AIoT技术在乒乓球教学中的应用研究.pdf

第2 2 卷第3 期2023年6 月常州信息职业技术学院学报Journal of Changzhou College of Information TechnologyVol.22 No.3Jun.2023AIoT技术在乒乓球教学中的应用研究黄真真（泉州华光职业学院完福建泉州36 2 12 1)摘要：研究设计一款在乒乓球教学中应用AIoT技术的系统。系统能采集练习乒乓球中的击球类型、次数、力度以及球在桌面上的落点等数据信息，物联网模块将数据传输到平台。平台对数据进行分析处理，形成可视化图形，并形成修改意见。利用AIoT技术将学生、球拍、教师紧密地联系在一起，实现了乒乓球教学的数据化、智联化，提高了教学效果。关键词：AIoT；乒乓球；信息化教学；数据可视化中图分类号：G846-4文献标志码：B文章编号：16 7 2-2 434(2 0 2 3)0 3-0 0 2 7-0 5Research on the Application of AloT Technology inTable Tennis TeachingHUANG Zhenzhen(Quanzhou Huaguang Vocational College,Quanzhou 362121,China)Abstract:This paper studies and designs a system of applying AloT technology in table tennis teaching.The system can collect data in-formation such as the type,number,strength and the landing point of the ball on the table during table tennis practice,andthe Internet of Things module transmits the data to the platform.The platform analyzes and processes the data to form visualgraphics,and forms modification suggestions.AloT technology is used to connect students,rackets and teachers together,which realizes the digitalization and intellectualization of table tennis teaching and improves the teaching effect.Key words:AloT;table tennis;information-based teaching;data visualization0引言随着物联网、大数据、云计算等信息技术的发展，计算机技术渗透人们生活的方方面面。随着智能化技术的快速发展，在网络环境下构建信息化教学平台已成为各类学校的主流。“十四五”国家信息化规划明确要求：要提升教育信息化基础设施建设水平，构建高质量教育支撑体系，要推进信息技术、智能技术与教育教学融合的教育教学变革。教师信息化教学离不开以信息技术为基础的智能感知等先进设备。随着AI、I o T、云计算、大数据等信息技术的快速发展以及在众多产业中的应用，AIoT技收稿日期：2 0 2 3-0 3-11基金项目：2 0 2 2 年泉州华光职业学院（秋季）科研课题“AIoT技术在乒乓球教学的应用研究”（HGKG2022121505）作者简介：黄真真（19 9 6-），女，助教，主要研究方向：计算机应用技术术在实际项目中的使用越来越多。2017年10 月国内提出了AIoT技术 ；目前AIoT已在多个应用领域落地，各个IT企业将战略重点放在AI和物联网的融合上。2 0 18 年3月阿里巴巴将IoT作为第5个主赛道，主要应用于智慧城市、工业物联网等方面；2 0 18 年4月百度公司与硬蛋科技公司签订AIoT合作协议，主要应用于无人驾驶、智能家居；2 0 19 年旷世科技公司宣布打造AIoT操作系统；小米公司将“人工智能+物联网”作为核心战略。2 0 2 1年腾讯教育联合暗物智能正式推出一款智能台灯AILA,AILA智能台灯背后,是腾讯布局的AIoT大平台与多个智能教育生态链玩家的合28力之作。