林雪云
(漳州職業(yè)技術(shù)學(xué)院,福建漳州363000)
當(dāng)今,籃球運(yùn)動(dòng)越來越受到人們的喜愛,運(yùn)動(dòng)員技能素質(zhì)和形態(tài)的提高,讓投籃技術(shù)得到迅速發(fā)展,投籃技術(shù)的發(fā)展標(biāo)志著籃球運(yùn)動(dòng)正朝著一個(gè)嶄新的方向飛躍[1].罰籃技術(shù)動(dòng)作輔助訓(xùn)練作為一種比較基礎(chǔ)的投籃訓(xùn)練項(xiàng)目,也是投籃技術(shù)訓(xùn)練的初級(jí)階段.在罰籃技術(shù)動(dòng)作輔助訓(xùn)練階段,運(yùn)動(dòng)員一旦不能養(yǎng)成規(guī)范的動(dòng)作,就會(huì)降低投籃的穩(wěn)定性,導(dǎo)致命中率下降[2].因此在罰籃技術(shù)動(dòng)作輔助訓(xùn)練階段,必須培養(yǎng)運(yùn)動(dòng)員的投籃技術(shù)和節(jié)奏習(xí)慣.對(duì)于一些力量型的球員而言,身體柔韌性的不足會(huì)影響罰籃的技術(shù)和節(jié)奏,導(dǎo)致球員的體力嚴(yán)重下降.最省力的方式才是最好的罰籃技術(shù),這樣才能獲取最好的入籃角度,幫助球員找到最舒適且最適合自己的罰籃節(jié)奏,從而提高籃球比賽中的罰籃穩(wěn)定性[3].
謝天虹[4]在犯規(guī)動(dòng)作檢測技術(shù)的基礎(chǔ)上,捕捉到籃球比賽中的犯規(guī)動(dòng)作,利用實(shí)驗(yàn)的方式提出一種籃球運(yùn)動(dòng)員犯規(guī)鏡頭掃描檢測技術(shù),利用FGRG 算法的實(shí)現(xiàn)流程,結(jié)合Ada Boost算法提取運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作的關(guān)鍵幀,根據(jù)LLE算法判斷運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作是否犯規(guī),結(jié)果顯示,該技術(shù)在運(yùn)動(dòng)員犯規(guī)動(dòng)作檢測中具有很好的準(zhǔn)確度,但是罰籃中的命中率較低;黎子聰?shù)萚5]利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練了球拍的擊球策略,將獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)應(yīng)用到乒乓球游戲規(guī)則設(shè)計(jì)中,利用球拍的運(yùn)動(dòng)軌跡,預(yù)測運(yùn)動(dòng)員的擊球動(dòng)作,得到虛擬球手,經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性,得到的虛擬球手在擊球成功率方面可以達(dá)到93%,具有一定的合理性.
基于以上分析,Kinect方法具有捕捉精度高,捕捉速度快等優(yōu)勢,因此本文利用Kinect捕捉罰籃技術(shù)動(dòng)作,設(shè)計(jì)一種罰籃技術(shù)動(dòng)作輔助訓(xùn)練方法,從而達(dá)到滿意的訓(xùn)練效果.
在罰籃技術(shù)動(dòng)作輔助訓(xùn)練中,利用定位算法可以獲取籃球球心的位置和半徑r,在實(shí)際的比賽中,籃球的圓周長度在0.749~0.780 m 之間,通常情況下選擇0.246 m 作為籃球半徑[6].將籃球的半徑定義為R,那么籃球運(yùn)動(dòng)圖像坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系的比值為:
在真實(shí)場景中,將運(yùn)動(dòng)員的出手速度V分解為兩個(gè)方向的速度vx和vy,利用籃球出手幀獲取算法[7],得到罰籃過程中籃球出手時(shí)刻的幀序列T,分別獲取連續(xù)5幀圖像的籃球球心位置,利用O(x,y)定義圓心坐標(biāo),對(duì)應(yīng)的圓形點(diǎn)坐標(biāo)集為:
如果籃球動(dòng)點(diǎn)Q在空間中做運(yùn)動(dòng)時(shí),位移Δs與時(shí)間Δt之比就是籃球的平均速度,即:
由于罰籃技術(shù)動(dòng)作圖像的幀率為29.96 fbs,通過計(jì)算籃球球心的變化距離與幀率的乘積,可以得到籃球的出手速度,即:
其中,f表示罰籃技術(shù)動(dòng)作圖像的幀率,xT和yT表示T幀下的圓心坐標(biāo),xT+1和yT+1表示T+ 1 幀下的圓心坐標(biāo),K表示籃球球心的變化距離.
