 8 准则层B4 的判断矩阵及权重 F1 F2 F3 权重 0 F1 1 3 1/2 0.33 F2 1/3 1 1/3 0.14 F3 2 3 1 0.52 表 9 准则层 B5 的判断矩阵及权重 G1 G2 权重 0 G1 1 2 0.67 G2 1/2 1 0.33 表 10 一致性检验数据 A B1 B2 B3 B4 B5 max 5.064.073.00 3.02 3.052.00CR 0.010.030.00 0.02 0.050.00 对各指标进行权重排序。通过一致性检验后，将准则层权重值和指标层权重值相乘，得到综合权重数值，并进行排序，如表 11 所示，得到指标层需求的重要程度顺序。羽毛球运动辅助训练多功能机器人设计需求因素权重及排序见表 11，该产品设计应重点考虑其防疫功能、信息传递系统与行驶运动功能。在羽毛球运动辅助训练多功能机器人防疫功能方面，要确保核酸采集的样本试管安全消毒存放及转移，并且需要对现场进行消毒和人员测温；在行驶运动功能方面，需要依靠一定技术使机器人自适应路况，同时需要自主规划路线、引导人群流动；在信息传递系统方面，须配备信息交互显示屏，并可与其他相同机器人进行实时联动决策。在造型结构方面，要注重整体外观科技感的表现。表 11 羽毛球运动辅助训练多功能机器人设计需求因素权重及排序 指标层 准则层（权重）因子 详细介绍 权重 综合权重 排序组装式可拆卸结 C1 拆卸简单，能够快速将其拆卸以及组装 0.08 0.007 15运动感造型 C2 造型线条流畅 0.26 0.023 13科技感外观 C3 外观理性科技 0.29 0.026 12造形结构 B1（0.09）装载容量 C4 具有一定的空间进行羽毛球收纳 0.37 0.033 11接发球训练 D1 可在羽毛球训练中与运动员进行接球的对抗和发球的训练 0.43 0.184 1自动捡球 D2 对散落在球场上的羽毛球进行自动收纳 0.43 0.184 1辅助训练功能 B2（0.43）技术策略分析 D3 通过数据分析，对运动员的出球线路进行分析 0.14 0.060 7行驶运动功能 E1 通过四轮底盘使其具有自主移动功能 0.55 0.154 3路线自主规划 E2 结合球场环境和云数据库对行为进行自主规划 0.24 0.067 5场地自适应 B3（0.28）安全迫停 E3 为安全保护系统，出现紧急情况时能紧急制动 0.21 0.059 8风速测量 F1 进行球场风速信息的采集 0.33 0.040 10温湿度测量 F2 进行球场温度、湿度信息的采集 0.14 0.017 14环境监测监控 B4（0.12）环境障碍监测 F3 监测周围是否有障碍以便避开 0.52 0.062 6交互显示屏 G1 人机交互 0.67 0.087 4信息交互 B5(0.13)传声系统 G2 较广阔的传声范围，能更有效的传递信息 0.33 0.043 9 4 基于 QFD 的功能需求转换 根据 FAHP 的模糊层级分析表，将三级的指标层 需求功能细化，转化为羽毛球运动辅助训练多功能机器人设计的具体结构部件，需求功能结构转换见表12，每个指标层需求都有对应的结构设计去支撑相应的功能与需求。382 包 装 工 程 2023 年 4 月 表 12 需求功能结构转换 目标层 准则层 指标层 功能结构 组装式可拆卸结 可拆卸部件 运动感造型 流线型 科技感外观 科技感指引灯 造型结构 装载容量 储球箱 接发球训练 接球机械手臂 气缸伸缩 自动捡球 收纳机械臂 吸球装置 辅助训练功能 技术策略分析 图像采集 数据分析 行驶运动功能 四轮底盘 路线自主规划 视觉智能识别摄像头激光扫描雷达 场地自适应 安全迫停 ESD 系统 刹车装置 风速测量 风速传感器 温湿度测量 DHT11 检测模块 环境环境监测监控 环境障碍监测 视觉智能识别摄像头 交互显示屏 LED 显示屏 羽毛球运动辅助训练多功能机器人设计 信息交互 传声系统 语音麦克风 在对 FAHP 模糊层级分析模型进行需求功能结构转换后，利用质量屋模型对指标层需求与列出功能之间的关联性做出分析，具体如下步骤：1）构建质量屋框架。首先将需求层（准则层与指标层）排列左旁，构成质量屋的“左侧支撑墙体”，将功能结构排列在上部分，作为质量屋的“屋檐部分”，而“屋子的内容”，即左侧需求与上侧结构的关联度则需进行三级打分（如表 13）。2）对需求与结构之间的关联度进行打分。关联度分为三个级别，分别是“强关联度”（用符号表示）、“中等关联度”（用符号表示）、“弱关联度”（用符号表示）。每级关联度对应相应的分值，对应 5 分，对应 3 分，对应 1 分。本次笔者分别调研了 2 位从事核酸采集服务的医疗人员、2 位核酸采集现场的服务志愿者和 2 位进行核酸采集的普通群众进行关联度打分，最后将 6 位被调研者的打分进行平均计算，得出最终质量屋，质量屋模型见表 13。