
传统仰卧起坐、俯卧撑、马步蹲这类AI运动,虽能有效达到锻炼目的,但过程偏枯燥,既很难调动团建赛事的活跃气氛,也难以适配小朋友的体育锻炼需求。给这些经典运动加上AR视觉效果、做体感化改造后,原本单调的重复动作就能变成和虚拟场景互动的趣味环节,运动趣味性大幅提升,能更好适配团建、少儿体育等不同场景的需求。
AI运动识别系列的所有插件,都已经内置了跳绳、开合跳、高抬腿、俯卧撑、卷腹、仰卧起坐、深蹲(深蹲起)、平板支撑、马步蹲、坐位体前屈等常见运动的自动识别与精准计数能力,同时还开放了自定义配置通道,支持开发者自由扩展更多专属运动项目。
这些标准化传统运动项目的核心优势,是动作体系成熟、识别逻辑严谨,完全适配专业体育锻炼、系统化健身训练、体育赛事备战、学生体测考核等对动作精度和数据准确性要求很高的场景。但这类偏标准化的运动模式,天然缺少足够的趣味性和新鲜感,很难充分调动团建赛事的活跃互动氛围,也很难贴合低龄小朋友的运动兴趣,更无法直接覆盖“健身+益智学习”这类更细分的创新应用场景。
传统游戏大多依靠双手触控、手柄按键来操控游戏角色,全程只有视觉反馈加手部动作的体验,长时间低头近距离操作,很容易让眼部和手部产生疲劳,完全起不到健身锻炼的效果。而AR体感游戏则直接借助设备摄像头实现远距离操控交互,用户站在离手机较远的位置,只需要通过大幅度的肢体运动就能完成游戏角色的全部操作。
再加上相机实时画面和游戏虚拟画面的AR融合渲染效果,用户既能获得身临其境的游戏沉浸参与感,又能在玩乐过程中自然达到全身活动、强身健体的目的。比如经典的AR版切水果玩法,用户站在远离手机的位置,也可以把手机画面投屏到电视上获得更大视野,跟着游戏里不断飞出的水果道具位置,隔空做出挥动手臂的切割动作就能直接参与游戏。

依托AR体感游戏打造的AR体感锻炼模式,和传统的线下常规运动相比,既完整保留了健身锻炼的核心功能,又通过虚实结合的互动形式,让运动过程更具趣味性、闯关挑战性和多人参与沉浸感,大幅降低了坚持运动的心理门槛。而和市面上常见的纯静态益智类应用相比,它既保留了游戏化互动的趣味属性,又天然自带足量的运动健身属性,能让用户在轻松玩乐的过程中自然完成日常活动量消耗。
这种AI运动能力与AR体感锻炼的深度结合,能让原本偏工具属性的AI运动应用彻底跳出枯燥的打卡模式,整体更具活力和探索乐趣,也能覆盖全年龄段用户的不同需求,延伸到家庭健身、校园运动、社区互动等更多元的应用场景中。
在小程序中实现AR体感锻炼游戏,存在两个核心的技术实现,即体感交付和AR融合渲染。
想要让小程序跳出双手触摸的传统交互逻辑,转而依靠相机捕捉脚体活动来驱动应用操作,核心要打通的就是体感交互的完整链路:从相机实时画面中定时抽取关键帧,完成人体关键骨骼点位的精准检测,再基于点位数据完成对应脚体动作的姿态识别,最终映射为小程序里的各类交互指令。
这套流程如果从零开发往往需要投入大量算力调优和算法适配工作,而借助「AI运动识别」插件中已封装好的人体检测、自定义姿态识别成熟能力,开发者只需要编写少量业务对接代码,就能快速搭建起稳定的脚体感交互体系,不用再从零啃下计算机视觉相关的复杂技术难点,大幅降低非触摸式交互的落地门槛。
onHumanDetecting(e) {
//向游戏传递体感数据
if (e)
this.game.perceiving(e.human, e.scale, e.offsetX, e.offsetY);
}要实现相机与游戏画面的AR融合渲染,完全可以通过Camera与Canvas的叠加渲染方案落地:由设备相机组件持续完成现实场景实时画面的采集与预览,作为AR体验的底层背景层;再通过Canvas承接所有游戏逻辑对应的虚拟画面渲染,让虚拟内容自然叠加在真实摄像头画面之上,声效部分则直接调用平台原生音频API独立实现,无需和画面渲染流程强绑定。也可以选择专用的轻量AR游戏引擎,来实现快速开发落地的目的,如:
//创建一个豆人元素
const beanElement= {
tags: 'soybean',
width: 48,
height: 48,
src: 'soybean_312.png',
effects: [{
effect: 'scaling',
ratio: 1.1
}],
points: 1
};「AI乐运动」是一个集AI健身、线上运动赛事、学生体测能力综合提升于一体的AI运动平台,依托AI运动识别插件搭配轻量AR游戏引擎,目前已落地了切水果、吃豆人、投篮机、打雪仗、动感跳糕、侧滑摸桩等多款AR体感锻炼游戏。


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