一种基于可穿戴设备的摩托车队控制方法与流程

本发明涉及信息，尤其涉及一种基于可穿戴设备的摩托车队控制方法。

背景技术：

1、在摩托车团队比赛中，为了提升整体效率和团队胜算，骑手之间通过可穿戴设备保持通信或使用对讲机等进行交流是非常常见和必要的。有助于团队协作与战术执行，比如共享路线信息、协调队形、策略调整等。然而，在高速行驶的情况下，频繁的通信交流和与可穿戴设备的交互可能会分散骑手的注意力，这不仅降低了驾驶的效率，更增加了安全风险。为了解决这一技术矛盾，需要一种方法确保骑手能够有效地交流和协作，同时最小化因交流活动带来的注意力分散问题。

2、目前使用的可穿戴设备在实时数据传输和处理方面存在限制。虽然这些设备可以追踪骑手的基本动态位置数据，但通常无法提供足够精准的地理坐标，影响了车队指挥中心对骑手位置和移动趋势的准确把握。精度上的不足在决策制定中可能导致策略上的失误。当前可穿戴设备在信息反馈方面效率不佳。这些设备往往不能及时将调整指令以清晰和易于理解的方式传达给骑手，特别是在高速行驶和嘈杂环境下，骑手可能难以迅速识别振动信号或视觉提示的含义。因此，指令的延迟或误解可能对比赛结果产生重大影响。在摩托车竞赛的嘈杂环境中，这些设备常常无法准确地识别和处理骑手的语音指令，降低了团队间的沟通效率和反应速度。此外，现有的可穿戴设备通常无法实时监测和分析骑手的生理状态，如疲劳水平，从而无法为车队管理提供关键的健康信息。这在高强度和高风险的赛事中尤为重要，因为骑手的身体状况直接关系到他们的表现和安全。因此，当前摩托车车队在利用可穿戴设备进行实时追踪、信息传递、环境适应和生理监测方面存在明显不足。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于可穿戴设备的摩托车队控制方法，主要包括：

2、采用卫星定位系统跟踪车队成员的动态位置数据，获取骑手在各个时刻的地理坐标并实时发送至中央处理器；

3、中央处理器通过融合车队成员实时上传的速度和动态位置数据，预测每个骑手在预设时段内的移动趋势；

4、根据实时预测的移动趋势和当前队形，结合赛道特性和骑手风格，得出最优队形方案；

5、根据得出的最优队形方案，生成调整指令，通过无线通信协议发送给每个骑手的可穿戴设备；

6、优化可穿戴设备内的信号解码算法，确保骑手在低于预设的时间内识别振动信号和视觉提示的含义，对于不同紧急级别的调整指令实现不同响应模式的即时反馈；

7、采用语音识别系统的环境噪声过滤功能，在赛道嘈杂的环境下，准确识别骑手发出的语音指令并转换为队友可接收的调整信息；

8、基于每个骑手的实时生理数据，由中央处理器判断骑手的疲劳水平，若分析得到高于预设疲劳级别的信号，则自动启动骑手轮换策略；

9、增强中央处理器的信息过滤机制，分析骑手当前状况和即将发生的比赛事件，筛选出关键信息，剔除次要信息；

10、针对赛道变化和对手动态，通过中央处理器判断并提升关键信息的处理优先级，实时更新骑手的策略调整指令。

11、进一步地，所述采用卫星定位系统跟踪车队成员的动态位置数据，获取骑手在各个时刻的地理坐标并实时发送至中央处理器，包括：

12、设立地面站和搭载全球卫星导航系统(gnss)的接收器以获取车队的实时动态位置数据，通过精确计算确保捕获数据的高精度并实现厘米级误差的定位；利用卫星通信技术，将高精度的动态位置数据以最小化的通信延迟传送至中央处理器，确保信息传输过程的实时性和低延迟；中央处理器运用地理信息系统(gis)分析接收的地理坐标，并从多源数据中提取关键空间数据特征，这些数据被用于后续的路径规划和队形优化；结合实际的交通和路网信息，应用动态路径规划算法规划每位骑手的最优行动路径，同时考虑到避让障碍物和减少行程时间；车队行进中的地理信息以及规划好的路径作为输入，进一步利用队形优化算法提升车队的整体行动效率，优化算法考虑各骑手间的相对位置，以降低碰撞的可能性并优化总行进时间；持续通过卫星监控系统检测整个车队的实时位置，并结合地理信息系统对车队的动态进行实时监控和跟踪，从而反馈至中央处理器进行实时调整；实施一个实时监控和反馈机制，通过中央处理器对优化算法和路径规划进行持续迭代，实现车队行进状态的实时更新和优化调整，确保车队运行在最佳可行方案下。

