MIT 智慧球拍 用科學方式調整揮拍姿勢

桌球是國人非常喜愛的運動，要成為一位優秀的桌球選手，除了資質，也需要勤練，虎尾科技大學資工系發明「運動姿勢分析系統及其方法」，可協助選手在訓練過程中，透過智慧桌球拍組感測、記錄、分析及比對後，提供警示讓選手更有效調整揮拍姿勢，協助創造賽事佳績。

還記得2020 東京奧運，桌球好手鄭怡靜及林昀儒聯手打出讓人熱血沸騰的戰役，奪下臺灣第一面桌球本土奧運混雙獎牌的榮耀時刻嗎？優異表現不僅深獲國人肯定，也鼓舞年輕好手投入競技桌球運動的訓練；然而，要培養一位桌球國手相當不容易，平均花費不貲不說，過往的訓練過程中，也僅能依靠重複回放訓練影片，分析、記錄每一球來改善姿勢，始終缺乏客觀輔助分析工具。

感測器嵌入球拍 捕捉揮拍參數

「臺灣在科技上的優勢，應該有更精準、客觀且高效率的桌球訓練方式。」出於此一動機，虎尾科大資工系研發團隊投入研究，研發出運動姿勢分析系統及其方法，其組成包含IMU 慣性感測器及壓力感測器，由此延伸出一套智慧桌球拍組產品，具有智慧感測與回饋計算，實現多種感測融合的智能分析，讓傳統的桌球訓練具備量化的科學數據，選手訓練時不再無所依據。

虎尾科大電資學院院長許永和指出，本項發明技術是將慣性感測器嵌入桌球拍中，並將壓力感測器嵌入到球拍木頭面與橡膠皮中間。慣性感測器係感測球拍之慣性資料，包含速度、加速度與角速度，壓力感測器則為感測球拍之擊球資料，藉由兩種感測模組所測得之慣性資料及擊球資料，包含擊球力道及擊球位置，即可詳細精確地取得選手的揮拍數據資訊。

此外， 透過航姿參考系統(Attitude and Heading Reference System，AHRS) 演算法或其他類似演算法進行分析，可獲得使用者揮拍軌跡，並可將其與預設揮拍軌跡比對而獲得揮拍匹配率，同時亦可將使用者揮拍軌跡即時顯現於顯示裝置，針對姿勢缺點調整，讓桌球選手的實際訓練可模擬比賽情境，有效提升訓練效果。

科學化訓練 培育桌球人才

研發過程中，團隊必須藉由真正的桌球運動選手的揮拍姿勢以累積大數據，但起初選手參與意願並不高，一度陷入瓶頸，後來經相關單位協調才得以順利蒐集；另一困難是要克服揮拍姿勢數據傳輸與分析的正確與穩定性，經過不斷嘗試，最後透過相關儀器的驗證測試，始確認所要分析的數據正確無誤，可作為後續客觀分析及比較標準。

本項發明因具有分析不同競技層級桌球選手的基本技術能力，成為選手分級或選才追蹤的量測分析基本工具之一，目前已實際應用在國內青少年國手的人才培訓與分級上，亦曾於2021 年東京帕運展示與說明，除了用於一般選手與民眾外，尚延伸至身障選手的分析應用，造福更多喜愛桌球人士。

• 發布日期 : 112-10-04
• 更新日期 : 112-10-04
• 發布單位 : 專利行政企劃組
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