[发明专利]一种三维人体步态定量分析系统和方法

摘要

本发明公开了一种三维人体步态定量分析系统和方法。在双足上同时使用两个惯性测量节点，将两个惯性测量节点的数据进行分析融合，测量更准确的步态参数。获得单足测量方式所不能测量的信息。在行走过程中将所采集数据首先存储在测量节点的存储单元，待行走过程完成后再通过有线或无线的方式传输给分析计算装置。可以获得对行走过程中所有步态信息的高速采集，不遗漏有特征的步态信息点。采用所设计的惯性测量节点的足部绑定装置，消除行走过程中惯性测量节点的固定位置移动所带来的测量误差，保证多次重复测量时惯性测量节点的固定位置的同一性。步态分析计算程序模块采用滑动窗口搜值法确定步态信息的特征点，能够更准确提取步态特征信息。

主权项

1.一种三维人体步态定量分析方法，包括以下步骤：步骤100：左足惯性测量节点(4)、右足惯性测量节点(5)中的六轴微惯性传感器(11)分别获取人体行走过程中左足和右足的加速度信息和角速度信息；步骤200：接收节点(2)采集左足和右足的加速度信息和角速度信息，形成双足步态数据，并将双足步态数据传送至步态信息分析计算装置(1)；步骤300：步态信息分析计算装置(1)分析计算出人体步态参数，所述人体步态参数包括：步频、步长、步速、步行周期、步行时相、角度信息、廓清和划圈半径；所述步行时相包括：脚跟离地期、摆动相、脚跟击地期、完全站立相；所述角度信息包括：足偏角、足滚角、足俯角；包括以下子步骤：步骤310：步态信息分析计算装置(1)中的数据采集程序模块(5)采样采集到的双足步态数据，并将采样采集到的双足步态数据送入步态信息分析计算装置(1)中的步态数据分析程序模块(6)；步骤320：步态数据分析程序模块(6)将采样采集到的双足步态数据进行滤波，剔除误差，减少器件偏移；步骤330：步态数据分析程序模块(6)将滤波后的双足步态数据进行分离，分别得到人体行走过程中左足和右足的加速度信息和角速度信息；步骤340步态数据分析程序模块(6)通过测量单位时间内z轴角速度的周期，计算得到人体行走的步频，具体步骤如下：提取z轴的角速度的周期数，即是测量时间内行走的步数strides；步频计算公式为：其中，f_stride为步频，T为测量时间，strides为测量时间内行走的步数；步骤350：步态数据分析程序模块(6)将左足的加速度信息和角速度信息进行数据融合，得到左足的步行周期；其中，步行周期：行走一步所用的步行时间；步行周期分为脚跟离地、摆动相、脚跟击地、完全站立四个部分；滑动方差可以衡量信号的波动剧烈程度，可以由以下公式计算：计算窗口平均值：Ei(j)=1MΣj=0Ma(j+i);]]>窗口内滑动方差大小：D(i)=1MΣj=0M[a(j+i)-E(i)]2;]]>其中，M是窗口大小，根据采样频率的大小，这里按照经验值取M＝20；E_i(j)是窗口的平均值；D(i)是滑动窗口中的滑动方差；i与j是采样序列号。t_HO(i)脚跟离地时间点：在每一步开始时，当滑动方差满足：D(i)＞λ时，是脚跟离地时间点；其中D(i)是滑动方差，阈值λ是经验值，是根据本专利的采样条件以及信号水平选取的值；t_SW(i)摆动相时间点：z轴角速度第一次改变为正处所对应的时刻是摆动相时间点；t_HS(i)脚跟击地时间点：在一个步行周期内，y轴加速度达到最大负值的时刻是脚跟击地时间点；t_FF(i)完全站立时间点：当滑动方差满足：D(i)＜λ时，该时刻是完全站立时间点；其中D(i)是滑动方差，阈值λ是经验值，是根据采样条件以及信号水品选取的值；综上所述，步态时相可以用以下各式表达和计算：脚跟离地期：T_HO(i)＝t_SW(i)-t_HO(i)；摆动期：T_SW(i)＝t_HS(i)-t_SW(i)；脚跟着地期：T_HS(i)＝t_FF(i)-t_HS(i)；完全站立期