TWI502389B - 生物力學分析系統與方法 - Google Patents

Description

生物力學分析系統與方法

本發明係有關於一種生物力學分析系統與方法，尤指一種自動化生物力學分析與回饋功能之運動健身設備與方法，利用內建或外部裝置之感測器，感測待測物於操作器材運動時之動作資料以及邊界受力資料，藉由演算方式計算並分析出待測物關節內之受力資訊，其受力資訊可以作為監控使用者或作為使用者及訓練員之運動處方建議用途，並進一步提供使用者健康、安全且有效之運動方法。

習知健身器材的訓練方法與使用者介面，大多單純以健身器材設備內建之少數幾組運動模式進行使用者的運動訓練方法；而與使用者之間的介面大多注重在改善健身器材本身之機械結構及電子影音設備，作為器材之升級指標。近年來由於感測器技術的進步及個人化管理的風潮因素，整合感測技術應用在健身器材與個人化運動管理之建議與方法，目前大多僅有注重生理信號測定與心肺功能的產品。

針對習知專利而言，例如美國專利5,474,087號專利「Apparatus for characterizing gait」以及美國專利第5,623,944號專利「Method for characterizing gait」，其係針對同一結構所申請之裝置與方法兩個專利，其主要係利用裝設於跑步機傳動皮帶下之測力元件，徵測使用者 操作跑步機時之動作特徵，可以定義使用者之運動狀態(走路或跑步)，並量測足部之力量大小；惟該專利僅能得知地面作用力大小以及步態運動時期，並無法推得人體多關節內作用力大小以及力矩大小，也未揭露利用演算方式推得人體多關節內作用力大小以及力矩大小之生物力學分析方式，也無法達到運動監控與運動建議之作用。

例如美國公開專利2004/0152957 A1號「Apparatus for detecting,receiving,deriving and displaying human physiological and contextual information」，該專利主要係利用感測設備來量測之人體生理訊號參數，包括熱量產生、消耗、各種日常生活活動程度、壓力程度、基礎代謝率以及血氧濃度等個人參數，並將此訊號轉化成為個人之熱量(卡路里)消耗參數，以監控個人熱量狀況，作為個人平時之活動及飲食建議；惟該專利並無法量測人體生物力學參數以轉化成生物邊界受力資料，該專利所產生之熱量(卡路里)消耗參數也無法作為建議個人運動動作指導以及人體各關節受力狀況之資訊。

例如美國公開專利2006/0136173A1號「Multi-sensor monitoring of athletic performance」，該專利係整合多種感測設備量測人體生理資訊(心跳、血壓、脈搏、體溫)、速度/位置感測器(加速規、測高器、羅盤、碼表)以及全球衛星定位(GPS)，作為運動員之運動成效監控，且利用運動成效監控方式，可提供使用者本身以及訓練員之運動訓練前路徑規劃以及運動訓練後之資料收集統計，以提升運動員運動成效，換言之，該專利係單純分析人體生理資 訊，並無法量測人體邊界受力資料或動作姿態資訊及生物力學訊號。

有鑑於習知技術之缺失，本發明提出一種生物力學分析系統與方法，利用內建或外部裝置之感測器，感測待測物於操作器材運動時之動作資料以及邊界受力資料，藉由演算方式計算並分析出待測物關節內之受力資訊，其受力資訊可以作為監控使用者或作為使用者及訓練員之運動處方建議用途，並進一步提供使用者健康、安全且有效之運動方法。

為達到上述目的，本發明提出一種生物力學分析系統與方法，用以估算待測物於運動過程中之關節受力狀況，該系統係由一慣性資料模組、一感測模組及一計算模組構成，藉由該慣性資料模組提供該待測物至少一肢段之慣性資料；藉由該感測模組感測該待測物活動時，或該待測物於運動過程中操作運動器材時所產生之動作資料以及邊界受力資料；再藉由該計算模組根據該慣性資料模組所提供之慣性資料，以及該感測模組所感測之動作資料以及邊界受力資料，計算該待測物於運動過程中之肢段運動資訊，並推算出該待測物各肢段之關節內部受力資訊。