選擇T幀和T+ 1幀的坐標(biāo)變化,計(jì)算罰籃動(dòng)作中的籃球出手速度,則籃球出手速度與出手角度的關(guān)系需要滿足:
利用反函數(shù)求解籃球出手速度θ,計(jì)算出最終的角度值,即:
由于罰籃技術(shù)動(dòng)作中籃球在飛行期間會(huì)受到重力作用[8],利用公式(6)可以計(jì)算出籃球的出手速度和角度,從而估計(jì)出籃球的入籃角度.
在監(jiān)測罰籃技術(shù)動(dòng)作時(shí),以籃球出手速度與角度為基礎(chǔ),根據(jù)籃球遠(yuǎn)動(dòng)員罰籃過程中關(guān)節(jié)特征點(diǎn)的二維數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)罰籃技術(shù)動(dòng)作的監(jiān)測.具體過程如下:
在監(jiān)測之前,先獲取攝像機(jī)與罰籃技術(shù)動(dòng)作圖像之間的平面距離,即:
其中,S表示尺度因子,f表示攝像機(jī)的焦距,a表示圖像中心與攝像機(jī)中心的距離,Xi表示攝像機(jī)對(duì)角線長度,(Xci,Yci,Zci)表示罰籃技術(shù)動(dòng)作圖像的坐標(biāo),經(jīng)過變換之后的坐標(biāo)為(Xcj,Ycj,Zcj).
接著計(jì)算出攝像機(jī)的焦距f:
其中,(Xfi-Xfj)和(Yfi-Yfj)表示監(jiān)測點(diǎn)的圖像橫縱坐標(biāo),d表示攝像機(jī)鏡頭直徑,s表示攝像機(jī)鏡頭截面面積.
籃球運(yùn)動(dòng)員在完成罰籃技術(shù)動(dòng)作時(shí),利用公式(9)計(jì)算出運(yùn)動(dòng)員肘關(guān)節(jié)與肩關(guān)節(jié)之間的長度,公式為:
其中,(Xc1,Yc1,Zc1)表示運(yùn)動(dòng)員肘關(guān)節(jié)的坐標(biāo),(Xc2,Yc2,Zc2)表示運(yùn)動(dòng)員肩關(guān)節(jié)的坐標(biāo).
將圖像分割法應(yīng)用到運(yùn)動(dòng)員罰籃技術(shù)動(dòng)作的監(jiān)測中[9],得到罰籃技術(shù)動(dòng)作的投跳區(qū)域:
其中,B表示罰籃技術(shù)動(dòng)作的像素點(diǎn)集合,S表示肘關(guān)節(jié)參數(shù),P表示肩關(guān)節(jié)參數(shù),C表示定投點(diǎn)的坐標(biāo)向量.
獲取到運(yùn)動(dòng)員罰籃技術(shù)動(dòng)作的投跳區(qū)域之后,在該區(qū)域內(nèi)提取出罰籃技術(shù)動(dòng)作的特征,表述為:
其中,ARi表示籃球運(yùn)動(dòng)員罰籃時(shí)籃球的運(yùn)動(dòng)區(qū)域.如果將籃球運(yùn)動(dòng)員的離散空間表示為RGB,則利用公式(12)分類圖像中的顏色,即:
其中,ri(X,Y)表示當(dāng)前時(shí)刻籃球運(yùn)動(dòng)員膚色區(qū)域內(nèi)的顏色分布,P(S)表示罰籃技術(shù)動(dòng)作圖像的顏色分布函數(shù).