：T_FF(i)＝t_HO(i+1)-t_FF(i)；步伐总时间：T(i)＝t_HO(i+1)-t_HO(i)；其中i代表第i步，i+1代表第i+1步；同理，得到右足的步态时相；步骤360：步态数据分析程序模块(6)将将左足步行周期和右足步行周期融合，得到双足运动步态周期；双足运动步行周期分为单支撑相、双支撑相和摆动相；当左脚脚跟离地时候到开始摆动相期间是左脚前双足支撑相DSP1；接着左脚发生摆动相SW，同时右脚处于单支撑相SSP；然后左脚脚跟击地，并且右脚脚跟离地，这个期间是左脚后双支撑相DSP2；最后左脚处于单支撑相SSP，同时右脚离地发生摆动相SW；其中，双足步态时相是根据以下过程得到的：检测双足步态周期的过程如下：首先，从左脚脚跟离地时候到开始摆动相期间是左脚前双足支撑相DSP1，检测到左脚与地面接触的时间，并且同时满足右脚与地面接触的时间为左脚前双足支撑相；左脚发生摆动相，同时右脚处于单支撑相SSP；检测到左脚的摆动相的同时，并且判断右脚是否与地面接触，得到了右脚的单支撑相；左脚在摆动相完成后，与地面接触，同时判断右脚是否与地面接触，这个期间是左脚后双支撑相DSP2；右脚摆动相开始，并且判断左脚与地面接触的时间段内，发生了左脚的单支撑相SSP；步骤370：步态数据分析程序模块(6)通过坐标系的投影将惯性系坐标下的加速度换算到世界坐标系下，计算得到足角度；通过数值积分的方法分别计算得到左足步长和右足步长；坐标系变换：X-Y-Z是实际物理坐标系，x-y-z是六轴微惯性传感器(12)的坐标系；坐标系相对位置的动态变化过程是在四个步行时相内的相对位置；足角度的计算：在行走过程中，足俯仰角有正角度和负角度两个阶段；该角度可以根据如下公式计算：在脚跟离地期发生的负角度：θp(-)=∫tHO(i)tSW(i)θ·Z(t)dt+θinit(i);]]>在摆动期发生的正角度：θp(+)=∫tHO(i)tHS(i)θ·Z(t)dt+θinit(i);]]>其中，是测量得到的z轴的角速度信号；θ_init(i)是初始角由以下公式计算：θinit(i)=1NΣk=[tHO(i)-N][tHO(i)]tan-1ay(k)ax(k);]]>其中i代表第i步；N按照经验取N＝10；a_y、a_x是测量得到的加速度序列；另外滚转方向还有偏转方向的角度由以下公式来评估：足滚角：步行过程中，前进方向为轴的滚转角；θr=∫tHO(i)tSW(i)θ·y(t)dt;]]>其中，是测量得到的y轴角速度信号。足偏角：步行过程中垂直方向为轴与中心线的偏移角；θy=∫tHO(i)tSW(i)θ·x(t)dt;]]>其中，是测量得到的y轴角速度信号；步骤380：步态数据分析程序模块(6)通过坐标系的投影将惯性系坐标下的加速度换算到世界坐标系下，通过数值积分的方法分别计算得到步伐长度即每一步的长度；具体步骤如下：加速度信号在Y方向上投影为：a_Y(t)＝a_y(t)cosθ_z(t)+a_x(t)sinθ_z(t)；其中，a_y(t)是y轴加速度；a_x(t)是x轴加速度；θ_z(t)是惯性测量节点转过的角度；对加速度积分可以得到步伐长度L(i)为：步骤390：步态数据分析程序模块(6)通过坐标系的投影将惯性系坐标下的加速度换算到世界坐标系下，计算得到廓清与划圈半径；具体步骤如下：廓清：行走过程中足部离开地面的高度；加速度信号在竖直方向的投影为：a_X(t)＝a_y(t)sinθ_z(t)+a_x(t)sinθ_z(t)-g；其中，a_y(t)是y轴加速度信号；a_x(t)是x轴加速度；g是初始的重力加速度；计算廓清的公式：K(i)=∫∫tHO(i)tFF(i)ax(τ)dτ;]]>其中a_x是x轴加速度信号；划圈半径：脚向横向划圈运动时的距离；在水平方向的，划圈半径由以下公式来计算：其中a_y是y轴加速度信号。