為使 貴審查委員對於本發明之結構目的和功效有更進一步之了解與認同，茲配合圖示詳細說明如后。

以下將參照隨附之圖式來描述本發明為達成目的所使用的技術手段與功效，而以下圖式所列舉之實施例僅為輔助說明，以利 貴審查委員瞭解，但本案之技術手段並不限於所列舉圖式。

請參閱第一圖所示，本發明所提供之生物力學分析系統100第一實施例架構圖，係用以分析一待測物於運動過程中之關節受力狀況，該生物力學分析系統100包含一慣性資料模組10、一感測模組20以及一計算模組30。

該慣性資料模組10係用以提供該待測物至少一肢段之慣性資料，其包括一輸入單元11、一計測資料庫12以及一慣性資料估算單元13，該輸入單元11係用以輸入待測物之幾何資訊，亦即待測物之肢段參數，當待測物為人體時，該待測物之幾何資訊則為『人體肢段參數』，包含：不同人種、不同性別、不同年齡統計之身體各肢段形狀(shape)、身體肢段長度(length)、身體肢段體積(volume)、身體肢段質量(mass)、身體肢段密度(density)、身體肢段周長(circumference)、身體肢段質心位置(centre of mass)、身體肢段轉動慣量(moment of inertia)等幾何物理數據，換言之，當待測物為人體時，該輸入單元11係用以輸入該人體之基本生理資料，該基本生理資料包括身高、體重、性別、年齡，同理，當待測物為非人類之動物時，該待測物之幾何資訊則為『動物肢段參數』，包含：不同動物種、不同性別、不同年齡統計之動物身體各肢段形狀、身體肢段長度、身體肢段體積、身體 肢段質量、身體肢段密度、身體肢段周長、身體肢段質心位置、身體肢段轉動慣量等幾何物理數據；該計測資料庫12係用以儲存不同種類之計測資料，包括不同身高、體重、性別、年齡、待測物種類以及健康程度狀態之計測資料，例如，當待測物為人時，該待測物種類為不同人種；該慣性資料估算單元13係用以根據該輸入單元11之基本生理資料比對該計測資料庫12之計測資料，以估算該待測物至少一肢段之慣性資料，且前述該計測資料庫12可擷取並儲存該慣性資料估算單元所估算出之慣性資料。

該感測模組20係用以感測該待測物活動時，或該待測物於運動過程中操作運動器材時所產生之動作資料以及邊界受力資料；該感測模組20包括至少一運動學感測元件21以及至少一運動力學感測元件22，該運動學感測元件21係設置於待測物上，該運動學感測元件21可為加速度計、陀螺儀、電子量角器、電子測距儀其中一種或一種以上之感測元件，該運動學感測元件21可偵測待測物肢體之動作資料，該動作資料包括位置變化、角度變化、速度變化或加速度；該運動力學感測元件22係設置於待測物肢體與所操作之運動器材接觸之部位，該運動力學感測元件22為壓電材料、荷重元、應變計其中一種或一種以上之感測元件，該運動力學感測元件22係用以偵測待測物肢體接觸端之邊界受力資料，該邊界受力資料包括力量或壓力；例如，當待測物進行跑步運動時，則將運動學感測元件21設置於待測物之腿關節，將運動力學感測元件22設置於待測物腳底與地面接觸部位，同理，當待測物操作腳踏車時， 亦可將運動學感測元件21設置於待測物之腿關節，將運動力學感測元件22設置於待測物腳底與腳踏板接觸部位。。

該計算模組30係用以根據該慣性資料模組10所提供之慣性資料，以及該感測模組20所感測之動作資料以及邊界受力資料，計算該待測物於運動過程中之肢段運動資訊，並推算出該待測物各肢段之關節內部受力資訊，該感測模組20可以有線或無線之方式將動作資料以及邊界受力資料傳輸至該計算模組30，該計算模組30係藉由一分析軟體31利用逆向運動學方程式推算出該待測物各肢段之關節內部受力資訊，該關節內部受力資訊包括待測物運動時關節活動度，用以瞭解待測物操作健身器材或於空間運動時之關節活動範圍，以及待測物關節內作用力，用以瞭解待測物操作健身器材或於空間運動時之關節內受力情形，以及待測物關節內作用力矩，用以瞭解待測物操作健身器材或於空間運動時之關節內力矩變化情形。

