CN103330565A - 基于足底压力分布变化的人体步态识别装置 - Google Patents

基于足底压力分布变化的人体步态识别装置 Download PDF

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彭朝琴
曹纯
潘文涛
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Abstract

本发明提供了一种人体步态识别装置，由鞋垫压力感知模块、微处理器、无线传输模块和后台步态处理模块组成，在不改变人的重力平衡和行走习惯的情况下，能够适应不同人的需要，且便于穿戴。本发明是具有实时采集数据与信息传输等功能的步态识别软硬件实验装置。其特征在于：敏感元件能够实时采集足底压力变化，微处理器对采集到的数据进行预处理，同时控制无线传输模块将数据发送给后台处理部分，进行数据的显示和存储。此外，根据足底压力分布情况的变化，识别人体当前的运动状态，并可对人体运动情况做进一步分析。

Description

基于足底压力分布变化的人体步态识别装置
技术领域
助力机器人系统，是一种可以让人穿戴的人机一体化机械装置，它将人类的智力和机器人的“体力”结合在一起，靠人的生物信号及智力来共同控制，通过外骨骼给人提供助力。助力机器人的控制目的就是要使人和机器能够协调地工作，完成任务，在不引起额外的体力和脑力疲劳的前提下，可以赋予操作者的最重要的两个任务，即导航和平衡。近几年来，助力机器人系统的研究多倾向于多信息融合的人机交互控制策略，如基于加速度控制、基于脑电图控制等，其中就包括人体运动步态的研究。
背景技术
助力机器人能够保证操作者处于回路中，即操作者与助力机器人具有实实在在的物理接触，形成了人-机耦合的一体化系统。而采用人体运动步态作为控制策略，能够通过步态分析可对人体行走功能状态进行定量测量、分析和评价，将所得信息用于助力机器人的控制。
能够用于助力机器人系统的足底压力检测装置需满足以下条件：轻薄小巧、便于穿戴，敏感元件和电路部分接到远程笔记本电脑或者其他后台主机，能够实时地分析用户的运动行为；传感器用于监测步态信息，需附着在足底，以保证能够采集负重点的压力变化情况。
发明内容
为了采集足底压力以识别人体的运动状态，并将其用于助力机器人的控制策略，因此，本发明提出并研制了基于足底压力分布变化的人体步态识别装置，改装置包括压力感知模块、基于微处理器的数据预处理模块、无线通信模块和后台处理模块。
在本发明中，压力传感器将贴于鞋垫表面，且传感器在鞋垫上的布置位置对应于双足的几个主要负重点上，采集被探测部位的压力变化情况。传感器放置在需要测量的足底对应部位，鞋垫与足底贴服，能够连续测定足底压力。当测量的压力范围相对较小时，压敏传感器的输出表现出近似线性的特性。此外，压敏传感器还具有重量轻、体积小、成本低、厚度薄和感测精度高等优点，适用于鞋内的足底压力测量。
在本发明中，利用微处理器采集来自鞋垫上的压力传感器的压力数据。此外，微处理器模块还需通过A/D转换功能，将压敏电阻器产生的模拟电压信息转换为成比例的数字数据，并将处理后的数据传送到无线收发模块。但微处理器的信号处理能力有限，只能执行诸如A/D转化、放大及滤波之类的简单操作。该模块简洁轻便，可以通过线路与压力采集鞋垫模块连接，并便于与用户的鞋子集成。
本发明利用无线射频通信模块将数据从鞋垫传送到主机。射频通讯技术目前比较成熟，其无线通信模块包含一个发送端和一个接收端。射频发送端和接收端分别与微处理器和主机相连。经微处理器处理的数据被收集到射频模块的发送端，而接收端用于将数据传送到主机进行下一步研究。
通过无线通信模块可在后台得到压力传感器采集的足底压力数据。本发明将基于所得压力数据，步态识别系统的后台处理模块将进行步态检测、步态表征和步态识别等算法过程，最终实现实时的人体运动状态分析与识别。因此，本发明所设计的后台步态数据处理平台中，将运行基于足底压力特征提取的步态识别算法和运动人体行为识别算法，有效地提取了步态中包含的特征参数，最终实现基于足底压力分布变化的人体步态识别功能。
附图说明
图1是本发明的基于足底压力的步态识别系统的示意图。
图2是微处理器的最小系统示意图。
图3是压力传感器在足底几个主要负重点布置的示意图。
图4是本发明中软件系统设计流程图
图5是基于足底压力分析的某一确定的运动行为识别算法流程图
具体实施方式
图1是本发明的基于足底压力的步态识别系统的示意图。本发明利用压力传感器、微处理器、射频收发模块和计算机构成系统硬件，并结合软件算法设计出了基于足底压力分布变化的人体步态识别装置。由压力传感器采集足底主要负重点的压力变化情况，传感器的分布如图2所示。加电工作以后，微处理器开始实时监测压力传感器采集的足底压力信息，并对采集到的数据进行模数转换，基于微处理器的数据处理系统如图3所示。同时，微处理器控制数据通过射频发送模块将其发送给接收端，接收端与后台处理模块相连，接受到的数据可由软件部分进行进一步的处理。软件部分首先对足底压力信号进行特征提取，过一系列的特征值将人体运动状态分为站立、行走、跳跃、下蹲等。从人体日常运动过程的原始压力数据中分析步态特征，并根据运动行为特征的定义，分析足底压力信息中的潜在规律，以足底压力信号表征运动行为。最终建立生理参数与步态特征之间的关系模型，实现运动人体步态的自动识别。

