Movement Chain AI 验证之旅
这是什么?
想象一下,你买了一台新的高科技设备来分析高尔夫挥杆。但设备还在路上,要两周后才能到货。
你会做什么?
- ❌ 傻傻等着? 等设备到了才发现软件不工作,浪费两周时间
- ✅ 聪明一点? 找一些类似的数据先把软件写好、测试好,设备一到就能直接用
这就是我们在做的事情。
我们要解决什么问题?
我们在开发一个叫 Movement Chain AI 的系统,它能分析高尔夫挥杆动作,告诉你:
- ✅ 你的动作哪里有问题 (WHAT)
- ✅ 为什么有问题 (WHY) ← 这是别人都做不到的!
为了做到这一点,我们需要三种传感器:
- 📹 摄像头 (30fps) - 看你的身体姿势
- 📱 IMU 传感器 (500Hz) - 测量旋转速度
- 💪 EMG 传感器 (1000Hz) - 测量肌肉激活
但是... 硬件还没到货! 😱
怎么办?
我们找到了一个神奇的数据集: "Comprehensive Kinetic and EMG Dataset"
这个数据集记录的不是高尔夫,而是跳跃动作。但是!
跳跃 ≈ 高尔夫挥杆?
听起来很奇怪对吧?但其实它们非常相似:
| 高尔夫挥杆 | 跳跃 | 相似点 |
|---|---|---|
| 腿部发力 → 转髋 → 转肩 → 手臂 | 腿部蹬地 → 核心稳定 → 手臂摆动 | ✅ 都是运动链 |
| 挥杆速度 | 跳跃高度 | ✅ 都是力量输出指标 |
| 时序很重要 | 时序很重要 | ✅ 动作顺序错了就没力量 |
| 需要 Vision + IMU + EMG | 数据集有 Vision + IMU + EMG | ✅ 三个传感器都有! |
最关键的是: 运动链原理是一样的
💡 运动链原理: 力量从大肌肉群(腿)传递到小肌肉群(手臂),每个环节必须按顺序激活才能发挥最大力量。
数据集有什么?
数据集非常丰富:
📊 数据规格
├─ 📹 Marker Data (光学动捕)
│ ├─ 采样率: 128 Hz (比我们需要的 30fps 高很多!)
│ ├─ 标记点: 33 个身体标记点
│ └─ 时长: 37.3 秒完美同步
│
├─ 📱 IMU Data
│ ├─ 采样率: 240 Hz (够用!)
│ ├─ 数据: 29 个特征(加速度、角速度等)
│ └─ 时长: 37.3 秒
│
└─ 💪 EMG Data ⭐ 核心差异化
├─ 采样率: 2048 Hz (超级高!)
├─ 通道: 9 个肌肉通道
└─ 时长: 37.3 秒所有数据完美同步,误差 <10ms! 这对我们测试时间同步算法非常重要。
我们的验证计划
Priority 0: 证明核心价值 (已完成! ✅)
目标: 证明 EMG 能回答"为什么"
我们做了什么:
- 从数据集中找出最差的跳跃案例 (
Subj04_lunge.mat) - 发现了倒序运动链: 核心肌肉比腿部提前 692ms 激活!
- 创建了对比演示,展示:
- 竞品系统(只有 Vision + IMU): 只能说"你跳得不高"
- Movement Chain AI(有 EMG): 能说"你跳得不高是因为肌肉激活顺序错了"
结果: 输出可视化保存在 results/p0_causality_demo.png
这证明了我们的核心价值主张! 🎉
验证进度 (2025-12-26 更新)
🎉 所有验证阶段已完成!
查看 整体验证计划 了解完整路线图。
各阶段完成情况:
- ✅ Phase 0: 证明 EMG 有用 - 倒序运动链检测成功
- ✅ Phase 1: 数据加载与转换 - 三模态数据正确加载
- ✅ Phase 2: 特征提取层验证 - 12 个指标全部提取成功
- ✅ Phase 3: 时间同步验证 - 92.3% 精度 <50ms
- ✅ Phase 4: Rerun.io 可视化 - 多模态同步播放正常
- ✅ Phase 5: 规则引擎验证 - P0 规则 100% 准确率
📊 验证总结
所有验证阶段的详细结果已完成:
- 各阶段详细结果可在对应页面查看
- 技术洞察与关键发现已记录
- 交付物清单完整
- 后续工作建议已提供
查看 验证计划 了解完整的验证路线图。
为什么这很重要?
当硬件到货后,我们只需要:
- ✅ 把跳跃数据换成高尔夫挥杆数据
- ✅ 调整一下阈值参数
- ✅ 其他代码几乎不需要改
这就是"用跳跃验证高尔夫"的价值!
快速开始
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直接跳到 Phase 0: 证明核心价值,看我们如何用 EMG 揭示"为什么"。
想看代码?
查看 技术细节 - EMG 信号处理,了解肌肉激活检测算法。