根據(jù)公式(12)的顏色分類結(jié)果,監(jiān)測到籃球運(yùn)動(dòng)員在定投范圍內(nèi)的罰籃技術(shù)動(dòng)作,即:
其中,δ表示罰籃技術(shù)動(dòng)作特征的觀測值,R(X,Y)表示罰籃技術(shù)動(dòng)作參數(shù)為X時(shí)動(dòng)作特征之間的歸一化觀測誤差.
根據(jù)以上過程,監(jiān)測到了籃球運(yùn)動(dòng)員在定投范圍內(nèi)的罰籃技術(shù)動(dòng)作.
采用Kinect捕捉器捕捉罰籃技術(shù)動(dòng)作時(shí),利用罰籃技術(shù)動(dòng)作的監(jiān)測結(jié)果,避免外界環(huán)境的干擾,實(shí)現(xiàn)籃球技術(shù)動(dòng)作的捕捉.具體步驟如下:
Step 1:將運(yùn)動(dòng)員的運(yùn)動(dòng)方向、角度、頻率以及自身參數(shù)輸入到Kinect捕捉器中;
Step 2:求解Kinect捕捉器中運(yùn)動(dòng)員罰籃技術(shù)動(dòng)作的肘關(guān)節(jié)參數(shù)、肩關(guān)節(jié)參數(shù)等相關(guān)參數(shù)數(shù)值;
Step 3:在罰籃過程中,通過計(jì)算各參數(shù)的差分值,得到籃球運(yùn)動(dòng)員空域信息誤差值[10];
Step 4:在Kinect捕捉器中,根據(jù)罰籃技術(shù)動(dòng)作的各項(xiàng)參數(shù),計(jì)算微積分值;
Step 5:通過Kinect捕捉器中獲取的罰籃技術(shù)動(dòng)作相關(guān)的層次信息[11],捕捉運(yùn)動(dòng)員的罰籃技術(shù)動(dòng)作;
Step 6:輸出捕捉結(jié)果.
根據(jù)以上步驟,利用Kinect捕捉器完成罰籃技術(shù)動(dòng)作的捕捉.
在罰籃技術(shù)動(dòng)作的輔助訓(xùn)練中,將運(yùn)動(dòng)員雙腳與地面的作用定義為Wi,則利用下式建立運(yùn)動(dòng)員人體模型,表示為:
其中,Zs表示人體關(guān)節(jié)的長度,Ks表示人體關(guān)節(jié)的活動(dòng)順序,F(xiàn)u表示遠(yuǎn)動(dòng)員肌肉力矩與關(guān)節(jié)角之間的距離,θr表示人體關(guān)節(jié)與水平方向的夾角.
基于籃球運(yùn)動(dòng)員雙腳與地面的作用[12],給出運(yùn)動(dòng)員膝關(guān)節(jié)、髖關(guān)節(jié)、肩關(guān)節(jié)以及肘關(guān)節(jié)的約束條件,表示為:
其中,e(j)表示運(yùn)動(dòng)員在罰籃技術(shù)動(dòng)作中的臨界點(diǎn),k(j)表示罰籃技術(shù)動(dòng)作中的人體慣性參數(shù),u表示關(guān)節(jié)的質(zhì)量.
根據(jù)籃球運(yùn)動(dòng)員各個(gè)關(guān)節(jié)的約束條件[13],得到罰籃技術(shù)動(dòng)作中肌肉力矩與關(guān)節(jié)角之間的關(guān)系:
其中,Qyy表示籃球運(yùn)動(dòng)員腿部肌群的拉伸幅度,κs表示踝關(guān)節(jié)的肌肉力矩,De表示運(yùn)動(dòng)員在罰籃技術(shù)動(dòng)作中股骨與脛骨的壓應(yīng)力,dED表示髖關(guān)節(jié)肌肉產(chǎn)生的力矩,dFT表示膝關(guān)節(jié)與踝關(guān)節(jié)之間接觸力的力矩,dUR表示韌帶力矩.