AIoT技术在教育方面的应用也越来越多，比如利用大数据分析学生的听课状态，利用人脸识别技术进行考勤、安全管理等。应用AIoT技术助力教师信息化教学将是一种趋势。乒乓球作为我国的国球,其运动技巧在于速度、力量、控制、弹性、旋转和落点等方面的结合。在教学过程中使用信息化手段有利于学生更好地理解学习乒乓球中遇到的问题，比如击球动作是否规范、击球点以及球与球拍之间的摩擦等。利用 AIoT技术，通过智能感知传感器采集数据，再通过大数据以及更高形式的人工智能实现万物数据化、万物智联化，以解决上述问题。应用AIoT技术的乒乓球教学系统不仅能提高教师的信息化能力，也能将学生练习过程中的数据传送到物联网平台，实现数据可视化。平台根据采集的数据与教师或者国家高水平运动员的示范数据进行对比后，给出有针对性的改进意见，使学生能更快掌握技能点。AIoT技术在乒乓球教学中的应用突破了教学重难点，使乒乓球教学更直高速摄像头加、角速度传感器压力传感器电量检测传感器无线充电模块感知层2娄数据采集硬件设计数据采集硬件包含：主控、加速度、角速度传感器、压力传感器、高速摄像头、电量检测传感器以及物联网模块。数据采集硬件设计如图2 所示。加、角速度传感器压力传感器电量检测传感器图2 数据采集硬件设计2.1 主控芯片数据采集硬件要相对小巧，因此采用的主控也要尽量小。本系统采用的是XIAOESP32C3主控芯片,为2 0 mm 17.5mm 的超小尺寸；XIA0ESP32C3基于乐鑫ESP32-C3WiFi/蓝牙双模芯片常州信息职业技术学院学报观、智能化，还能提高学生的学习兴趣，具有重要的研究意义。1系统总体设计本系统的设计涉及数据采集硬件和数据分析、处理两部分。系统的数据采集部分集中在乒乓球拍的手柄上，因此在设计整个数据采集电路时要尽量小巧。系统利用加速度、角速度、压力、高速摄像头、电量计等传感器采集数据信息，将其形成可视化图形及报告；云平台存储数据，可回顾之前的运动状态和数据。实时监测电量，当电量低时发出提醒。根据物联网技术体系，整个系统的总体架构分为感知层、传输层、平台层和应用层2 。感知层完成对球拍角度、击球力度、电量等数据信息的采集；采集的信息通过传输层物联网模块传输到云平台，用户通过设备登录云平台查看相关信息。系统总体架构如图1所示。网关MCU物联网模块传输层图1系统总体架构物联网开发板，其WiFi模式，可为本项目提供数据传输3。32 位RISC-V CPU,内置FPU（Fl o a t i n gPoint Unit)进行32 位单精度运算，具有强大的计算能力,最高主频为16 0 MHz,有4MB闪存；在WiFi模式下仅为3.6 mA的功耗，深度睡眠模式下仅为44uA。配备丰富的接口，有11个数字I/0可用作物联网模块云平台主控高速摄像头无线充电模块2023年6 月云平台应用层PWM管脚,4个模拟I/O可用作ADC管脚，支持UART、PC、S PI、IS 四种串行接口。板上还有一个小的复位按钮和一个引导加载程序模式按钮。该板随附外部天线，可增强无线应用的信号强度。2.2动动作监测模块动作监测模块主要用于对训练学生的击球类型、挥拍轨迹信息进行采集。系统中采集击球类型、挥拍轨迹，主要是利用传感器监测运动过程球拍的角速度和加速度信息。采用的是姿态传感器MPU6050。M PU 6 0 50 是一款6 轴运动处理传感器，第2 2 卷第3期其集成了3轴MEMS陀螺仪、3轴MEMS加速度计，以及一个可扩展的数字运动处理器DMP4。MPU6050能够得到待测物体（如四轴飞行器、平衡小车）x、y、z 轴的倾角（俯仰角Pitch、翻滚角Roll、偏航角Yaw)。通过PC接口和主控交互数据5,读取的六个数据（三轴加速度AD值、三轴角速度AD值）经过姿态融合后可以得到Pitch、R o ll、Ya w 角。陀螺仪MP6050可选择的量程有2 50 sec、500/sec、10 0 0/s e c 和2 0 0 0/sec四种,可准确跟踪快动作与慢动作，而加速度计可选择的量程有2 g、4g、8 g 与16 g四种。利用姿态传感器的三轴的加速度及旋转角度可辨别学生的击球类型，比如在击球的瞬间传感器采集的z轴加速度大于0,且y轴旋转角度小于9 0 度，则判断击球类型为正手快攻。2.3压力传感器压力传感器置于胶片与球拍木板之间,用于检测击球数量、击球力度及击球面，采用的是柔性薄膜压力传感器模块。球拍外形比较大，因此需要定制薄膜片。柔性薄膜压力传感器是一种电阻值随着作用于感应区上的压力增大而减小的传感器6 。模块包括两部分：薄膜片和线性电压转换电路。