針對該計算模組30計算該感測模組20所感測之動作資料以及邊界受力資料之方法，請參閱第二圖所示，其係以人類腿部踩踏踏板為說明例，如圖所示，該腿部40包括一大腿41，該大腿41之頂端係連接於人體(圖中未示出)之髖關節411，於該大腿41底端連接一小腿42，該大腿41與該小腿42之連接處為膝關節421，於該小腿42底端具有一腳部43，該小腿42與該腳部43之連接處為踝關節431，該腳部43係踩踏於一踏板44上，該踏板44樞接於一軸體45之一端，該軸體45另一端451係樞接於自行車或踩踏機等運動器材之主體(圖中未示出)，據此，若已知 該大腿41、小腿42肢段之長度，且已知該軸體45長度與該踏板44之旋轉角度，則可將上述腿部踩踏踏板之連接關係簡化為如第三圖所示該連桿機構，其中，第一連桿L1代表第二圖該大腿41，第二連桿L2代表第二圖該小腿42，第三連桿L3代表第二圖該軸體45，該上固定點H代表第二圖該髖關節411，該上樞接點K代表第二圖該膝關節421，該下樞接點A代表第二圖該踝關節431，該下固定點C代表第二圖該軸體45樞接於運動器材主體之一端，其中，該下樞接點A之位置可由該第三連桿L3之長度與旋轉角度推得，同時，就一般人體膝關節活動範圍而言，該上樞接點K之活動角度範圍約為140度，故能以二連桿運算方式推算出該上樞接點K(亦即膝關節421)之運動狀態。

可由坐墊與踏軸資料推得，又為已知(由踏板曲柄長度與旋轉角度推得)，故可得。其中已知，且已知。故視A點與H點已知，求以A點為圓心為半徑之圓與以H點為圓心為半徑之兩圓交點。

將以A點為圓心之圓O_A 寫為參數式：

其中，Ax、Ay為A點之X、Y軸座標，r_s 為，將其代入以H點為圓心之圓O_H 方程式：[(r _T cosθ +H _x )-A _x ]² + [(r _T sinθ +H _y )-A _x ]² =r _T ²

其中：Hx、Hy為H點之X、Y軸座標，r_T 為， 2r _s (A _x -H _x )cosθ +2r _s (A _y -H _y )sinθ =-r _s ² +r _T ² -(A _x -H _x )² -(A _y -H _y )²

令其為：acosθ +bsinθ =c

acosθ +b=c

(a² +b² )cos2θ +(-2ac)cosθ +(c² -b² )=0

以公式求解此方程式，cosθ 為未知數：

其中，

如此得解兩個cosθ ，將cosθ 代回原方程式得解該上樞接點K(亦即膝關節421)，再由該樞接點K之ROM(活動角度範圍，約為140度)限制去除無效解。

為驗證上述演算方法，將比較由推算模型推得之膝關節運動狀態與專業動作分析套裝系統所測定之膝關節位置，請參閱第四圖所示，其中該虛線曲線La為專業動作分析套裝系統(VICON)所測定之一身高177公分、體重64公斤之受試者踩踏室內腳踏車動作膝關節起伏狀態，實線曲線Lb為利用上述本發明推算模型計算得出之結果，該垂直線S1代表受試者開始踩踏踏板，於該垂直線S1前段為受試者上車動作，由於踏板未動，故模型沒有推導出動作， 於該垂直線S1之後，本發明利用方程式推算得出之膝關節運動狀態與實際膝關節運動狀態基本上能夠吻合，請參閱第五圖所示誤差值曲線，至於誤差值之百分比例則如第六圖所示，由第六圖可知，本發明利用方程式推算模型確實可行，且有80%以上之準確度。

其次，再將上述方法所求出之邊界受力資料代入逆向運動學方程式，即可推算出該待測物各肢段之動作資料以及關節內部受力資訊，如以下方程式所示： 其中：F_i 為第i肢段之關節受力；M_i 為第i肢段之關節所受力矩；E_3×3 為三乘三之單位矩陣；c_i 為i肢段近心端到直心向量；d_i 為i肢段近心端到遠心端向量；與為c_i 、d_i 之skew-symmetric矩陣(斜對稱矩陣)；I_i 為第i肢段之慣性矩陣；a_i 為第i肢段之質心加速度；α _i 為第i肢段之質心角加速度；ω _i 為第i肢段之質心角速度； 0_n×n 為n乘n之零矩陣。

