專利名稱：一種基于足底壓力的步態(tài)分析方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種步態(tài)模式識別領(lǐng)域，特別是關(guān)于一種基于足底壓力的步態(tài)分析方法。
背景技術(shù)：
隨著近年來中國人口結(jié)構(gòu)老齡化加劇，自然災(zāi)難、安全事故頻發(fā)，下肢殘疾人數(shù)逐漸增加。作為截肢者重新獲得部分生活能力的重要工具，假肢得到了廣泛的使用。新技術(shù)的發(fā)展使人們已經(jīng)不再滿足于只能起到支撐作用和增強(qiáng)美觀性的傳統(tǒng)下肢假肢，智能下肢假肢正在成為康復(fù)研究的熱點(diǎn)。智能下肢假肢可以根據(jù)人體生物信號和外部環(huán)境信息，識別人體運(yùn)動趨勢，代替缺失的肢體實(shí)現(xiàn)正常行走。腳底壓力作為人體和外部環(huán)境的交互作 用，提供人體步態(tài)相位和下肢運(yùn)動模式等多方面的步態(tài)模式的信息，并且物理含義明確、直觀，信號采集、處理、分析簡單，便于用于智能下肢假肢的控制。目前，腳底壓力在智能下肢假肢中已經(jīng)有了較為廣泛的應(yīng)用，但是多用于提供腳底開關(guān)量信息。如中國專利CN101947151A，此專利中智能下肢假肢將腳底壓力信息與給定的閾值作比較，得到的腳底開關(guān)量用來識別步態(tài)相位，制定控制策略。腳底壓力信號中包含的其他運(yùn)動信息如運(yùn)動模式和身體狀態(tài)等沒有得到充分利用。與此同時，步態(tài)分析多采用人體生物信號，如中國專利CN101587546A中所用信號主要是表面肌肉電信號，腳底壓力信息仍然只用來提供開關(guān)量，判斷腳底著地與否。而人體生物信號最大的缺點(diǎn)是信號微弱、不穩(wěn)定，因此無論信號采集、處理還是分析，都十分復(fù)雜。

發(fā)明內(nèi)容
針對上述問題，本發(fā)明的目的是提供一種基于足底壓力的步態(tài)分析方法，分析人體運(yùn)動信息。本發(fā)明通過實(shí)時分析足底壓力分布隨時間的變化，以識別人體步態(tài)相位和下肢運(yùn)動模式信息，為后續(xù)智能下肢假肢的控制提供豐富的決策依據(jù)，促進(jìn)智能下肢假肢更加智能化，更好地代替人體缺失肢體，實(shí)現(xiàn)自由運(yùn)動。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取以下技術(shù)方案一種基于足底壓力的步態(tài)分析方法，其包括以下步驟(1)通過設(shè)置在每個腳底處的四個壓力傳感器采集腳底壓力信號，進(jìn)行步態(tài)分析；(2)對采集到的腳底壓力信號進(jìn)行步態(tài)相位分析比較四個壓力傳感器采集到的壓力和與預(yù)設(shè)閾值的大小，當(dāng)四個壓力傳感器采集到的壓力和小于預(yù)設(shè)閾值時，腳底處于擺動相；反之，腳底處于支撐相；(3)根據(jù)腳底壓力信號判斷本次步態(tài)相位分析結(jié)果與前一次步態(tài)相位分析結(jié)果是否發(fā)生切換若發(fā)生步態(tài)相位的切換，則在此時間點(diǎn)進(jìn)入下一步；反之，返回步驟(I) ; (4)在步態(tài)相位發(fā)生切換的時間進(jìn)行基于步態(tài)相位的下肢運(yùn)動模式分析；(5)根據(jù)下肢運(yùn)動模式分析結(jié)果判斷是否需要結(jié)束步態(tài)分析，若不需要結(jié)束，則返回步驟(I);反之，結(jié)束。所述步驟(4)中，基于所述步態(tài)相位的下肢運(yùn)動模式分析包括以下步驟①在步態(tài)相位發(fā)生切換時，選取步態(tài)相位發(fā)生切換時間點(diǎn)前一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)或切換時間點(diǎn)后一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)作為一個分析窗口數(shù)據(jù)；②在分析窗口中，分別取靜態(tài)參數(shù)、三次回歸模型系數(shù)和各個位置壓力曲線之間的相關(guān)性系數(shù)作為特征值；③采用一層決策樹分類器與一層線性分類器相結(jié)合的兩層次分類方法，對所述步驟②中的三類特征值進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)對下肢運(yùn)動模式的識別。
