Final project brainstorm

sEMG based arm band for children exercise counting

E-motion: exercise counting and training guide

BrainStorming

我们小组经过讨论，Final project的项目为基于表面肌电信号的儿童训练臂环。

基本功能有：

• 肌电信号识别哑铃训练次数
• NFC任务卡片识别
• 灯带显示任务进度

使用流程为：根据训练进度选择相应的任务卡片，例如哑铃-10次→插入设备→开始训练→灯带显示进度/语音鼓励→训练完成

使用到的模块or零件为（暂定）:

• 主控芯片（暂定）：ESP32-pico-D4
• RFID芯片：RC522
• sEMG信号放大：AD620
• 1w扬声器
• 功放芯片：8002
• 充电芯片：tp4056X
• tf卡模块
• LED灯带
• 电池

计划有变

当我们以肌电信号作为主要技术进行接下来的开发与设计时，我们发现：

1. 肌电信号太容易受到其他信号干扰，论文基本都是要求实验者按照一定方式放松，酒精处理皮肤后贴上导电片才能获得较好的信号
2. 电极贴片必须紧贴皮肤，当肌肉运动幅度过大，贴片容易脱落导致数据错误
3. 对于不同人，或者是同一人同一肌肉不同的位置，肌电信号都有不同程度的差异，不容易进行处理
4. 对于不同的运动方式，需要在不同的肌肉群设置贴片
5. 对于儿童，此方式并不合适

总之，由于肌电信号鲁棒性太差，且并不适合儿童群体，我们决定只使用陀螺仪数据。陀螺仪数据相对于肌电信号数据，没有了其他信号干扰问题，同时不需要紧贴皮肤，也能更方便的应用于不同的运动形式，数据模型容易分辨，鲁棒性较好。

最后的最后方案

最后我们决定，剔除肌电信号，只依靠陀螺仪数据进行设计。将智能部分单独设计成一个感知模块，感知模块可以添加绑带绑在身体上，或者嵌入其他运动器械上。例如可以嵌入哑铃、跳绳、拉力机中。

同时可以在手机上设定训练目标，当目标训练数量达成后，模块会通过震动反馈给用户。

使用到的模块或传感器、零件为：

• ESP32
• MPU6050
• 1.28’ 圆形屏幕
• tp4056
• 锂电池
• 微型震动马达

reference

1. https://oshwhub.com/zheng-jiu-shi-jie/wu-xian-ke-chuan-dai-shi-biao-mian-ji-dian-xin-hao-cai-ji-yu-jian-ce-ji-tong
2. https://oshwhub.com/lihooo/rc522-demo