利用籃球運(yùn)動(dòng)員罰籃技術(shù)動(dòng)作中各個(gè)關(guān)節(jié)的力矩總和[14],計(jì)算出髖踝骨受力情況下的關(guān)節(jié)最大截面應(yīng)力,公式為:
其中,Pρ表示罰籃技術(shù)動(dòng)作中腿部肌群的肌肉力,?f表示運(yùn)動(dòng)員各個(gè)關(guān)節(jié)的補(bǔ)角,σ2表示運(yùn)動(dòng)員小腿肌肉的截面面積,Or表示罰籃技術(shù)動(dòng)作中起跳到雙腳離地的角度.
根據(jù)以上過程,構(gòu)建了罰籃技術(shù)動(dòng)作輔助訓(xùn)練模型,表達(dá)式為:
其中,λb表示膝關(guān)節(jié)的角度差,nufλ表示與膝關(guān)節(jié)角度差對(duì)應(yīng)的腿部肌群拉伸程度,λˉs表示髖關(guān)節(jié)軸面與水平面的角度[15].
通過建立運(yùn)動(dòng)員人體模型,得到罰籃技術(shù)動(dòng)作中肌肉力矩與關(guān)節(jié)角之間的關(guān)系,根據(jù)籃球運(yùn)動(dòng)員各個(gè)關(guān)節(jié)的約束條件,計(jì)算出髖踝骨受力情況下的關(guān)節(jié)最大截面應(yīng)力,完成了基于Kinect 的罰籃技術(shù)動(dòng)作輔助訓(xùn)練.
為了驗(yàn)證基于Kinect 的罰籃技術(shù)動(dòng)作輔助訓(xùn)練方法在實(shí)際應(yīng)用中的效果和性能,設(shè)置了如表1 所示的實(shí)驗(yàn)參數(shù).
表1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)Tab.1 Experimental parameters
實(shí)驗(yàn)過程中,利用罰籃技術(shù)動(dòng)作的捕捉精度作為輔助訓(xùn)練性能的評(píng)價(jià)指標(biāo),計(jì)算公式為:
其中,ηx表示籃球運(yùn)動(dòng)員罰籃技術(shù)動(dòng)作的橫坐標(biāo)平均參數(shù),ηy表示籃球運(yùn)動(dòng)員罰籃技術(shù)動(dòng)作的縱坐標(biāo)平均參數(shù),δx、δy和δxy表示動(dòng)作捕捉的標(biāo)準(zhǔn)差和協(xié)方差,D1和D2是為了防止分母為0而設(shè)置的常數(shù).
根據(jù)上述評(píng)價(jià)指標(biāo),從籃球運(yùn)動(dòng)員在罰籃技術(shù)動(dòng)作中的出手速度和角度兩方面進(jìn)行測試,衡量運(yùn)動(dòng)員罰籃的穩(wěn)定性.
為了彰顯基于Kinect的罰籃技術(shù)動(dòng)作輔助訓(xùn)練方法具有更好的優(yōu)越性,引入基于動(dòng)作模擬的輔助訓(xùn)練方法和基于虛擬現(xiàn)實(shí)的輔助訓(xùn)練方法作對(duì)比,在表1實(shí)驗(yàn)參數(shù)的支撐下,測試了三種方法的罰籃技術(shù)動(dòng)作的捕捉精度和籃球出手速度即角度,結(jié)果如下.
三種方法的罰籃技術(shù)動(dòng)作捕捉精度測試結(jié)果如圖1所示.