所述步驟①中，所述切換時間點(diǎn)前一段時間或后一段時間的時間點(diǎn)均為140 200ms之間任意一點(diǎn)。所述步驟②中，所述靜態(tài)參數(shù)為對所述分析窗口中每個位置壓力傳感器壓力曲線變化量中的最大值；所述三次回歸模型系數(shù)是對所述分析窗口中每個位置壓力傳感器的壓力曲線做三次回歸，得到表征腳底壓力變化曲線的回歸模型系數(shù)；所述各個位置壓力曲線之間的相關(guān)性系數(shù)用于表征腳底不同位置著地的時序關(guān)系。所述步驟③中，基于所述兩層次分類方法的下肢運(yùn)動模式識別如下(a)提取分析窗口數(shù)據(jù)中的足底壓力特征值靜態(tài)參數(shù)、三次回歸模型系數(shù)和各個位置壓力曲線之間的相關(guān)性系數(shù)；(b)采用決策樹分類器，使用特征值中的靜態(tài)參數(shù)作為判斷量進(jìn)行決策分類，當(dāng)靜態(tài)參數(shù)小于預(yù)設(shè)靜態(tài)閾值時，足底壓力特征值被分類為靜止?fàn)顟B(tài)特征集；當(dāng)靜態(tài)參數(shù)大于預(yù)設(shè)靜態(tài)閾值時，足底壓力特征值被分類為運(yùn)動狀態(tài)特征集；(C)足底壓力特征值被分類為靜止?fàn)顟B(tài)特征集時，采用線性分類器進(jìn)行第二次分類，識別出下肢運(yùn)動模式為靜坐或原地站立；(d)足底壓力特征值被分類為運(yùn)動狀態(tài)特征集時，采用線性分類器進(jìn)行第二次分類，識別出下肢運(yùn)動模式為平地行走、上樓梯或者下樓梯和上下斜坡；(e)結(jié)束本次分析窗口的下肢運(yùn)動模式分析。所述步驟(C)和步驟(d)中，所述線性分類器使用三次回歸模型系數(shù)和各個位置壓力曲線之間的相關(guān)性系數(shù)作為分類依據(jù)。本發(fā)明由于采取以上技術(shù)方案，其具有以下優(yōu)點(diǎn)1、本發(fā)明由于通過實(shí)時分析足底壓力分布隨時間的變化，以識別人體步態(tài)相位和下肢運(yùn)動模式信息，為后續(xù)智能下肢假肢的控制提供豐富的決策依據(jù)，促進(jìn)智能下肢假肢更加智能化，更好地代替殘疾人缺失的肢體，實(shí)現(xiàn)自由運(yùn)動。2、本發(fā)明針對智能假肢需要控制信號處理分析簡單且信息量大的特點(diǎn)，深入研究了基于足底壓力的步態(tài)分析。足底壓力信號物理意義明確，并且能夠同時提供人體步態(tài)相位和下肢運(yùn)動模式信息。足底壓力的研究將為智能假肢的控制提供更加豐富并且易用的信息。3、在分類策略的選擇中，本發(fā)明采用基于步態(tài)相位的下肢運(yùn)動模式識別。一方面，步態(tài)相位信息可以直接由足底壓力同時得到；另一方面，下肢在行走過程中體現(xiàn)的節(jié)律運(yùn)動規(guī)律使得識別的難度和錯誤率都大大降低。4、本發(fā)明在分類器的選擇時，采用決策樹分類器和線性分類器相結(jié)合的兩層次分類方法。靜態(tài)狀態(tài)和運(yùn)動狀態(tài)首先區(qū)分出來，再分別對其進(jìn)行線性分類識別，明顯增加了識別的準(zhǔn)確率。因此，本發(fā)明可以為智能下肢假肢的控制提供豐富的人體運(yùn)動信息，可以廣泛應(yīng)用于步態(tài)模式識別領(lǐng)域中。


圖I是本發(fā)明的總體流程示意圖；圖2是本發(fā)明的步態(tài)相位分析示意圖；圖3是本發(fā)明在步態(tài)相位切換時間點(diǎn)的后一段時間內(nèi)選取的分析窗口示意圖；圖4是本發(fā)明基于兩層次分類方法的下肢運(yùn)動模式識別流程示意圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)的描述。本發(fā)明用于分析人體步態(tài)相位和下肢運(yùn)動模式信息，供智能假肢制定控制決策。如圖I所示，本發(fā)明包括以下步驟I)通過設(shè)置在每個腳底處的四個壓力傳感器采集腳底壓力信號，進(jìn)行步態(tài)分析。