CN104799862A - 一种人体失衡预警方法和系统 - Google Patents

一种人体失衡预警方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN104799862A
CN104799862A CN201510154151.7A CN201510154151A CN104799862A CN 104799862 A CN104799862 A CN 104799862A CN 201510154151 A CN201510154151 A CN 201510154151A CN 104799862 A CN104799862 A CN 104799862A
Authority
CN
China
Prior art keywords
diaphragm
human body
state
right crus
heel
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201510154151.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN104799862B (zh
Inventor
李世明
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Oceanology Univ.
Original Assignee
Ludong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ludong University filed Critical Ludong University
Priority to CN201510154151.7A priority Critical patent/CN104799862B/zh
Publication of CN104799862A publication Critical patent/CN104799862A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN104799862B publication Critical patent/CN104799862B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1116—Determining posture transitions
    • A61B5/1117—Fall detection
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/1036—Measuring load distribution, e.g. podologic studies
    • A61B5/1038—Measuring plantar pressure during gait
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/112—Gait analysis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1126—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb using a particular sensing technique
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/40—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
    • A61B5/4005—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system for evaluating the sensory system
    • A61B5/4023—Evaluating sense of balance

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • Neurosurgery (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

本发明涉及一种人体失衡预警方法和系统。所述方法和系统为：置于人体脚部的压力传感器获取受到脚部踩踏的压力数据；根据压力数据判定人体行走步态；陀螺仪、角度仪和加速度仪获取各个行走步态下的人体运动数据，并根据人体的运动数据得出人体后倾系数μ；将人体后倾系数μ与预设阈值比较，根据比较结果判断人体是否将要跌倒；根据人体跌倒的判断结果生成触发指令；根据触发指令发出警报提示。本发明利用MCU控制器对人体运动数据进行运算得出人体后倾系数，并将人体后倾系数与预设阈值进行比较，根据比较结果触发警报装置，实现了在人体跌倒发生前便进行预警。

Description

一种人体失衡预警方法和系统
技术领域
本发明涉及电子检测技术领域，特别涉及一种人体失衡预警方法和系统。
背景技术
跌倒是指突发的、不自主的、非故意的体位改变，例如倒在地上或更低的平面上。据统计，世界上每年都有大约424000例死亡与跌倒行为直接相关，跌倒是世界上造成意外伤害死亡的第二大原因(仅次于交通事故)。研究表明，在65岁以上的老年人中，每年有1次或多次跌倒经历的比例高达1/3，其中20-30％的老人在跌倒事件中会造成擦伤、髋部骨折、头部外伤等，并随着年龄的增加而增加。在美国，每年用于跌倒的医疗总费用超过200亿美元。我国目前有约1.3亿老年人，每年约有2000万老年人至少发生共计2500万次跌倒事故，直接医疗费用超过50亿元人民币。另外对于中风、脑瘫等患者以及在特殊环境下工作的人群，在行走途中不慎跌倒，也会受到比正常人多的伤害。由此可见，防止跌倒成为一个亟待解决的问题。
发明内容
本发明通过对人体行走时各个阶段的平衡性进行分析，提供一种在人体跌倒前时便发出警报的人体失衡预警方法和系统。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种人体失衡预警方法，包括以下步骤：
步骤1，置于人体脚部的压力传感器获取受到脚部踩踏的压力数据；
步骤2，根据压力数据判定人体行走步态；
步骤3，陀螺仪、角度仪和加速度仪获取各个行走步态下的人体运动数据，并根据人体的运动数据得出人体后倾系数μ；
步骤4，将人体后倾系数μ与预设阈值比较，根据比较结果判断人体是否将要跌倒；
步骤5，根据人体跌倒的判断结果生成触发指令；
步骤6，根据触发指令发出警报提示。
本发明的有益效果是：本发明通过对人体行走步态的平衡性分析，得出人体后倾系数超过预设值，就会向后跌倒的结论。通过安装于人体各个部位的传感器测量得到人体行走步态的运动数据，利用MCU控制器对人体运动数据进行运算得出人体后倾系数，并将人体后倾系数与预设阈值进行比较，根据比较结果触发警报装置，实现了在人体跌倒发生前便进行预警。
为了解决上述技术问题，本发明还提供了一种人体失衡预警系统，包括压力传感器、MCU控制器、陀螺仪、角度仪、加速度仪和警报装置；
所述压力传感器，置于人体脚部，用于获取受到脚部踩踏的压力数据，并将所述压力数据发送至MCU控制器；
所述陀螺仪、角度仪和加速度仪，用于获取各个行走步态下的人体运动数据，并将所述人体运动数据发送至MCU控制器；
所述MCU控制器，用于根据压力数据判定人体行走步态；还用于根据人体的运动数据得出人体后倾系数μ；还用于将人体后倾系数μ与预设阈值比较，根据比较结果判断人体是否将要跌倒，并根据人体跌倒的判断结果生成触发指令；
所述警报装置，用于根据触发指令发出警报提示。
附图说明
图1为本发明一种人体失衡预警系统方法步骤流程图；
图2为本发明传感器分部在人体部位的示意图；
图3为本发明人体行走步态示意图；
图4为本发明一种人体失衡预警系统部件关系示意图。
附图中，各标号所代表的部件列表如下：
11、陀螺仪，12、骶椎加速度仪，13、骶椎角度仪，
21、左腿角度仪，22、左脚跟加速度仪，23、左脚底跟处压力传感器，
24、左脚掌压力传感器，
31、右腿角度仪，32、右脚跟加速度仪，33、右脚底跟处压力传感器，
34、右脚掌压力传感器，
41、MCU控制器，51、警报装置。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