Claims (5)

1.一种基于足底压力分布变化的人体步态识别装置，由鞋垫压力感知模块、微处理器、无线传输模块和后台步态处理模块组成，其特征在于：采用鞋垫式足底压力测量方法，使敏感元件能够连续测量足底压力、时间等参数；由微处理器控制着来自鞋垫的数据信息的采集、转换与传输；再经无线通信模块将数据从鞋垫传达后台处理部分；基于所得的压力数据，步态识别系统的后台处理模块将进行步态检测、步态表征和步态鉴别等算法，最终实现实时的步态分析与识别。
2.根据权利要求1所述的鞋垫式足底压力信息的采集方法，其特征在于，
压敏传感器的输出能够随着有效表面上正向压力的增大而减小。当测量的压力范围相对较小时，压敏传感器的输出表现出近似线性的特性。此外，压敏传感器还具有重量轻、体积小、成本低、厚度薄和感测精度高等优点，适用于鞋内的足底压力测量。
将传感器放置在鞋垫对应于双足的几个主要负重点上，采集各处的压力变化情况。
3.根据权利要求1所述的对足底压力值进行采集、转换和传输的方法，其特征在于，
基于微处理器的控制模块控制着来自压力感知模块的数据采集与传输。其ADC输入通道能够将压敏传感器产生的模拟电压信息转换为成比例的数字数据。此外，微处理器简洁轻便，可以通过线路与压力采集鞋垫相连接，便于与用户的鞋子集成。
4.根据权利要求1所述的压力数据传输方法，其特征在于，
采用无线射频传输模块，能够将数据从鞋垫传送到主机。射频收发模块具有功耗低和传输率高的特点。使整个系统能够实时地监测并将足底压力反应在后台显示部分。
5.根据权利要求1所述的后台步态数据处理方法，其特征在于，
通过无线通信模块传输可得到压力传感器采集的足底压力数据。基于该压力数据，后台处理模块将进行足底压力检测和运动行为识别等算法过程，最终实现实时的步态分析与识别。在本发明中，将主要运行基于足底压力特征提取的步态识别算法和运动人体行为识别算法。采用压力传感器获取运动人体足底压力信息，基于步态特征研究与步态特征定义，分析足底压力信息中的潜在规律，提取运动人体步态生理参数特征，建立生理参数与步态特征之间的关系模型。从人体日常运动过程的原始压力数据中分析步态特征，定义运动行为特征，描述并区别各种运动的压力变化特征。最终实现基于足底压力的人体步态识别，同时保证识别算法的可靠性和准确性。
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