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[發明專利]一種基于多傳感器融合的健身機器人系統在審

專利信息
申請號: 201810879227.6 申請日: 2018-08-03
公開(公告)號: CN108926823A 公開(公告)日: 2018-12-04
發明(設計)人: 石開 申請(專利權)人: 重慶市武義賞網絡科技有限公司
主分類號: A63B69/34 分類號: A63B69/34;A63B71/06;H04L29/08;H04W4/38;H04W4/50;H04W4/80
代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245 代理人: 李歐
地址: 400000 重慶市大渡口區春暉路街*** 國省代碼: 重慶;50
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 控制模塊 移動終端 消耗 多傳感器融合 網絡連接模塊 傳感器模塊 機器人系統 云端服務器 交互模塊 底座 藍牙 卡路里數據 指示燈模塊 電源模塊 交互連接 數據交換 用戶擊打 用戶身體 存儲器 擊打力 人形體 健身 擊打 人形 存儲 估算 體內 采集 修正 傳輸 鍛煉 保證
【權利要求書】:

1.一種基于多傳感器融合的健身機器人系統,其特征在于:包括移動終端和訓練體,所述訓練體包括底座和安裝在底座上的人形體,所述人形體內安裝有電源模塊、控制模塊、網絡連接模塊、藍牙交互模塊、傳感器模塊、指示燈模塊和云端服務器;

所述人形體由人形內膽和套裝在人形內膽上的硅膠外皮組成,所述人形內膽內安裝有用于受力的剛性骨架,所述剛性骨架的底部安裝有彈簧,所述彈簧的另一端安裝在底座上;

所述電源模塊、控制模塊、網絡連接模塊和藍牙交互模塊均安裝在內膽內部,所述傳感器模塊和指示燈模塊均設有多套,所述傳感器模塊和指示燈模塊均配套安裝在內膽表面,多套所述傳感器模塊分別安裝在人形內膽的頭部、軀干和四肢上,且所述指示燈模塊發出的光線能夠透過硅膠外皮;

所述電源模塊用于控制模塊、網絡連接模塊、藍牙交互模塊、傳感器模塊和指示燈的供電,所述網絡連接模塊、藍牙交互模塊和傳感器模塊均與控制模塊電信號連接;

所述傳感器模塊用于采集用戶擊打時的擊打力F和用戶擊打時與機器人之間距離S,并傳輸到控制模塊,所述控制模塊上連接有存儲器,所述存儲器內存儲有卡路里消耗數據參照表,所述控制模塊根據F的數值,參照卡路里消耗數據參照表進行修正和估算,得到用戶實際消耗卡路里數據C,所述控制模塊通過網絡連接模塊或藍牙交互模塊與移動終端交互連接,用戶通過移動終端接收實際卡路里消耗數據,所述控制模塊和移動終端均與云端服務器連接進行數據交換。

2.根據權利要求1所述的一種基于多傳感器融合的健身機器人系統,其特征在于:所述控制模塊內還寫有模式選擇程序,用于為用戶提供擊打模式選擇,所述模式包括有套路擊打模式和無套路擊打模式,所述有套路擊打模式控制指示燈模塊按照一定的順序和時長依次點亮,用戶擊打指示燈模塊亮起的對應人形體部位,所述無套路擊打模式為指示燈模塊隨機亮起或者全部亮起。

3.根據權利要求2所述的一種基于多傳感器融合的健身機器人系統,其特征在于:所述傳感器模塊包括力傳感器、紅外傳感器和A/D轉換器,所述力傳感器用于采集擊打力F,所述紅外傳感器用于采集用戶擊打時與機器人之間距離S,所述力傳感器和紅外傳感器采集的電信號經A/D轉換器轉換成數字信號后輸入到控制模塊中。

4.根據權利要求3所述的一種基于多傳感器融合的健身機器人系統,其特征在于:所述控制模塊為微控制器,所述微控制器內燒錄有控制運算程序,所述微控制器對應的輸入端口分別與傳感器模塊、指示燈模塊電性連接。

5.根據權利要求4所述的一種基于多傳感器融合的健身機器人系統,其特征在于:所述指示燈模塊包括指示燈和指示燈控制主板,所述指示燈控制主板內寫有指示燈亮燈程序,所述指示燈控制主板與微控制器的輸出端口電性連接。

6.根據權利要求5所述的一種基于多傳感器融合的健身機器人系統,其特征在于:所述指示燈亮燈程序包括亮燈時長程序、亮燈間隔時間程序以及亮燈順序程序。

7.根據權利要求6所述的一種基于多傳感器融合的健身機器人系統,其特征在于:所述網絡連接模塊包括無線網絡連接器和有線網絡連接器,所述控制模塊通過無線網絡連接器和/或有線網絡連接器與云端服務器進行數據交換。

8.根據權利要求7所述的一種基于多傳感器融合的健身機器人系統,其特征在于:所述移動終端為智能手機,所述智能手機上安裝有與控制模塊通過無線網或藍牙連接的終端小程序,當用戶擊打鍛煉完成以后消耗的卡路里被計算出來,控制模塊通過無線網或藍牙傳輸到終端小程序上顯示。

9.根據權利要求1-8任一所述的一種基于多傳感器融合的健身機器人系統,其特征在于:所述云端服務器內存儲有用戶數據,所述云端服務器與移動終端通過無線網絡連接。

10.根據權利要求9所述的一種基于多傳感器融合的健身機器人系統,其特征在于:所述用戶數據包括用戶的身高數據、體重數據、年齡數據、性別數據、健身時長數據、用戶擊打次數數據、用戶擊打力量數據和用戶消耗的卡路里數據。

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