綜合上述，可歸納本發明由逆向動力學方程式推導肢段關節受力之計算流程50如第七圖所示，同時參閱第二圖所示，其包括：步驟51：由感測器感測邊界受力資料，F₀ ，M₀ ；步驟52：令n=1；步驟53：已知F_n-1 ，M_n-1 ；F_n-1 為該踝關節431之關節受力，M_n-1 為該踝關節431所受力矩；步驟54：由邊界受力資料計算速度V_n ，質心加速度a_n ，質心角速度ω _n ，質心角加速度α _n ；步驟55：代入逆向運動學方程式；步驟56：推得F_n ，M_n ；F_n 為該膝關節421之關節受力，M_n 為膝關節421所受力矩；步驟57：令n=n+1，並回到步驟53，重複步驟53~57。

請參閱第八圖所示，本發明所提供之生物力學分析系統第二實施例架構圖，本實施例係以第一圖該第一實施例為基礎衍生而出，該生物力學分析系統100A包含一慣性資料模組10、一感測模組20以及一計算模組30A，其作用以及所能達成之功效與第一圖所示該實施例相同，不再予以贅述，本實施例之特點在於，該計算模組30A更包括一生物力學管理軟體32，用以分析慣性資料、邊界受力資料以及所推算出之關節內部受力資訊，以提供待測物運動建議管理資料，該運動建議管理資料包括運動動作姿態建議、肌肉出力大小、關節及韌帶受力大小、待測物軟組織狀態 優劣程度及量化待測物肌肉適能表現，此外，該計算模組30A連接於一儲存裝置60以及一顯示裝置70，該儲存裝置60可用以儲存該計算模組30A所推算出之該關節內部受力資訊，該顯示裝置70係用以顯示該生物力學分析系統100A所計算之資料及資訊，包括該慣性資料模組10所估算出之慣性資料、該感測模組20所感測出之動作資料以及邊界受力資料、以及該分析軟體31推算出之關節內部受力資訊，可設定該顯示裝置70以圖表、曲線、文字等方式呈現。

請參閱第九圖所示，本發明所提供之生物力學分析系統第三實施例架構圖，本實施例係以第八圖該第二實施例為基礎衍生而出，該慣性資料模組100B包含一慣性資料模組10B、一感測模組20以及一計算模組30B，本實施例之特點在於，該慣性資料模組10B包括一設定單元14，該設定單元14係用以根據該慣性資料估算單元13所估算出之待測物之慣性資料，設定待測物最佳運動條件，亦即待測物之安全受力範圍，此外，該計算模組30B包括一比對單元33，該比對單元33係用以將該分析軟體31所推算出之關節內部受力資訊，與該設定單元14所設定之最佳運動條件進行比對，若是所推算出之關節內部受力資訊大於最佳運動條件，代表可能會對待測物關節造成破壞性影響，此時，可對待測物提出警告，例如可透過該顯示裝置70以聲光方式產生警示畫面或聲響，或可強制運動器材停止運轉。

綜上所述，本發明所提供之一種生物力學分析系統與方法，利用內建或外部裝置之感測器，感測待測物於操作器材運動時之動作資料以及邊界受力資料，藉由演算方式 計算並分析出待測物關節內之受力資訊，其受力資訊可以作為監控使用者或作為使用者及訓練員之運動處方建議用途，並進一步提供使用者健康、安全且有效之運動方法，可應用於傳統健身器材的升級上，透過裝置之感測器獲取使用者之生物動作資料以及邊界受力資料，使目前市面上無相關之生物力學分析設備產品，增添具備人體關節內力學分析之功能，本發明適用之產業範圍例如可包含：