2)對采集到的腳底壓力信號進(jìn)行步態(tài)相位分析比較每個腳底四個壓力傳感器采 集到的壓力和與預(yù)設(shè)閾值的大小，當(dāng)四個壓力傳感器采集到的壓力和小于預(yù)設(shè)閾值時，腳底處于擺動相；反之，腳底處于支撐相。3)根據(jù)腳底壓力信號判斷本次步態(tài)相位分析結(jié)果與前一次步態(tài)相位分析結(jié)果是否發(fā)生切換若沒有發(fā)生，則返回步驟1)，重新采集腳底壓力信號；若發(fā)生步態(tài)相位的切換，則在此時間點(diǎn)進(jìn)入下一步。4)在步態(tài)相位發(fā)生切換的時間進(jìn)行基于步態(tài)相位的下肢運(yùn)動模式分析。5)根據(jù)下肢運(yùn)動模式分析結(jié)果判斷是否需要結(jié)束步態(tài)分析，若不需要結(jié)束，則返回步驟I )，重新進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，反之，結(jié)束。上述步驟2)中，通過一個具體實(shí)施例對本發(fā)明的步態(tài)相位分析作進(jìn)一步的說明。如圖2所示，其中曲線表示隨時間變化的單腳足底壓力和的值，包含四個步態(tài)周期的數(shù)據(jù)，每個步態(tài)周期內(nèi)均有一次腳底著地(FO)和一次腳底離地(FC);方波表示步態(tài)相位，高相位表示支撐相，低相位表示擺動相。在本實(shí)施例中，將方波的峰值設(shè)置為預(yù)設(shè)閾值。將單腳足底壓力和與預(yù)設(shè)閾值相比較，大于閾值的認(rèn)為腳底處于支撐相；反之認(rèn)為處于擺動相。由此可以看出在四個步態(tài)周期中，步態(tài)相位發(fā)生了八次切換，其中有四次為F0，四次為FC。上述步驟4)中，基于步態(tài)相位的下肢運(yùn)動模式分析包括以下步驟(I)在步態(tài)相位發(fā)生切換時，選取步態(tài)相位發(fā)生切換時間點(diǎn)前一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)或切換時間點(diǎn)后一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)作為一個分析窗口數(shù)據(jù)，進(jìn)行模式識別。其中，本發(fā)明的切換時間點(diǎn)前一段時間的時間點(diǎn)可以為140 200ms之間任意一點(diǎn)，切換時間點(diǎn)后一段時間的時間點(diǎn)也可以為140 200ms之間任意一點(diǎn)。人類在行走時，下肢呈現(xiàn)一種典型的節(jié)律運(yùn)動，腳底壓力的變化也隨之呈現(xiàn)周期性規(guī)律。在一種運(yùn)動模式的不同步態(tài)周期中，相同的步態(tài)相位對應(yīng)的腳底壓力變化呈現(xiàn)相同規(guī)律。由步驟2)中的步態(tài)相位分析可以得到步態(tài)相位發(fā)生改變時的FC、FO信息，而在FC、F0時刻前后，腳底壓力的變化最為顯著且呈現(xiàn)上述規(guī)律，因此在FC、F0時刻前后取一定數(shù)據(jù)量的分析窗，對腳底壓力變化進(jìn)行分析，識別不同運(yùn)動模式的。如圖3所示，可以看出在步態(tài)相位發(fā)生切換時取到的分析窗口是腳底壓力值變化最明顯、信息量最大的階段。(2)在分析窗口中，分別取靜態(tài)參數(shù)、三次回歸模型系數(shù)和各個位置壓力曲線之間的相關(guān)性系數(shù)作為特征值，即使用少量數(shù)據(jù)對一個分析窗中大量數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的規(guī)律進(jìn)行的歸納和表征。在一個分析窗口中，首先計算每個位置壓力傳感器壓力曲線變化量，即壓力曲線最大值與最小值的差，將這些變化量中的最大值作為靜態(tài)參數(shù)；其次，對該分析窗口中每個位置壓力傳感器的壓力曲線做三次回歸，用回歸模型系數(shù)表征腳底壓力變化曲線；最后，用該分析窗口中各個位置壓力傳感器壓力曲線之間的相關(guān)性系數(shù)反映腳底不同位置著地的時序關(guān)系。根據(jù)壓力曲線的物理含義，這三類特征值在同一種運(yùn)動模式下比較接近而對于不同的運(yùn)動模式差異性大。(3)采用一層決策樹分類器與一層線性分類器相結(jié)合的兩層次分類方法，對步驟