3）计算最终得分。将每个功能结构的得分与对应指标层的综合权重相乘，最后算得总分在得分中显示，并进行功能结构重要性排序。根据重要性程度，笔者将功能结构分为三个级别，功能结构排序见表14，分为一、二、三级重要结构。在羽毛球运动辅助训练多功能机器人的实际设计中，将重点考虑并表达一、二级的功能结构设计，对于三级功能结构，会将其融合于一、二级结构设计中浅略表达。5 设计实例 依据上述分析研究得出的三级功能结构，笔者设 计了一款羽毛球运动辅助训练多功能机器人。重点突出了一二级功能结构，对第三级功能结构进行摒弃或弱化表达，羽毛球运动辅助训练多功能机器人设计图见图 4，笔者将依据 QFD 功能需求转化表进行相应的功能结构介绍（如表 12）。5.1 造型结构（1）组装式可拆卸结构。拆卸简单，能够快速将其拆卸以及组装，采用镁合金作为大体材质，镁合金强度小、强度大、弹性模量大、散热性和消震性好，承受冲击载荷能力较大，满足机器人小体积大强度的需求。（2）运动感造型。整体造型线条流畅，产品造型具有流线型风格。（3）科技感外观。科技感光灯荧光蓝的科技感色彩灯光设计在机器人的各个部件上，满足科技感外观需求（如图 4）。5.2 辅助训练功能（1）接发球训练。为可升降式发球装置，可以满足训练者对高远球、接吊球、接杀球等不同类型的训练需求。在四轮底盘设计有储球箱，可以容纳足够的羽毛球。（2）自动捡球。通过激光扫描雷达，捕捉球场上羽毛球的位置信息后，再通过收纳机械手臂对球场的羽毛球进行收纳，再通过吸球口将羽毛球吸入储球箱为样本试管存放箱。（3）技术策略分析。通过智能视觉识别摄像头内置的图像采集装置，通过索贝尔边缘查找的方法获取受训者运动训练轮廓并进行图像和视频采集。最后通过对受训者的出球线路及质量进行分析，最终呈现在交互显示屏上（如图 4）。第 44 卷 S1 期 张子强，等：基于 FAHP 层次分析法羽毛球辅助机器人设计研究 383 384 包 装 工 程 2023 年 4 月 表 14 功能结构排序 级别 排序 功能结构 1 四轮底盘 2 视觉智能识别摄像头 3 激光扫描雷达 4 储球箱 5 收纳机械臂 6 吸球装置 一级 7 LED 显示屏 8 接球机械臂 9 气缸伸缩 10 ESD 系统 10 刹车装置 12 可拆卸部件 13 图像采集 二级 13 数据分析 15 语音麦克风 16 风速传感器 三级 17 流线型 注：1.吸球及发球装置；2.语音麦克风；3.散热装置；4.四轮底盘；5.科技感灯光；6.交互显示屏；7.智能识别摄像头；8.激光扫描雷达；9.收纳机械手臂 图 4 羽毛球运动辅助训练多功能机器人设计 5.3 场地自适应（1）行驶运动功能。通过四轮底盘羽毛球运动辅助训练多功能机器人能够在羽毛球场上进行移动。（2）自适应路况与路线自主规划。通过视觉智能识别摄像头、激光扫描雷达和高通过性轮胎判断路况、四周是否存在障碍物阻碍通行（如图 4）。通过 5G 云计算设备进行自主路线规划或者人为输入路线指令。（3）安全迫停。在机器行驶过程中如遇紧急情况可通过 ESD 系统及刹车装置进行安全迫停，以防意外发生，信标细节见图 5。10.伸缩气缸；11.ESD 系统及刹车装置；12.收纳筐 图 5 信标细节 5.4 环境监测监控（1）风速测量。通过 DHT11 监测模块对球馆的风速进行测量。（2）温湿度测量。通过 DHT11 监测模块对球馆的湿度进行测量。（3）温室环境障碍监测。通过视觉智能识别摄像头监测周围是否有障碍以便避开（如图 4）。5.5 信息交互（1）交互显示屏。通过交互显示屏可供受训者查看自己的训练视频及羽毛球球路及战术的分析，亦可供受训者对机器人进行相关设置。（2）传声系统。通过语音麦克风可以进行语音提示、播报信息等（如图 4）。6 总结 针对羽毛球运动辅助训练多功能机器人设计，通过专业的调研分析模型，SET 模型分析产品设计必要性与可实现性，KJ 模型调研分析用户三级需求，FAHP 模型量化需求并进行需求权重排序，QFD 模型进行需求与功能结构转换，质量屋模型进行结构权重排序，一环接一环，得出最终功能结构设计。总体上，此次研究及设计是通过用户需求与痛点的不断分级、量化、计算权重、转化功能、排序重要度的方式进行研究及最终设计，得出了一款能解决用户痛点、满足用户需求、紧跟发展趋势、可实现性较强的羽毛球运动辅助训练多功能机器人设计。参考文献：1 刘秀.“互联网+”运动健康服务类产品设计研究D.济南:山东建筑大学,2021.2 曾海军,肖轶.羽毛球训练中多球训练的策略探究J.冰雪体育创新研究,2021(22):143-144.3 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