平衡性是人体活动的基本要求之一，尤其对老年人、病人(如中风、脑瘫、截肢等患者)以及一些特殊环境(如湿滑环境)下工作的人群，平衡性具有特别重要的意义。因为，这些特殊人群在最基本的生活过程中都存在着严重的失去身体平衡性的危险，例如他(她)们在步行过程中不能保持身体平衡，尤其遇到路滑等外界环境的突然变化或外界干扰的情况容易发生跌倒，导致伤残甚至死亡的现象经常可见。
人体向前行走时，经常会遇到向前滑动的情况，此时人体就会向后倾斜，如果后倾的不大，人体可以通过向前迈步来纠正倾斜而避免滑倒的危险，如果后倾超过一定的阈值，人体就会无法通过自身的运动来恢复平衡，人体后倾失衡达到了一定的危险程度，就会向后跌倒。本发明发明通过对人体行走步态的平衡性分析，得出人体后倾系数超过预设值，就会向后跌倒的结论。通过安装于人体各个部位的传感器测量得到人体行走步态的运动数据，利用MCU控制器对人体运动数据进行运算得出人体后倾系数，并将人体后倾系数与预设阈值进行比较，根据比较结果触发警报装置，实现了在人体跌倒发生前便进行预警，以使人体有足够的时间反应避免跌倒。
图1为本发明一种人体失衡预警系统方法步骤流程图。
如图1所示，一种人体失衡预警方法，包括：
步骤1，置于人体脚部的压力传感器获取受到脚部踩踏的压力数据；
步骤2，根据压力数据判定人体行走步态；
步骤3，陀螺仪、角度仪和加速度仪获取各个行走步态下的人体运动数据，并根据人体运动数据得出人体后倾系数μ；
步骤4，将人体后倾系数μ与预设阈值比较，根据比较结果判断人体是否将要跌倒；
步骤5，根据人体跌倒的判断结果生成触发指令；
步骤6，根据触发指令发出警报提示。
图2为本发明传感器分部在人体部位的示意图。
角度仪包括：骶椎角度仪、左腿角度仪和右腿角度仪；加速度仪包括：骶椎加速度仪、左脚跟加速度仪和右脚跟加速度仪；压力传感器包括：左脚跟压力传感器、右脚跟压力传感器、左脚掌压力传感器和右脚掌压力传感器。
如图2所示，陀螺仪、骶椎加速度仪和骶椎角度仪置于人体躯干第二骶椎处；左腿角度仪置于左大腿处；右腿角度仪置于右大腿处；左脚跟加速度仪置于左脚跟处；右脚跟加速度仪置于右脚跟处；左脚跟压力传感器置于左脚底跟处；右脚跟压力传感器置于右脚底跟处；左脚掌压力传感器置于左脚掌处；右脚掌压力传感器置于右脚掌处。
图3为本发明人体行走步态示意图；
如图3所示，本发明根据将人体在行走中的运动过程看做是轮流绕左右脚跟的圆周运动。据此，整个人体行走步态分为右脚跟着地状态、左脚掌离地状态、左脚跟着地状态和右脚掌离地状态。
置于人体脚部的压力传感器获取受到脚部踩踏的压力数据，并根据压力数据判定人体行走步态的过程具体为：右脚跟压力传感器测量到的压力由0逐渐增大，则判断当前人体行走步态为右脚跟着地状态；左脚掌压力传感器测量到的压力由大逐渐减小，则判断当前人体行走步态为左脚掌离地状态。左脚跟压力传感器测量到的压力由0逐渐增大，则判断当前人体行走步态为左脚跟着地状态；右脚掌压力传感器测量到的压力由大逐渐减小，则判断当前人体行走步态为右脚掌离地状态。
右脚跟压力传感器和右脚掌压力传感器测量到的压力均由0逐渐增大，左脚跟压力传感器和左脚掌压力传感器测量到的压力均由大减至0，判断当前人体行走步态为前支撑阶段；左脚跟压力传感器和左脚掌压力传感器测量到的压力均为0，右脚跟压力传感器测量到的压力增大后再减小，右脚掌压力传感器测量到的压力由小增大，判断当前人体行走步态为单支撑阶段；左脚跟压力传感器和左脚掌压力传感器测量到的压力均由0逐渐增大，右脚跟压力传感器和右脚掌压力传感器测量到的压力均由大减至0，判断当前人体行走步态为后支撑阶段。
陀螺仪、角度仪和加速度仪获取各个行走步态下的人体运动数据，并根据人体运动数据得出人体后倾系数μ的具体过程为：
步骤31，从右脚跟着地状态到左脚跟着地状态，陀螺仪测量人体绕右脚跟转动的角速度ω0，ω0乘上从陀螺仪到右脚跟的距离s0，得到陀螺仪的向前速度v0＝ω0·s0；
步骤32，在左脚跟着地状态至右脚掌离地状态时，骶椎加速度仪测量得到第二骶椎处的加速度为a1(t)，并求取a1(t)在左脚跟着地状态至右脚掌离地状态这一时间段内的积分，并根据求取的积分得出第二骶椎处的速度增量根据Δv1得出第二骶椎处在右脚掌离地状态时的向前速度v1＝v0+Δv1；
