[发明专利]测量足底压力中心轨迹的方法、模型建立方法及智能鞋垫

说明书

本发明提供了一种测量足底压力中心轨迹方法、模型建立方法及智能鞋垫，测量足底压力中心轨迹方法采用低成本的力敏传感器测量电信号，然后通过非线性回归模型计算足底压力中心位置，使得在低成本条件下准确地测量足底压力中心轨迹获得实现。而在模型建立方法中，通过智能鞋垫在测试台上进行测验，获得了非线性回归模型所需的模型参数。与现有精度高的智能鞋垫相比，使用本发明的智能鞋垫测量足底压力中心轨迹，精度十分近似，但成本大为降低。

技术领域

本发明涉及到智能穿戴设备领域，特别是涉及到一种测量足底压力中心轨迹的方法、模型建立方法及智能鞋垫。

背景技术

跌倒是引发老年人的产生健康风险的主要因素。年龄超过65岁的老年人每年发生跌倒的概率高达28％～33％。跌倒问题不仅容易造成老年人产生严重的物理伤害及心理影响，使老年人丧失自主生活能力，甚至引发死亡事故。在我国，跌倒事故每年造成的直接或间接经济损失高达252～1000亿元。

为了减少老年人发生跌倒事故，科学家们提出了很多预防跌倒措施。其中，跌倒风险评估被认为是一种有效的预防跌倒措施。跌倒风险评估能够帮助判断易发生跌倒的高危人群，从而制定更有针对性，有效的防跌倒的干预方案。

跌倒风险评估通常依赖于特定的生物力学参数，这些参数也被称作为跌倒风险判定指数。其中，姿态稳定性是一种极为重要的跌倒风险判定指数。现有研究证实了姿态稳定性与跌倒风险的相关性。而足底压力中心轨迹是一个能反映姿态稳定性的重要参数。因此，足底压力中心轨迹被常被用于老年人的跌倒风险评估。

传统的测量足底压力中心轨迹的方法主要依赖于测力台或是压力平板。在一个典型的生物力学实验设备中，测力台通常被嵌入在一个行走平台下。然而，可移动的测力台或是压力平板，由于存在空间上的限制，仅适用于实验使用。

近年来，出现了很多基于鞋垫的足部压力测量系统，例如美国Tekscan有限公司开发的F-scan测量系统、Novel有限公司开发的Novel Pedar系统等。这些鞋垫系统能捕获足底压力分布的信息，并精确的计算足底压力中心轨迹，同时它们能够在户外环境中使用，具有极高的应用价值。然而，这些系统设备的价格普遍过高。上面提到的F-scan及Pedar系统的价格从1万美元到2万美元不等。

最近几年，基于低成本的力敏传感器的智能鞋垫的研究受到了很大的关注。这些智能鞋垫采用了不同的力敏传感器技术，如力敏电阻(FSR)，织物或纺织品压力传感阵列和压电力敏传感器等，采用的力敏传感器的数量也不同，其范围从4个FSR到64个力敏传感器阵列不等。

现有的采用低成本力敏传感器计算足底压力中心轨迹的智能鞋垫的测量精度较差。原因在于采用加权平均估算法。加权平均估算法是通过对每个力敏传感器检测的压力进行加权平均计算。其中，加权因子(系数)则是由预定义的传感器坐标确定。然而，由于不同类型的力敏传感器本身的材料性质上的差异，以及选取的力敏传感器数量和放置位置的不同，导致在采用单一的加权平均估算法计算时，对足底压力中心轨迹的估算存在较大误差。

发明内容

本发明的主要目的为提供一种测量足底压力中心轨迹的方法、模型建立方法及智能鞋垫，在保证足底压力测量精度的同时降低智能鞋垫的成本。

本发明提供了一种测量足底压力中心轨迹方法，包括以下步骤：

测量智能鞋垫上各个力敏传感器的电信号，所述智能鞋垫包括多个力敏传感器；

在非线性回归模型中，根据各个力敏传感器的电信号、坐标及模型系数，计算足底压力中心坐标。

优选地，所述电信号为电压输出值。

优选地，所述足底压力中心坐标包括横坐标X和纵坐标Y，分别由下式求得：