Технология и методы создания продукта "Программная и мобильная часть Умного костюма MyoFit"
спортивные технологии машинное обучение система распознавания искусственный интеллект нейронная сеть
В ноу-хау описана программная и мобильная часть Умного костюма MyoFit, в том числе:
1. Проведено исследование и выбрана наиболее оптимальная архитектура программного комплекса. Мобильное приложение соединяется в режиме реального времени с костюмом, непрерывно получая данные с сенсоров о положении пользователя, мышечной активности и сердечном ритме. Полученные данные передаются на сервер. Доступ к пользовательским данным через мобильное приложение может получить сам пользователь и тренер, который контролирует тренировочный процесс. Мобильное приложение позволяет организовать онлайн чат и видеоконференцию между пользователем и тренером для проведения онлайн-тренировки.
2. Базовым протоколом коммуникации между мобильным приложением и костюмом является Bluetooth LE 5.0. Было проведено исследование зависимости пропускной способности протокола  Bluetooth LE 5.0 в зависимости от величины передаваемого пакета. В результате, была выбрана наиболее оптимальная структура данных, позволяющая обеспечить наибольшую пропускную способность данных при обмене с мобильным приложением. Данный протокол реальзован на мобильным устройстве и на центральном модуле.
3. Данные, получаемые центральным процессором в центральном модуле, передаются на блютуз-контроллер BlueNRG-132, в котором производится их сжатие и подготовка к передаче на мобильное приложение. В мобильном приложении полученные данные обрабатываются в отдельном потоке, после чего происходит их распаковка и передача в модуль визуализации, модуль логирования и модуль передачи данных тренеру. После завершения упражнения полученные от пользователя данные подвергаются сжатию и сохраняются в памяти мобильного устройства.  После завершения тренировки все полученные данные передаются на сервер в формате CSV.
4. В ходе второго этапа произведено исследование способов визуализации 3-ех мерного аватара пользователя на мобильном приложении. Был выбран фреймворк для визуализации людей OZZ. Фреймворк OZZ подвергся доработке для работы с библиотекой SDL2, работающей на обеих поддерживаемых мобильных платформах (iOS/Android). Разработан калибровочный модуль, позволяющий произвести подготовку костюма к сбору данных. Калибровочный модуль определяет положение сенсоров на теле пользователя при условии, что пользователь находится в определенной калибровочной позиции (например, руки врозь). После проведения операции калибровки все полученные данные преобразуются с учетом калибровочных коэффициентов, тем самым обеспечивая наиболее точное соответствие 3-ех мерного аватара положению пользователя.
5. Произведен анализ возможных реализаций серверной части, по результатам которых был выбран фреймворк Django, реализованный на языке программирования Python. Для хранения пользовательских данных была выбрана PostgreSQL база данных. Для обеспечения видеосвязи между пользователем и тренером был выбран протокол WebRTC, работа которого требует наличия сигналинг сервера. Все модули серверной части разработаны в рамках технологии Docker контейнеров, позволяющих легко перенести программный комплекс серверной части на множество других серверов.
6. В функционал приложения встроен чат для обеспечения оперативной коммуникации между пользователем и клиентом, обеспечивающий передачу текстовых сообщений, фото и аудио материалов. Чат работает с использованием технологии WebSocket, обеспечивающей быстрый обмен сообщениями между пользователями. Видео-связь реализована с использованием протокола WebRTC, который является надстройкой над протоколом коммуникации в режиме реального времени RTSP. Биометрические данные и данные о положении пользователя передаются в сжатом виде через канал данных WebRTC (data channel) в виде JSON сообщений. Получаемые тренером данные отображаются в виде 3-ех мерного аватара пользователя.
7. Проведено комплексное тестирование программно-аппаратного комплекса по результатом которого было установлено время работы костюма более 4 часов при коммуникации с мобильным устройством на частоте 60Гц. Точность определения положения составляет 3 градуса по осям roll/pithc и 7 градусов по оси yaw. Модуль логина, заполнения программы и получения пользовательских данных в мобильном приложении работает корректно. Видеочат работает с задержкой от 30-1200мс в зависимости от качества интернет соединения между пользователем и тренером.
Повышения эффективности физических тренировок человека
Артем
Ярыгин
Александрович
Генеральный директор
Кандидат физико-математических наук
Отсутствует
-
-
РОССИЯ
Артем
Ярыгин
Александрович
Генеральный директор
РОССИЯ
50.41.25
Прикладное программное обеспечение
01.02.EP
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Артем
Ярыгин
Александрович
Разработка мобильного приложения для коммуникации с костюмом, установления соединения между тренером и пользователем, хранения тренировочных программ. Разработка серверной части для хранения и обработки пользовательских данных. Разработка протокола коммуникации мобильного приложения и центрального модуля костюма
РОССИЯ
ФОНД СОДЕЙСТВИЯ ИННОВАЦИЯМ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
1027739479734
Организация
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере"
Федеральные государственные бюджетные учреждения
ООО "МИОФИТ"
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "МИОФИТ"
1207700500446
АРТЕМ
ЯРЫГИН
АЛЕКСАНДРОВИЧ
Организация
Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно
Общества с ограниченной ответственностью