13、进一步地，所述中央处理器通过融合车队成员实时上传的速度和动态位置数据，预测每个骑手在预设时段内的移动趋势，包括：

14、采用全球定位系统(gps)技术获取车队成员的精确地理位置信息，以此作为跟踪每个骑手的基础；通过部署速度监测传感器，实时捕捉骑手的移动速度信息，确保每位成员的速度数据随时可用；通过建立一个高效的无线数据传输网络，保障速度和位置信息能够无缝地送达中央处理单元，实现实时数据同步；在中央处理单元内，对收集到的速度和位置数据进行彻底的预处理操作，包括数据清洗，去除噪声，以及进行格式标准化；利用决策树和支持向量机(svm)两种机器学习算法建立综合分析模型，这些算法将结合历史行为数据来训练模型，目的是揭示骑手的行为模式；当模型建立完成后，应用该模型于分析实时输入的位置和速度数据，以预测每位骑手在接下来短时间内的可能移动轨迹；这一预测结果将直接用于协调和优化车队的队型配置，采取灵活的动态调整策略来适应每位骑手的实际运动轨迹；完成调整后，所有操作结果将被反馈至中央处理单元，以构建一个高度自适应且优化的闭环控制机制，从而提升整个车队的移动效率；将维护一个连续监控系统，对预测模型的准确性进行定期评估；一旦监测到预测偏差，立即调整机器学习模型中的参数设置，以确保预测结果的高精确度和车队操作的最优化。

15、进一步地，所述根据实时预测的移动趋势和当前队形，结合赛道特性和骑手风格，得出最优队形方案，包括：

16、通过部署实时数据采集系统，在赛事中实时监控车辆的位置和速度信息，这些信息反映出当前的队形状态，为队形分析提供基础数据；运用链接预测模型，以获得的队形数据为基础，计算出未来队形的潜在移动趋势，这为队形调整策略提供预判依据；为深入理解赛道特性，利用地理信息系统(gis)和传感器获取各项数据，如赛道的弯道、坡度和路面情况；通过分析骑手风格，评估不同骑手对车辆操控的习惯和技术水平，据此在队形中优化个别骑手的位置和角色分配，以提高团队效率；针对初步的队形调整方案，将队形移动趋势、赛道特性评估和骑手风格分析结果作为输入，运用队形调整方案生成器，产出更为精确的队形组织计划；应用动态调整策略，根据各种可能发生的队形变化进行分析，以此来优化初步的队形调整方案，确保调整过程的稳定性和连贯性；通过队形优化算法来细化调整方案，此算法确保每次调整都会增进团队整体的表现，对团队协作的效果进行优化；经过处理的调整方案会被反馈到反馈循环系统中，收集实施调整方案后的结果，并使用这些反馈来迭代优化队形方案，不断逼近理想的组织结构；结合对赛道未来状态预测和骑手实时状态监测，及时调整队形以适应不断变化的赛道状况和比赛态势，确保团队可以在不同环境下保持最优表现。

17、进一步地，所述根据得出的最优队形方案，生成调整指令，通过无线通信协议发送给每个骑手的可穿戴设备，包括：

18、根据最优队形方案开发简明调整指令，确保其中包含了清晰的步骤和方向调整要求；这些指令将被编码成简化的数据形式，以压缩传输中的数据量并提升无线传输的效率；在编码过程中，将使用数据压缩算法减少无效信息，确保数据包的紧凑传输；为这些压缩后的调整指令选择一种高可靠性的无线通信协议，该协议必须能够在极低的延迟和高干扰环境下稳定工作；该协议利用了先进的信号处理技术，将动态调节频率和编码融入设计中，从而应对电磁干扰，减少传输误差；在通信协议中集成数据分包策略，将调整指令分散为多个小数据包，这样即便某个包丢失也不会影响整体指令的接收；每个数据包都会通过校验和算法进行误差检查，确保接收的数据包未被篡改且完整；为了进一步确保数据准确性，引入自动重发机制；在数据包传输过程中，如果校验和算法检测到错误，会自动重新发送该数据包，直到骑手的可穿戴设备成功接收到正确无误的数据；对可穿戴设备的接收模块进行优化，以提高在高干扰环境下的数据捕获速度和解码效率；设备将实现快速响应，以及对信号的敏感解析，从而及时传达队形调整指令；设备接收到指令后，会发送一个确认信号回中心系统，以验证通信链路是否有效；若在规定时间内未收到确认信号，系统将重新发送指令，并采取必要的措施确保每个骑手都接收到准确的调整指令；通信协议将通过安全算法加固，提供额外的安全保障，防止传输数据被截获或篡改；时间戳和序列号将被用来保证数据的唯一性和实时性，并避免重放攻击；根据骑手的实时位置进行调整指令的地理位置校准，确保队形调整与实际地理位置和行进方向一致；包括收集骑手的实时位置信息，并与地图服务提供的路线建议相结合，确保指令的可行性和合理性。

