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AI+ IoT + 羽球 = AIoT 智慧羽球訓練模式!偵測數十種球路,打造經濟實惠人性化訓練方案

111/09/30 瀏覽次數 894
圖一

圖一:智慧型羽球拍所能蒐集的揮拍或擊球訊號,以及球員的生理或心理即時數據,更能讓教練以更輕鬆的科學化方式來達成訓練效果。(影像來源:Unsplash)

隨著科技的進步,運動訓練已跳脫傳統土法煉鋼的窠臼,取而代之的是運動場館中,輔以各種科技儀器不斷蒐集與分析球員運動當時的生理與心理訊號,提供教練更即時的科學數據。藉此,教練得以瞭解球員的肢體動作表現與運動強度是否達到訓練要求,或超過他們本身的生理與心理負荷,進而設計或調整出更有成效的訓練處方,並降低球員的運動傷害機率。
以國內最近在國際運動賽會表現甚為亮眼的羽球項目來看,這類型持拍運動所包含的要件除了教練與選手本身,球拍、球衣、球鞋、訓練場域等,也全部都可加入科技元素,讓運動訓練變得更有效率,也更有樂趣。
以下從過去執行過的國科會精準運動科學計畫《從中樞系統建構雲端 AI 運動訓練歷程分析與疲勞診斷系統:以羽球項目為例》進行進一步討論。

AI 探測數十種球路,蒐集球員生理、心理即時數據

首先,目前已研發出的智慧羽球拍能透過內建感測器,來蒐集球員揮拍當時的軌跡與擊球訊號,以瞭解訓練時的揮拍動作與擊球點是否正確。
而透過人工智慧(AI, Artificial Intelligence)精準區辨球員擊球當下的球拍震動訊號特性,就可在任何時間點記錄與分析球員於訓練或比賽當時,所擊出的數十種球路(例如︰長球、平球、短球、切球等)之次數與時間點,讓他們休息時可立即透過手機或平板電腦上 App 軟體,瞭解自己和對手在得分或失分時的球種,馬上調整隨後的訓練處方或比賽策略。
接著,多球訓練在球類運動是普遍採用且行之有效的訓練方式之一,結合虛擬實境(VR, Virtual Reality)、擴增實境(AR, Artificial Intelligence)、混合實境(MR, Mixed Reality)、甚至是延展實境(XR, Extended Reality)。
除了能輔助教練進行各種不同球路的多球訓練,如再結合上述的智慧型羽球拍所能蒐集的揮拍或擊球訊號,以及球員的生理或心理即時數據,更能讓教練以更輕鬆的科學化方式來達成訓練效果。
未來如有對手的精確打法數據,也能與虛擬對手在元宇宙中隨時進行更有成效的運動訓練。

非侵入穿戴式裝置,透析球員疲勞程度

另外,在球場部分,讓智慧感測結合 AI 影像辨識,透過智聯網(AIoT, The Artificial Intelligence of Things )技術,建置出雲端大數據分析平台,能協助教練設計出每個球員個人化的數位訓練模型。
以現今的科學技術來看,未來如能讓平價的高速攝影機取代實驗室內昂貴的三維空間動作擷取分析系統,同時在無死角的情況下,即時蒐集運動當時球員的快速動作表現,將影像訊號即時傳輸到雲端,並立即做 AI 動作影像辨識與分析,將能讓智慧球場更普及化與科學化。
而教練和球員最在意的運動傷害議題上,如何藉由現代科技從中樞與周邊系統精確瞭解球員的急性與慢性疲勞,取代過去教練只能從傳統的運動強度、過去經驗或球員訓練當下或休息的生理或心理表徵來判斷疲勞程度。
目前,已能從各種非侵入性的穿戴式裝置做充分的協助。舉例來說︰腦波、眼動、心跳變異率、運動當時肢體動作、睡眠品質等,這些資料就可精準提供教練和球員訓練是否過量、疲勞程度與類型。

整合運算分析,訓練更人性化

藉由過去研究可發現︰當羽球選手在回擊快速的殺球或平球時,腦波和眼球訊號在不同疲勞程度下,透過 AI 演算法可發現明顯的差異;此外,休息時的心跳變異率、睡眠品質,則可藉由輕便的穿戴式裝置來隨時記錄,這些資訊可讓教練與球員瞭解身體出現的急性與慢性疲勞狀態,知道何時該調整訓練量或進行適度休息,以更科學化方式來降低選手的運動傷害機率。
透過上述智慧羽球拍、穿戴式裝置如腦波、眼動、智慧型手錶等,再結合智慧球場的 AI 影像傳輸與辨識技術,已能初步完整記錄每一位羽球運動選手的訓練歷程、比賽表現、與急性 / 慢性疲勞程度。
把所有數據收集後透過 AI 整合運算分析,再透過手機或平板上設計好的 App 軟體,將這些科學數據以簡單的說明回饋給教練和選手,他們就可隨時瞭解所有運動指標分析結果,設計出客製化的羽球運動訓練課程,達到運動科學化與精準化的訓練模式。
雖然現在的 IoT 技術,已可將上述部分儀器設備同步化,達到精準分析的效果,但目前運動科技產品設計大多僅止於單一面向或功能的思考,未來如能整合這些科學數據(例如︰腦波、眼動、肢體關節訊號)於羽球選手習慣使用的智慧型球拍或球衣、球鞋中,讓所有的科學訓練器材及設備能捕捉球員的生理和心理訊息,這不僅能讓教練與選手更能接受已研發的運動科技產品,也能讓運動訓練更融入人性化的元素。
相信在科技進步快速的時代中,輕便、經濟實惠的 AIoT 智慧運動訓練模式未來將能落實於各種運動場域,達成全民運動普及與提升運動選手成績表現的效果。

資料來源
  • 蔡佳良(2019年)。從中樞系統建構雲端AI運動訓練歷程分析與疲勞診斷系統:以羽球項目為例-建構雲端AI運動訓練歷程分析與疲勞診斷系統:以羽球項目為例 (重點主題一:運動科學訓練)( I )。科技部人文司精準運動科學專案計畫
  • 陳建志、曾煜棋(2022年)。混合實境輔助智慧羽球訓練。科技部人文司精準運動科學專案計畫
  • 郭癸賓、陳家祥、蔡循恒(2018年)。羽球運動視覺反應動作訓練系統開發(Ⅱ)。科技部人文司精準運動科學專案計畫
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