(1)健身器材產業：本發明最直接可應用之產品為提供目前市面上使用之健身器材一項可以分析人體生物力學功能的選擇，從以往僅能由健身器材內建之固定運動模式做運動建議，現發展出可依據個人身體狀況調整之運動模式，可增加健身器材本身之運動效能並可提供使用者以及健身教練一個易於瞭解之身體指標。

(2)健康管理產業：利用所偵測以及運算得知之個人力學分析資訊，一來可以比對建立之資料庫得知個人程度好壞，另外亦可以儲存或上傳個人資料，作為個人的身體狀況紀錄，中長期監控個人身體狀況。

(3)醫療器材產業：可利用此發明建立一套分析模組，可以應用裝置在既有之醫療器具上，如：臨床復健運動器材及復健用輔具，提供使用者操作復健器材與輔具時之動作資料以及邊界受力資料並予以回饋，提升產品之使用效能。

(4)娛樂休閒產業：利用偵測得知之人體動作資料以及邊界受力資料，可以輔以視訊、網路攝影機等電子設備， 提供具有人體邊界受力資料為輸出/入訊號來源之電子遊戲，可以增加使用者更多運動訓練及娛樂性質的遊戲方式。

惟以上所述者，僅為本發明之實施例而已，當不能以之限定本發明所實施之範圍。即大凡依本發明申請專利範圍所作之均等變化與修飾，皆應仍屬於本發明專利涵蓋之範圍內，謹請 貴審查委員明鑑，並祈惠准，是所至禱。

100、100A、100B‧‧‧生物力學分析系統

10、10B‧‧‧慣性資料模組

11‧‧‧輸入單元

12‧‧‧計測資料庫

13‧‧‧慣性資料估算單元

14‧‧‧設定單元

20‧‧‧感測模組

21‧‧‧運動學感測元件

22‧‧‧運動力學感測元件

30、30A、30B‧‧‧計算模組

31‧‧‧分析軟體

32‧‧‧生物力學管理軟體

33‧‧‧比對單元

40‧‧‧腿部

41‧‧‧大腿

411‧‧‧髖關節

42‧‧‧小腿

421‧‧‧膝關節

43‧‧‧腳部

431‧‧‧踝關節

44‧‧‧踏板

45‧‧‧軸體

451‧‧‧軸體另一端

A‧‧‧下樞接點

C‧‧‧下固定點

F_n ‧‧‧膝關節之關節受力

F_n-1 ‧‧‧踝關節之關節受力

H‧‧‧上固定點

K‧‧‧上樞接點

La、Lb‧‧‧曲線

L1‧‧‧第一連桿

L2‧‧‧第二連桿

L3‧‧‧第三連桿

M_n ‧‧‧膝關節所受力矩

M_n-1 ‧‧‧踝關節所受力矩

S1‧‧‧垂直線

50‧‧‧本發明由逆向動力學方程式推導肢段關節受力之計算流程

51~57‧‧‧步驟

60‧‧‧儲存裝置

70‧‧‧顯示裝置

第一圖係本發明系統第一實施例架構圖。

第二圖係腿部踩踏踏板之結構示意圖。

第三圖係簡結構之連桿機構圖。。

第四圖係本發明利用方程式推算得出之膝關節運動狀態與實際膝關節運動狀態曲線比較圖。

第五圖係本發明利用方程式推算得出之膝關節運動狀態與實際膝關節運動狀態誤差值圖。

第六圖係本發明利用方程式推算得出之膝關節運動狀態與實際膝關節運動狀態誤差值百分比圖。

第七圖係本發明計算流程圖。

第八圖係本發明系統第二實施例架構圖。

第九圖係本發明系統第三實施例架構圖。

100‧‧‧生物力學分析系統

10‧‧‧慣性資料模組

11‧‧‧輸入單元

12‧‧‧計測資料庫

13‧‧‧慣性資料估算單元

20‧‧‧感測模組

21‧‧‧運動學感測元件

22‧‧‧運動力學感測元件

30‧‧‧計算模組

31‧‧‧分析軟體

Claims (35)