19、进一步地，所述优化可穿戴设备内的信号解码算法，确保骑手在低于预设的时间内识别振动信号和视觉提示的含义，对于不同紧急级别的调整指令实现不同响应模式的即时反馈，包括：

20、分析用户需求，为了更好地理解骑手的操作习惯和应用场景，广泛地收集数据，并深入分析以获取骑手的常用交互模式；这一过程中，注重从实地调研得到的第一手资料，以便为振动信号与视觉提示的设计提供准确的用户使用模型；根据收集到的数据，设计振动信号和视觉提示，确保都能针对性强地满足骑手的实际需要；振动信号的设计注重不同紧急级别下的区分度，确保骑手在不同情况下能迅速辨认和做出反应；视觉提示的设计则注重直观性和易理解性，以便骑手在快速移动中也能立即捕捉到重要信号；优化信号解码算法是提升整体性能的关键，通过分析现有算法的响应时间来识别瓶颈，从而针对这些瓶颈进行算法的精简和优化；优化的重点是减少不必要的计算步骤，从而增加处理速度；信号处理速度的提升带来的结果需要可视化监控，建立一个实时监控系统，能够持续追踪处理速度，并提供反馈数据用于评估算法的优化效果；若监测到性能下降，将及时调整策略；将优化后的解码算法与振动信号和视觉提示融合，对其整体性能进行测试，确保振动信号发出后视觉提示能同步呈现，以符合预定的交互设计；测试结果将直接影响后续的用户交互体验；用户的反馈是调整交互体验重要的一环，因此要收集用户对新设计振动信号和视觉提示的理解与使用反馈；根据收集到的反馈信息调整紧急级别，确保骑手在不同交通环境下都能接收到准确及时的指示。

21、进一步地，所述采用语音识别系统的环境噪声过滤功能，在赛道嘈杂的环境下，准确识别骑手发出的语音指令并转换为队友可接收的调整信息，包括：

22、运用环境声音检测技术收集赛道上的声音，并通过频谱分析识别噪声与骑手语音信号的不同频率范围；应用特征提取技术，从区分好的语音信号中提取音高、能量等关键语音特征；采用维纳滤波器对提取的关键语音特征进行处理，从而有效减弱赛道环境噪声对语音信号的影响，并保留骑手语音指令的清晰度；结合机器学习中的监督学习技术，对经过维纳滤波器处理后的语音信号进行模式训练，使系统更好地适应骑手在特定赛道环境中的语音模式；整合实时反馈机制，对处理的骑手语音指令进行持续监控，并以此来自动调节系统参数，以实现在变动环境中持续优化语音识别的准确性；通过更新系统参数和不断训练机器学习模型，语音信号得到进一步净化和改善；应用语音识别技术，将清晰的骑手语音转换为文本信息，将骑手发出的指令变成可以电子传输的形式；运用文本分析技术，解析文本中的指令意图并提取关键操作指示，这样队友就可以准确接收到骑手的语音指令，并据此调整自己的行动或设备设置。

23、进一步地，所述基于每个骑手的实时生理数据，由中央处理器判断骑手的疲劳水平，若分析得到高于预设疲劳级别的信号，则自动启动骑手轮换策略，包括：

24、获取骑手的实时生理数据，利用设备如心率传感器和血氧监测仪不间断地监控骑手的生命体征；中央处理器利用生理数据分析算法分析这些收集到的数据，判定骑手的疲劳状况；疲劳评分系统会根据生理信号的变化，为骑手的疲劳水平进行评分，其中评分规则是依据疲劳水平评估标准预设的；若骑手的评分达到了高疲劳级别的阈值，中央处理器即触发警报并激活骑手轮换策略；该警报会计算出基于疲劳数据和比赛要求的骑手轮换建议；这些建议会被送往队伍管理系统，在此得到确认和必要调整后，确定最终的轮换策略；轮换指令通过无线通信设备发送至各骑手的个人终端，在接到指令后各骑手会执行轮换动作，确保团队能够以最佳状态持续竞争；中央处理器将继续监控每位骑手的生理数据，确保轮换策略实施的有效性，并维持队伍整体的高性能表现。