由圖1 可知,隨著實(shí)驗(yàn)時(shí)間的變化,三種輔助訓(xùn)練方法在捕捉罰籃技術(shù)動(dòng)作時(shí)的精度都在逐漸下降,采用基于動(dòng)作模擬的輔助訓(xùn)練方法捕捉罰籃技術(shù)動(dòng)作時(shí),動(dòng)作捕捉精度范圍在20%~60%之間,在實(shí)驗(yàn)前期階段,罰籃技術(shù)動(dòng)作的捕捉精度下降較快,僅10 min時(shí)間動(dòng)作捕捉精度下降了11%;采用基于虛擬現(xiàn)實(shí)的輔助訓(xùn)練方法捕捉罰籃技術(shù)動(dòng)作時(shí),動(dòng)作捕捉精度范圍較小,在50%~80%之間,罰籃技術(shù)動(dòng)作捕捉精度的變化幅度只有30%,明顯優(yōu)于基于動(dòng)作模擬的輔助訓(xùn)練方法;而采用基于Kinect 的罰籃技術(shù)動(dòng)作輔助訓(xùn)練方法捕捉罰籃技術(shù)動(dòng)作時(shí),動(dòng)作捕捉精度范圍在80%~98%之間,在罰籃技術(shù)動(dòng)作捕捉精度的變化幅度方面,小于其他兩種方法,因此說明文中方法具有更高的罰籃技術(shù)動(dòng)作捕捉精度.
圖1 罰籃技術(shù)動(dòng)作捕捉精度測試結(jié)果Fig.1 Test results of motion capture accuracy of penalty basket Technology
三種方法的籃球出手速度測試結(jié)果如圖2所示.
圖2 籃球出手速度測試結(jié)果Fig.2 Basketball release speed test results
從圖2的結(jié)果可以看出,三種方法得到的籃球出手速度與理論最佳出手速度相比,基于Kinect的罰籃技術(shù)動(dòng)作輔助訓(xùn)練方法得到的籃球出手速度恰好在理論最佳出手速度附近,而基于動(dòng)作模擬的輔助訓(xùn)練方法和基于虛擬現(xiàn)實(shí)的輔助訓(xùn)練方法得到的籃球出手速度與理論最佳出手速度之間的誤差較大,說明,文中方法可以訓(xùn)練籃球運(yùn)動(dòng)員采用最省力的方式將籃球拋出去,使得罰籃在一個(gè)穩(wěn)定的區(qū)域內(nèi)波動(dòng),具有一定的穩(wěn)定性.
三種方法的籃球出手角度測試結(jié)果如圖3所示.
從圖3的結(jié)果可以看出,采用基于Kinect的罰籃技術(shù)動(dòng)作輔助訓(xùn)練方法時(shí),籃球出手角度與理論最佳出手角度比較接近,并且得到的籃球出手角度符合罰籃技術(shù)動(dòng)作輔助訓(xùn)練要求,采用基于動(dòng)作模擬的輔助訓(xùn)練方法和基于虛擬現(xiàn)實(shí)的輔助訓(xùn)練方法時(shí),得到的籃球出手角度與理論最佳出手角度存在很大差異,因此說明采用文中方法訓(xùn)練罰籃技術(shù)動(dòng)作時(shí),可以使得拋出去的籃球以一個(gè)比較好的角度入籃,入籃角度在允許的誤差之內(nèi).
圖3 籃球出手角度測試結(jié)果Fig.3 Basketball release angle test results
通過籃球出手速度和角度的測試結(jié)果可以看出,好的罰籃技術(shù)需要保證籃球運(yùn)動(dòng)員在比賽中消耗大量體力的情況下,保持較好的穩(wěn)定性,有效提高了運(yùn)動(dòng)員罰籃的命中率.
為了提高籃球訓(xùn)練的效果,本文以罰籃技術(shù)動(dòng)作為其切入點(diǎn),提出了基于Kinect 的罰籃技術(shù)動(dòng)作輔助訓(xùn)練方法,經(jīng)試驗(yàn)測試發(fā)現(xiàn),該方法具有更高的罰籃技術(shù)動(dòng)作捕捉精度,在籃球出手速度和角度方面,還可以提高罰籃的穩(wěn)定性.在今后的研究中,將進(jìn)一步模擬籃球運(yùn)動(dòng)軌跡,以提高罰籃的命中率.