1. 一種生物力學分析系統，用以估算待測物於運動過程中之關節受力狀況，該系統包含：一慣性資料模組，用以提供該待測物至少一肢段之慣性資料；一感測模組，用以感測該待測物活動時，或該待測物於運動過程中操作運動器材時所產生之動作資料以及邊界受力資料；以及一計算模組，用以根據該慣性資料模組所提供之慣性資料，以及該感測模組所感測之動作資料以及邊界受力資料，計算該待測物於運動過程中之肢段運動資訊，並推算出該待測物各肢段之關節內部受力資訊，該關節內部受力資訊包括：待測物運動時關節活動度，以瞭解待測物操作健身器材或於空間運動時之關節活動範圍；待測物關節內作用力，以瞭解待測物操作健身器材或於空間運動時之關節內受力情形；以及待測物關節內作用力矩，以瞭解待測物操作健身器材或於空間運動時之關節內力矩變化情形。
2. 如申請專利範圍第1項所述之生物力學分析系統，其中該慣性資料模組包括：一輸入單元，用以輸入待測物之基本生理資料；一計測資料庫，用以儲存不同種類之計測資料；一慣性資料估算單元，用以根據該輸入單元之基本生理資料比對該計測資料庫之計測資料，以估算該待測物之 慣性資料。
3. 如申請專利範圍第2項所述之生物力學分析系統，其中該基本生理資料包括身高、體重、性別、年齡。
4. 如申請專利範圍第2項所述之生物力學分析系統，其中該計測資料庫可擷取並儲存該慣性資料估算單元所估算出之該待測物之慣性資料。
5. 如申請專利範圍第1項所述之生物力學分析系統，其中該感測模組包括：至少一運動學感測元件，係設置於待測物上，用以偵測該待測物肢體之動作資料；以及至少一運動力學感測元件，係設置於待測物肢體與所操作之運動器材接觸之部位，用以偵測待測物肢體接觸端之邊界受力資料。
6. 如申請專利範圍第5項所述之生物力學分析系統，其中該運動學感測元件為加速度計、陀螺儀、電子量角器、電子測距儀其中一種或一種以上之感測元件。
7. 如申請專利範圍第5項所述之生物力學分析系統，其中該運動力學感測元件為壓電材料、荷重元、應變計其中一種或一種以上之感測元件。
8. 如申請專利範圍第1項所述之生物力學分析系統，其中該動作資料為位置變化、角度變化、速度變化或加速度。
9. 如申請專利範圍第1項所述之生物力學分析系統，其中該邊界受力資料為力量或壓力。
10. 如申請專利範圍第1項所述之生物力學分析系統，其中該計算模組包括一分析軟體，藉由該分析軟體利用逆向 運動學方程式推算出該待測物各肢段之關節內部受力資訊。
11. 如申請專利範圍第1項所述之生物力學分析系統，其中該計算模組更包括一生物力學管理軟體，用以分析慣性資料、動作資料以及邊界受力資料以及所推算出之關節內部受力資訊，以提供待測物運動建議管理資料。
12. 如申請專利範圍第11項所述之生物力學分析系統，其中該運動建議管理資料包括運動動作姿態建議、肌肉出力大小、關節及韌帶受力大小、待測物軟組織狀態優劣程度及量化待測物肌肉適能表現。
13. 如申請專利範圍第11項所述之生物力學分析系統，其更包括一顯示裝置，用以顯示該慣性資料、動作資料以及邊界受力資料、關節內部受力資訊以及該運動建議管理資料。
14. 如申請專利範圍第1項所述之生物力學分析系統，其更包括一儲存裝置，用以儲存該計算模組所推算出之該關節內部受力資訊。
15. 如申請專利範圍第1項所述之生物力學分析系統，其中該慣性資料模組包括一設定單元，用以根據待測物之慣性資料設定待測物最佳運動條件。
16. 如申請專利範圍第1項所述之生物力學分析系統，其中該計算模組包括一比對單元，用以將推算出之關節內部受力資訊與該待測物最佳運動條件進行比對。
17. 如申請專利範圍第1項所述之生物力學分析系統，其中該感測模組係以有線或無線之方式將動作資料以及邊界 受力資料傳輸至該計算模組。
