臺灣博碩士論文加值系統

本論文旨在研發使用行動裝置進行自行車騎姿優化的系統。本研究設計了多組實驗來比較在使用本系統前與使用後的差異。為了滿足不同的車種把位需求與騎士等級需求，本系統提供多種車種和手把位置的選擇，包括公路車、登山車、計時車、三鐵車這4種騎乘選擇，與其相對應的3種騎士等級可供選擇。
在本研究的實驗過程中，使用行動裝置進行了連續4次的自行車騎姿優化調整，騎姿完美度可由5%提升至了最高63%，共提升了58%，且在第一次調整前後騎姿完美度就有了54%的提升幅度。
本系統使用UNITY開發，支援輸出Android與iOS平台的APP。使用行動裝置來進行自行車騎姿優化可以提供戶外、方便快捷、即時反饋和輕量化的優勢，不需要額外的設備或專業的技術支持，且便於攜帶和使用。
經實驗證實，本研究設計的騎姿優化方法可以有效改善相對不完美的騎乘姿勢，也能夠提高自行車騎乘效率並減少運動傷害，並滿足各種車種的使用需求，為自行車愛好者和運動員提供一個有效的自行車騎姿優化解決方案。

This paper aims to develop a system for optimizing bike fitting using mobile devices. Multiple experiments were designed to compare the differences before and after using the system. To meet the handlebar position requirements and rider level demands for different types of bicycles, the system provides a variety of bike options, including road bikes, mountain bikes, time trial bikes, and triathlon bikes, along with three corresponding rider levels to choose from.
During the experimental process of this study, four consecutive bike fitting adjustments were performed using mobile devices. The perfection level of the bike fitting improved from 5% to a maximum of 63%, resulting in a total improvement of 58%. Furthermore, there was a 54% increase in bike fitting perfection even before the first adjustment.
The system was developed using UNITY and supports the output of an Android and iOS app. Optimizing bike fitting using mobile devices offers advantages such as outdoor usability, convenience, real-time feedback, and lightweight operation. It eliminates the need for additional equipment or professional technical support and is easy to carry and use.
Experimental results confirm that the bike fitting optimization method designed in this study effectively improves imperfect riding postures, enhances cycling efficiency, reduces sports injuries, and meets the usage requirements of various bike types. It provides an effective solution for bike enthusiasts and athletes seeking bike fitting optimization.

摘要 ...i
Abstract ...ii
誌謝 ...iii
目錄 ...iv
表目錄 ...vii
圖目錄 ...viii
第一章 緒論 ...1
1.1. 市場需求 ...1
1.1.1. 需求衍生出各種車型 ...1
1.1.2. 調整姿勢目標 ...2
1.2. 現有的自行車騎姿優化方式分類 ...3
1.2.1. 騎乘姿勢優化方法 ...3
1.2.2. 使用行動裝置進行 bike fitting的優勢 ...3
第二章 文獻探討 ...5
2.1. 何謂優化騎姿 (BIKE FITTING) ...5
2.1.1. 靜態人車優化方法 ...6
2.1.2. 動態人車優化方法 ...7
2.1.2.1. 優化前 ...7
2.1.2.2. 優化中 ...8
2.1.2.3. 優化後 ...9
2.2. 目前 BIKE FITTING有哪些服務 ? ...11
2.3. 現有騎姿優化系統 ...11
2.3.1. Guru Fitting系統 ...11
2.3.2. DCF 3D動態捕捉系統 ...14
2.3.3. DCF 2D APP與運動捕捉軟件 ...16
2.3.4. Retül Vantage 3D動作捕捉系統 ...18
2.4. 調整姿勢的參數相關研究 ...19
2.4.1. 座墊位置的調整 ...22
2.4.2. 本文採用的評估參數數據 ...23
第三章 研究內容與方法 ...38
3.1. 系統流程 ...38
3.2. 基本資料設定基本資料設定 ...39
3.2.1. 大腿長度設定大腿長度設定 ...39
3.2.2. 車種選擇車種選擇 ...39
3.2.3. 騎士等級選擇騎士等級選擇 ...42
3.2.4. 關鍵節點關鍵節點 ...42
3.2.5. 關鍵節點定義關鍵節點定義 ...42
3.3. 匯入騎士騎乘的連續影像匯入騎士騎乘的連續影像 ...43
3.4. 手動選取設定關鍵節點手動選取設定關鍵節點 ...45
3.4.1. 手動選取方式手動選取方式 ...47
3.4.2. 畫面座標轉換與儲存畫面座標轉換與儲存8個影像節點像素座標個影像節點像素座標 ...47
3.5. 追蹤節點軌跡追蹤節點軌跡 ...48
3.5.1. 三種偵測數量處理方式三種偵測數量處理方式 ...51
3.5.2. 節點順位偵測與連線演算法節點順位偵測與連線演算法 ...51
3.6. 搜尋關鍵影像與評估參數計算搜尋關鍵影像與評估參數計算 ...53
3.6.1. 評估參數定義評估參數定義 ...53
3.6.2. 評估參數最佳化範圍評估參數最佳化範圍 ...55
3.6.3. 搜尋關鍵影像搜尋關鍵影像(目的與方法目的與方法) ...58
3.6.4. 評估參數計算評估參數計算(使用向量計算各個角度使用向量計算各個角度) ...62
3.6.4.1. 膝關節與腳趾的水平距離膝關節與腳趾的水平距離(D1) ...65
3.6.4.2. 膝關節最小外角角度膝關節最小外角角度(D2) ...66
3.6.4.3. 膝關節最大外角角度膝關節最大外角角度(D3) ...68
3.6.4.4. 上半身與水平線夾角上半身與水平線夾角(D4) ...69
3.6.4.5. 上半身與手臂夾角上半身與手臂夾角(D5) ...70
3.6.4.6. 髖關節最小角度髖關節最小角度(D6) ...71
3.7. 最佳化調整最佳化調整 ...72
3.7.1. 最佳化方法中的關鍵影像與初始骨架最佳化方法中的關鍵影像與初始骨架 ...72
3.7.2. 優化騎姿演算法動作流程優化騎姿演算法動作流程 ...74
3.7.3. 模擬位置的視覺化網格模擬位置的視覺化網格 ...75
3.7.4. 模擬特徵時的骨架轉動模擬特徵時的骨架轉動 ...75
3.7.5. 最佳化方法中的計算項目最佳化方法中的計算項目 ...82
3.7.6. 權重的分配與優化完美度計算權重的分配與優化完美度計算 ...84
3.8. 分析結果與分析報告分析結果與分析報告 ...86
3.8.1. 分析結果分析結果 ...86
3.8.1.1. 目前騎姿完美度的計算目前騎姿完美度的計算 ...87
3.8.2. 分析報告分析報告 ...88
第四章 研究及實驗成果研究及實驗成果 ...91
4.1. 實驗用硬體自行車實驗用硬體自行車 ...91
4.2. 實驗場域與硬體架設實驗場域與硬體架設 ...93
4.3. 指引前後的騎姿完美度比較指引前後的騎姿完美度比較 ...95
4.3.1. 實驗過程實驗過程 ...95
4.3.2. 實驗結果說明實驗結果說明 ...101
4.4. 連續最佳化調整連續最佳化調整 ...105
4.4.1. 實驗過程實驗過程 ...105
4.4.2. 實驗結果說明實驗結果說明 ...111
4.4.2.1. 受踝關節角度所影響的膝關節外角受踝關節角度所影響的膝關節外角 ...114
第五章 結論結論 ...116
參考文獻 ...118
Extended Abstract ...121

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