(2)中的三類特征值進(jìn)行分類，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對下肢運(yùn)動模式的識別。上述步驟(3)中，如圖4所示，基于兩層次分類方法的下肢運(yùn)動模式識別如下a)提取分析窗口數(shù)據(jù)中的足底壓力特征值靜態(tài)參數(shù)、三次回歸模型系數(shù)和各個位置壓力曲線之間的相關(guān)性系數(shù)。b)采用決策樹分類器，使用特征值中的靜態(tài)參數(shù)作為判斷量進(jìn)行決策分類，當(dāng)靜態(tài)參數(shù)小于預(yù)設(shè)靜態(tài)閾值時，足底壓力特征值被分類為靜止?fàn)顟B(tài)特征集；當(dāng)靜態(tài)參數(shù)大于預(yù)設(shè)靜態(tài)閾值時，足底壓力特征值被分類為運(yùn)動狀態(tài)特征集。其中，靜態(tài)閾值可以通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)得到。
c)足底壓力特征值被分類為靜止?fàn)顟B(tài)特征集時，采用線性分類器進(jìn)行第二次分類，識別出下肢運(yùn)動模式可能為靜坐或原地站立。d)足底壓力特征值被分類為運(yùn)動狀態(tài)特征集時，采用線性分類器進(jìn)行第二次分類，識別出下肢運(yùn)動模式可能為平地行走、上樓梯或者下樓梯和上下斜坡等運(yùn)動狀態(tài)。e)結(jié)束本次分析窗口的下肢運(yùn)動模式分析。上述步驟c)和步驟d)中，線性分類器使用三次回歸模型系數(shù)和各個位置壓力曲線之間的相關(guān)性系數(shù)這兩類特征值作為分類依據(jù)。上述各實(shí)施例僅用于說明本發(fā)明，各部件的連接和結(jié)構(gòu)都是可以有所變化的，在本發(fā)明技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，凡根據(jù)本發(fā)明原理對個別部件的連接和結(jié)構(gòu)進(jìn)行的改進(jìn)和等同變換，均不應(yīng)排除在本發(fā)明的保護(hù)范圍之外。
權(quán)利要求
1.一種基于足底壓カ的步態(tài)分析方法，其包括以下步驟 (1)通過設(shè)置在每個腳底處的四個壓カ傳感器采集腳底壓カ信號，進(jìn)行步態(tài)分析； (2)對采集到的腳底壓カ信號進(jìn)行步態(tài)相位分析 比較四個壓カ傳感器采集到的壓カ和與預(yù)設(shè)閾值的大小，當(dāng)四個壓カ傳感器采集到的壓カ和小于預(yù)設(shè)閾值時，腳底處于擺動相；反之，腳底處于支撐相； (3)根據(jù)腳底壓カ信號判斷本次步態(tài)相位分析結(jié)果與前一次步態(tài)相位分析結(jié)果是否發(fā)生切換若發(fā)生步態(tài)相位的切換，則在此時間點(diǎn)進(jìn)入下一歩；反之，返回步驟(I); (4)在步態(tài)相位發(fā)生切換的時間進(jìn)行基于步態(tài)相位的下肢運(yùn)動模式分析； (5)根據(jù)下肢運(yùn)動模式分析結(jié)果判斷是否需要結(jié)束步態(tài)分析，若不需要結(jié)束，則返回步驟(I);反之，結(jié)束。
2.如權(quán)利要求I所述的ー種基于足底壓カ的步態(tài)分析方法，其特征在于所述步驟(4)中，基于所述步態(tài)相位的下肢運(yùn)動模式分析包括以下步驟 ①在步態(tài)相位發(fā)生切換時，選取步態(tài)相位發(fā)生切換時間點(diǎn)前一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)或切換時間點(diǎn)后一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)作為ー個分析窗ロ數(shù)據(jù)； ②在分析窗口中，分別取靜態(tài)參數(shù)、三次回歸模型系數(shù)和各個位置壓カ曲線之間的相關(guān)性系數(shù)作為特征值； ③采用一層決策樹分類器與ー層線性分類器相結(jié)合的兩層次分類方法，對所述步驟②中的三類特征值進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)對下肢運(yùn)動模式的識別。