转换电路可以将击球的压力变化转换为电阻的变化，再转换成电压变化0 3.3V,从而使主控轻松读取。模拟电压值的增益灵敏度可以通过调节AO_RES电阻进行改变。在使用薄膜压力传感器与传感器模块时，要先进行反馈电阻AO_RES值的测定。测定方法：先在压力传感器上施加一个已知大小的力F（FFma x），调节反馈电阻AO_RES的值使AO输出电压值为：U：(1)二Fmax式（1)中Fmax为传感器最大测量值。则输出电压U。和压力F的计算公式为：Fmax(U。-0.1)F=3.2式(2)中U。为AO引脚输出电压值,F为压力大小。因此只需要测得AO引脚输出电压值U，即可得到施加在胶皮表面的力。在球拍正反面各安装一个薄膜压力传感器，即可测得使用正反面击球时的力度以及正反面使用次数。黄真真：AIoT技术在乒乓球教学中的应用研究池（即充电状态）。2.5天无线充电电路数据采集的整个电路放置于球拍的手柄处，因此采用无线充电的方式。无线充电原理是通过近场感应，将发射端的能量传导到充电终端设备，终端设备再将接收的能量转化为电能存储在设备的电池中。无线充电使整个终端设备没有裸露的接口，也省去充电时杂乱的线。本系统采用的是微型PCB免线圈的无线充电模块。无线充电电路包括收、发两个模块以及电池。接收模块的外径仅16 mm,将其置于拍柄的顶部；无线充电模组输入电压为5V，接收端输出电压为4.3V，满足整个系统的要求。当需要充电时只要将球拍立于发射模块上方即可。2.6球落点检测一一双目视觉落点检测涉及机器视觉、图像处理、三维重建等多个领域7 。落点识别系统中的核心技术难点在于对图像中球体目标的准确检测和定位,步骤为：第一需要在图像中检测球体；第二是对系统中使用的F-3.2 VN292.4月电量检测传感器利用电量检测传感器检测球拍手柄内部电池的电量，并将这个电量值传输到平台实时检测；当电量低时，平台显示电量低，并发出提醒。采用的是LTC4150电池电量传感器，电量是电流在时间的积分,LTC4150能监视流经位于电池正极与电池负载或充电器之间的一个外部检测电阻的电流，从而得到检测电阻的电压，再分多级对信号进行积分以推断电量。LTC4150通过监测INT引脚的脉冲信号即可推算电量。模块中POL引脚为电池电流极性指示输出,如果POL为低电平，电流为从电池中出来（即放电状态）；如果POL为高电平，电流为进入电摄像机进行标定,在落点识别系统中，利用乒乓球桌作为参照物，建立坐标系，寻找球体和参照物之间的相对运动关系，结合摄像机的标定参数，计算出球体的坐标数据；第三是球体轨迹的重建,单目摄像机通(2)常不包含球体的深度信息，想要拟合出三维轨迹，至少需要双目视觉的数据。因此本系统利用双目摄像机采集信息，通过乒乓球检测和跟踪，得到乒乓球的运动坐标，依据运动坐标重建运动轨迹，依据运动轨迹分析球的落点、落点区域。2.7楼数据采集硬件电路图数据采集硬件部分包括：主控板XIAO30ESP32C3、薄膜压力线性电压转换电路、六轴加速度传感器MPU6050、电源、电量检测模块LTC4150。硬BT1DHBatteryIN400F10F1043.六VU2线性电压转换电路U55VGNDDOD1A0线性电压转换电路2.8数据采集硬件布局3D建模数据采集硬件要合理分布在乒乓球拍柄内部，为了减少不必要的损失，因此利用SolidWorks3D软件画出乒乓球拍模型。在模型的拍柄处设计数据采集硬件的分布。3D模型雏形如图4所示。常州信息职业技术学院学报件电路图如图3所示。无线充电接收端GND1 2C7P1U3INT-INT+5LTC4150VCCGNDDODOA02023年6 月5VU1IN-IN+5V丁VIOGNDD10POLINTGNDU4DODIDOD1GNDD23V3D3DioD3D10GNDSDASCLD4D5D6XIAOESP32C3图3数据采集硬件电路图拍轨迹与高水平运动员的挥拍轨迹对比的可视化图形。挥拍轨迹对比可视化图示例如图6 所示。示例图中上方曲线为学生自己挥拍轨迹，下方曲线为高水平运动员挥拍轨迹。OUTOUT+升压模块GNDGNDD95V5VIGNDD9D9D8D7C4C5T2 uF104104104104U6D3INTADOXCLXDASDASDASCLSCLGND:GNDVCC5MPU60505X图5：二维坐标轴建立示意图3.2击球类型分析图43D模型维形图注：1.无线充电接收模块；2.主控板（含物联网模块）；3.小型3.7 V锂电池；4.电量检测传感器；5.角、加速度传感器；6.