25、进一步地，所述增强中央处理器的信息过滤机制，分析骑手当前状况和即将发生的比赛事件，筛选出关键信息，剔除次要信息，包括：

26、构建一个事件驱动架构，实时捕获骑手传感器数据，包括生理监测器和外界感应器所提供的信息，用于揭示骑手的即时生理状态和比赛环境条件；实施有效的数据预处理流程，对接收到的生理和环境数据进行清洗，移除数据中的噪音和异常点；引入模式识别算法，对经过清洗处理的数据进行分析，确立数据模式，从而把握骑手状态如疲劳、兴奋或冷静等的实时变化；综合运用时间序列分析对骑手的历史表现数据进行研究，评估未来比赛中骑手可能的执行表现和所需调整的策略，向导航系统提供决策支持；使用复杂事件处理技术分析骑手的状态数据及外部事件，评估比赛中可能发生的关键事件，如急速加速和超车，并筛选出对成绩影响最大的事件；构建一个基于事件影响力的权重模型，对比赛中的关键事件按其重要性排序，以便系统重点处理并快速响应那些最具影响力的关键情报；结合实时数据传输和压缩算法，优化传输路径和协议，确保重要信息及时且准确地传达至中央处理器，无论是速度还是精度都得到显著提升；开发一套动态信息展示机制，依据骑手的当前状态和预测的比赛发展，调整信息展示板的内容复杂度，让骑手能即时掌握关键数据，而不被琐碎信息所干扰；实现自适应学习机制，通过分析每次比赛中的反馈不断调整信息过滤和事件识别的算法，从而在未来的比赛中进一步提升信息处理的效率和准确性。

27、进一步地，所述针对赛道变化和对手动态，通过中央处理器判断并提升关键信息的处理优先级，实时更新骑手的策略调整指令，包括：

28、利用传感器网络对赛道进行实时监测以收集环境数据，包括路面状况、天气情况和温度等，从而获得赛道结构和当前状态的详细信息；通过定位系统，收集并分析对手的速度和位置数据，并通过改进的数据传输协议将信息无缝传递到数据分析引擎；优先级算法会根据当前情况的紧急程度和潜在影响力，对采集到的所有数据进行加权排序，确保及时关注最关键的赛场变化；随后的关键数据处理阶段，优先级最高的信息会被急先锋模块优先处理，如避免碰撞、对手超车策略等，确保在面临紧急操作需求时系统能快速做出响应；数据分析引擎根据处理过的关键信息实时更新战略决策，并利用模拟算法预测不同策略的潜在结果；之后骑手将收到基于最新模拟输出的操作指引，通过安全通讯设备传递给骑手，确保其能够迅速而精确地做出反应；赛事策略库会针对即时赛事情况动态调整反应策略，由策略选择模块评估当前赛道条件，骑手的技术特点和对手策略，以确定并部署最佳行动方案；在这个过程中，实时监控系统会继续跟踪策略的效果，并根据赛场反馈进行策略的细节调整；最后的应急优先级调整程序保证系统在面对突发事件时能够快速重组优先级列表，确保实施最合适的应对策略；自动决策支持模块会综合当前赛场数据做出快速的策略评估，指导骑手是否维持策略或进行调整，以确保在各种赛道条件下骑手始终处于最佳的比赛状态。

29、本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

30、本发明公开了一种基于可穿戴设备的摩托车控制方法。通过实时卫星定位系统跟踪车队成员的位置数据，解决了车队协同性的问题。中央处理器分析并预测骑手的移动趋势，生成最优队形，从而减少了碰撞和混乱，提高了车队的整体表现。其次，该发明通过无线通信协议将实时调整指令发送到可穿戴设备，优化信号解码算法，以及提供不同紧急级别的即时反馈，解决了骑手对赛道情况的快速响应能力不足的问题，增加了骑手的安全性和竞争力。此外，采用语音识别系统的环境噪声过滤功能，解决了在嘈杂环境下的有效沟通问题，提高了车队成员之间的协同和战术执行。最重要的是，中央处理器监测骑手的实时生理数据，解决了疲劳驾驶的问题，并自动启动骑手轮换策略，保障了骑手的健康和安全。综合来看，这项发明解决了摩托车车队在竞赛中协同性、安全性、响应速度和骑手健康等多个关键问题，提升了整体竞争力和比赛表现。