3.如權(quán)利要求2所述的ー種基于足底壓カ的步態(tài)分析方法，其特征在于所述步驟①中，所述切換時間點(diǎn)前一段時間或后一段時間的時間點(diǎn)均為140 200ms之間任意一點(diǎn)。
4.如權(quán)利要求2所述的ー種基于足底壓カ的步態(tài)分析方法，其特征在于所述步驟②中，所述靜態(tài)參數(shù)為對所述分析窗口中每個位置壓カ傳感器壓力曲線變化量中的最大值；所述三次回歸模型系數(shù)是對所述分析窗口中每個位置壓カ傳感器的壓カ曲線做三次回歸，得到表征腳底壓カ變化曲線的回歸模型系數(shù)；所述各個位置壓カ曲線之間的相關(guān)性系數(shù)用于表征腳底不同位置著地的時序關(guān)系。
5.如權(quán)利要求3所述的ー種基于足底壓カ的步態(tài)分析方法，其特征在于所述步驟②中，所述靜態(tài)參數(shù)為對所述分析窗口中每個位置壓カ傳感器壓力曲線變化量中的最大值；所述三次回歸模型系數(shù)是對所述分析窗口中每個位置壓カ傳感器的壓カ曲線做三次回歸，得到表征腳底壓カ變化曲線的回歸模型系數(shù)；所述各個位置壓カ曲線之間的相關(guān)性系數(shù)用于表征腳底不同位置著地的時序關(guān)系。
6.如權(quán)利要求2或3或4或5所述的ー種基于足底壓カ的步態(tài)分析方法，其特征在于所述步驟③中，基于所述兩層次分類方法的下肢運(yùn)動模式識別如下 (a)提取分析窗口數(shù)據(jù)中的足底壓カ特征值靜態(tài)參數(shù)、三次回歸模型系數(shù)和各個位置壓カ曲線之間的相關(guān)性系數(shù)； (b)采用決策樹分類器，使用特征值中的靜態(tài)參數(shù)作為判斷量進(jìn)行決策分類，當(dāng)靜態(tài)參數(shù)小于預(yù)設(shè)靜態(tài)閾值時，足底壓カ特征值被分類為靜止?fàn)顟B(tài)特征集；當(dāng)靜態(tài)參數(shù)大于預(yù)設(shè)靜態(tài)閾值時，足底壓カ特征值被分類為運(yùn)動狀態(tài)特征集； (C)足底壓カ特征值被分類為靜止?fàn)顟B(tài)特征集吋，采用線性分類器進(jìn)行第二次分類，識別出下肢運(yùn)動模式為靜坐或原地站立；(d)足底壓力特征值被分類為運(yùn)動狀態(tài)特征集時，采用線性分類器進(jìn)行第二次分類，識別出下肢運(yùn)動模式為平地行走、上樓梯或者下樓梯和上下斜坡； (e)結(jié)束本次分析窗口的下肢運(yùn)動模式分析。
7.如權(quán)利要求6所述的一種基于足底壓力的步態(tài)分析方法，其特征在于所述步驟(c)和步驟(d)中，所述線性分類器使用三次回歸模型系數(shù)和各個位置壓力曲線之間的相關(guān)性系數(shù)作為分類依據(jù)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于足底壓力的步態(tài)分析方法，其步驟為(1)通過四個壓力傳感器采集腳底壓力信號；(2)對采集到的腳底壓力信號進(jìn)行步態(tài)相位分析比較四個壓力傳感器采集到的壓力和與預(yù)設(shè)閾值的大小，當(dāng)四個壓力傳感器采集到的壓力和小于預(yù)設(shè)閾值時，腳底處于擺動相；反之，腳底處于支撐相；(3)根據(jù)腳底壓力信號判斷本次步態(tài)相位分析結(jié)果與前一次步態(tài)相位分析結(jié)果是否發(fā)生切換若發(fā)生步態(tài)相位的切換，則在此時間點(diǎn)進(jìn)入下一步；(4)在步態(tài)相位發(fā)生切換的時間進(jìn)行基于步態(tài)相位的下肢運(yùn)動模式分析；(5)根據(jù)下肢運(yùn)動模式分析結(jié)果判斷是否需要結(jié)束步態(tài)分析，若不需要結(jié)束，則返回步驟(1)。本發(fā)明能為智能下肢假肢的控制提供豐富的人體運(yùn)動信息，可廣泛應(yīng)用于步態(tài)模式識別領(lǐng)域。
文檔編號A61B5/11GK102670207SQ201210150499
公開日2012年9月19日 申請日期2012年5月15日 優(yōu)先權(quán)日2012年5月15日
發(fā)明者王啟寧, 王雪剛, 王龍, 陳保君, 魏坤琳 申請人:北京大學(xué)