线性转换电路；7.薄膜压力传感器（红黑面各一个）3车软件设计3.1挥拍轨迹系统以迎面接球挥拍时手的初始位置为原点建立一个二维坐标轴。以挥拍时前进的方向为x轴的正方向，垂直向上为y轴的正方向。二维坐标轴建立示意图如图5所示。MPU6050传感器采集的数据信息经过处理后将数据传输到平台，平台收到数据绘制的挥拍轨迹图，学生可查看自己击球时的挥OX图6 对比可视化图示例根据MPU6050六轴加速度传感器的加速度、旋转角度数据信息，可识别不同的击球类型。本系统将击球类型分为：正手快攻、反手快攻、削球、正手弧圈球、反手弧圈球 8 。根据击球时三轴的加速度、旋转角度的不同，可识别不同击球类型。具体的加速度、旋转角度信息与击球类型如表1所示。根据识别的击球类型形成可视化饼图，用于分析学生适合什么样的击球类型，也能够让学生更加直观了解击球类型的不同点。3.3击球力度及正反面使用率可视化根据前面式（2）可知，只要测得薄膜压力传感第2 2 卷第3期表1加速度、旋转角度参数与击球类型序号击球类型1正手快攻2反手快攻3削球4正手弧圈球5反手弧圈球器经线性转换电路输出的电压值，即可知道施加在球拍表面的力（即击球力度）。在使用乒乓球击球过程中记录力并形成直方图，通过查看直方图即可知道学生击球的力量集中在哪个区域。球拍的正反面各有一个薄膜压力传感器，可记录哪个传感器受力统计学生正反面的使用率。用柱状图显示,更直观看出学生使用球拍击球正反面的使用率对比。击球力度数据的记录，可用于发力情况教学，让学生更加清楚击球时的发力情况。4硬件调试整个硬件系统制作前，先分模块进行调试；采集数据的模块能读取正常数值,则分模块调试成功，例如：压力传感器能传输正确的力度值，产生的数值借助串口调试工具查看；然后将调试成功的模块逐一搭建在一块,调试整个硬件系统的功能。前期的调试接线采用杜邦线，整个硬件要安装到球拍拍柄处，并绘制PCB板进行整合。整个硬件系统焊接调试完成后安装在拍柄内部再进行联合调试。将球拍立于无线充电发射端上，无线充电接收端指示灯亮起，无线充电模块能正常充电；无线接收端的输出电压为4.3V,电流50 mA。通过记录六轴传感器加速度的数据，根据表1的分类能正常显示击球类型。压力传感器测试方法是将码放置于拍面,模拟球拍击球时的力。压力传感器测试结果如表2 所示。由表2 可知,压力传感器测到的值与码值的相对误差在1%以内,达到设计的要求。5结束语本项目主要研究设计一款在乒乓球教学中应用AIoT技术的系统。系统利用加速度、角速度传感器黄真真：AIoT技术在乒乓球教学中的应用研究加速度旋转角度()Z轴 0Y轴 9 0Z轴 0Y轴 9 0Y轴 9 0Z轴 0X.Y轴 9 0Z轴 9 031表2 压力传感器测试序号码值(g)15002100032.0004300054.00065000检测学习者挥拍动作的轨迹、击球类型。利用压力传感器检测击球数量、力度及击球面；数据采集模块集成在乒乓球拍的手柄上，采用无线充电的方式减少占用空间；利用电量计采集电量，当电量低时平台显示并发出提醒。采集的数据信息通过物联网模块传输到平台，平台对数据进行分析处理,形成可视化图形,并形成针对性的指导报告；系统亦可用于课程考核。本系统用于乒乓球信息化教学，突破了教学的重难点，提高了教学效果。参考文献：1吴吉义,李文娟，曹健，等.智能物联网AIoT研究综述J.电信科学,2 0 2 1(8):1-17.2张光河，刘芳华，沈坤花，等.物联网概论M.北京：人民邮电出版社：2 0 14：2 14.3董俊杰，彭亚斌.MicroPython软件开发平台的ESP32-C3通信性能测试J.单片机与嵌入式系统应用,2 0 2 3(2):57-60.4韦昌铭，王勇军.基于惯性传感器的姿态实时测量系统设计J.桂林航天工业学院学报，2 0 2 1（3）：265-270.5龙霄汉，常兴治，花健.基于惯性传感器的人体行为数据采集系统J.常州信息职业技术学院学报，2 0 2 2(6):38-43.6汪康,喻研.柔性压阻式压力传感器应用与展望J.功能材料与器件学报,2 0 2 2（1）：6 8-7 8.7王岩基于目标检测和跟踪的乒乓球落点识别及评分系统D.南京：南京邮电大学,2 0 2 0：2.8宋童瑶.基于Android平台的智能乒乓球拍数据处理系统设计D.北京：北方工业大学,2 0 17：41-42.责任编辑：李娟压力传感器值（g)5031 0081 9893 01440184987相对误差0.60%0.80%0.55%0.47%0.45%0.26%