18. 一種生物力學分析方法，用以估算待測物於運動過程中之關節受力狀況，其包含：藉由一慣性資料模組提供該待測物至少一肢段之慣性資料；藉由一感測模組感測該待測物活動時，或該待測物於運動過程中操作運動器材時所產生之動作資料以及邊界受力資料；以及藉由一計算模組根據該慣性資料模組所提供之慣性資料，以及該感測模組所感測之動作資料以及邊界受力資料，計算該待測物於運動過程中之肢段運動資訊，並推算出該待測物各肢段之關節內部受力資訊，該關節內部受力資訊包括：待測物運動時關節活動度，以瞭解待測物操作健身器材或於空間運動時之關節活動範圍；待測物關節內作用力，以瞭解待測物操作健身器材或於空間運動時之關節內受力情形；以及待測物關節內作用力矩，以瞭解待測物操作健身器材或於空間運動時之關節內力矩變化情形。
19. 如申請專利範圍第18項所述之生物力學分析方法，其中該慣性資料模組包括：一輸入單元，用以輸入待測物之基本生理資料；一計測資料庫，用以儲存不同種類之計測資料；一慣性資料估算單元，用以根據該輸入單元之基本生理資料比對該計測資料庫之計測資料，以估算該待測物之 慣性資料。
20. 如申請專利範圍第19項所述之生物力學分析方法，其中該基本生理資料包括身高、體重、性別、年齡。
21. 如申請專利範圍第18項所述之生物力學分析方法，其中該計測資料庫可擷取並儲存該慣性資料估算單元所估算出之該待測物之慣性資料。
22. 如申請專利範圍第18項所述之生物力學分析方法，其中該感測模組包括：至少一運動學感測元件，係設置於待測物上，用以偵測待測物肢體之動作資料；以及至少一運動力學感測元件，係設置於待測物肢體與所操作之運動器材接觸之部位，用以偵測待測物肢體接觸端之邊界受力資料。
23. 如申請專利範圍第22項所述之生物力學分析方法，其中該運動學感測元件為加速度計、陀螺儀、電子量角器、電子測距儀其中一種或一種以上之感測元件。
24. 如申請專利範圍第22項所述之生物力學分析方法，其中該運動力學感測元件為壓電材料、荷重元、應變計其中一種或一種以上之感測元件。
25. 如申請專利範圍第18項所述之生物力學分析方法，其中該動作資料為位置變化、角度變化、速度變化或加速度。
26. 如申請專利範圍第18項所述之生物力學分析方法，其中該邊界受力資料為力量或壓力。
27. 如申請專利範圍第18項所述之生物力學分析方法，其 中該計算模組包括一分析軟體，藉由該分析軟體利用逆向運動學方程式推算出該待測物各肢段之關節內部受力資訊。
28. 如申請專利範圍第18項所述之生物力學分析方法，其中該計算模組更包括一生物力學管理軟體，用以分析慣性資料、動作資料以及邊界受力資料以及所推算出之關節內部受力資訊，以提供待測物運動建議管理資料。
29. 如申請專利範圍第28項所述之生物力學分析方法，其中該運動建議管理資料包括運動動作姿態建議、肌肉出力大小、關節及韌帶受力大小、待測物軟組織狀態優劣程度及量化待測物肌肉適能表現。
30. 如申請專利範圍第28項所述之生物力學分析方法，其更包括一顯示裝置，用以顯示該慣性資料、動作資料以及邊界受力資料、關節內部受力資訊以及該運動建議管理資料。
31. 如申請專利範圍第18項所述之生物力學分析方法，其更包括一儲存裝置，用以儲存該計算模組所推算出之該關節內部受力資訊。
32. 如申請專利範圍第18項所述之生物力學分析方法，其中該慣性資料模組包括一設定單元，用以根據待測物之慣性資料設定待測物最佳運動條件。
33. 如申請專利範圍第18項所述之生物力學分析方法，其中該計算模組包括一比對單元，用以將推算出之關節內部受力資訊與該待測物最佳運動條件進行比對。
34. 如申請專利範圍第33項所述之生物力學分析方法，其 中該比對單元進行比對之結果，若是所推算出之關節內部受力資訊大於最佳運動條件，則提出警告或強制運動器材停止運轉。
35. 如申請專利範圍第18項所述之生物力學分析方法，其中該感測模組係以有線或無線之方式將動作資料以及邊界受力資料傳輸至該計算模組。