步骤33，在左脚跟着地状态至右脚掌离地状态时，左脚跟加速度仪测量得到左脚跟的加速度a2(t)，并求取a2(t)在左脚跟着地状态至右脚掌离地状态这一时间段内的积分，并根据求取的积分得出左脚跟的速度增量根据Δv2得出左脚跟在右脚掌离地状态时的向前速度v2＝0+Δv2；
步骤34，根据左脚跟在右脚掌离地状态时的向前速度v2和第二骶椎处在右脚掌离地状态时的向前速度v1，得出右脚掌离地状态时第二骶处相对于左脚跟处的相对向前速度Δv3＝v1-v2；
步骤35，在右脚掌离地状态时，骶椎角度仪测量得到躯干后倾角θ1，左腿角度仪和右腿角度仪测量得出两大腿夹角θ2，根据θ1和θ2得出θ＝θ1+θ2；
步骤36，根据θ和Δv3得出人体后倾系数μ＝θ/(Δv3)。
为了增加预警的准确性，上述判断方法的基础上，本发明还提供了辅助判断方法，具体过程如下：
步骤33还包括如下步骤：
步骤331，在左脚跟着地状态至右脚掌离地状态时，将左脚跟在当前时间段内的向前速度v2＝0+Δv2与左脚跟移动速度阈值V比较，如果比较结果为v2>V，则生成触发指令，如果比较结果为v2<V，则不生成触发指令。
步骤332，在左脚跟着地状态至右脚掌离地状态时，对将左脚跟在当前时间段内的向前速度v2求积分，得到左脚跟在着地后期向前移动距离随时间的变化曲线s1(t)，将s1与左脚跟移动距离阈值S比较，如果比较结果为s1>S，则生成触发指令，如果比较结果为s1<S，则不生成触发指令。
本发明通过对人体行走步态的平衡性分析，得出人体后倾系数超过预设值，就会向后跌倒的结论。通过安装于人体各个部位的传感器测量得到人体行走步态的运动数据，并不是获取人体运动数据是关于人体行走、下蹲、跌倒等不同运动状态的数据。因此，判断人体是否跌倒的依据为：利用MCU控制器对人体行走步态的运动数据进行运算得出人体后倾系数，并将人体后倾系数与预设阈值进行比较，根据比较结果触发警报装置，从而实现了在人体跌倒发生前便进行预警。并不是将传感器获取的人体行走、下蹲、跌倒等不同运动状态的数据与预设的人体行走、下蹲、跌倒等数据进行匹配。因此本发明能在人体将要发生跌倒时，向本发明中所涉及的装置的佩戴者发出警报进而避免跌倒。
图4为本发明一种人体失衡预警系统部件关系示意图。
如图4所示，一种人体失衡预警系统，包括压力传感器、MCU控制器、陀螺仪、角度仪、加速度仪和警报装置；压力传感器，置于人体脚部，用于获取受到脚部踩踏的压力数据，并将压力数据发送至MCU控制器；陀螺仪、角度仪和加速度仪，用于获取各个行走步态下的人体运动数据，并将人体运动数据发送至MCU控制器；MCU控制器，用于根据压力数据判定人体行走步态；还用于根据人体的运动数据得出人体后倾系数μ；还用于将人体后倾系数μ与预设阈值比较，根据比较结果判断人体是否将要跌倒，并根据人体跌倒的判断结果生成触发指令；警报装置根据触发指令发出警报提示。警报装置选用为蜂鸣器和/或LED指示灯。
MCU控制器根据压力数据判定人体行走步态为：MCU控制器根据接收的右脚跟压力传感器发送的压力由0逐渐增大的数据，判断当前人体行走步态为右脚跟着地状态。MCU控制器根据接收的左脚跟压力传感器发送的压力由0逐渐增大的数据，判断当前人体行走步态为左脚跟着地状态。MCU控制器根据接收的右脚掌压力传感器发送的压力由大逐渐减小的数据，判断当前人体行走步态为右脚掌离地状态。MCU控制器根据接收的左脚掌压力传感器发送的的压力由大逐渐减小的数据，判断当前人体行走步态为左脚掌离地状态。
MCU控制器根据根据人体的运动数据得出人体后倾系数μ为：MCU控制器判断当前状态为从右脚跟着地状态到左脚跟着地状态时，MCU控制器接收陀螺仪发送的人体绕右脚跟转动的角速度数据ω0，根据预设运算规则令ω0乘上从陀螺仪到右脚跟的距离s0，得到陀螺仪的向前速度v0＝ω0·s0。MCU控制器判断当前状态为从左脚跟着地状态至右脚掌离地状态时，MCU控制器接收骶椎加速度仪发送的第二骶椎处的加速度数据a1(t)，并根据预设运算规则求取a1(t)在左脚跟着地状态至右脚掌离地状态这一时间段内的积分，并根据求取的积分得出第二骶椎处的速度增量根据Δv1得出第二骶椎处在右脚掌离地状态时的向前速度v1＝v0+Δv1。MCU控制器判断当前状态为从左脚跟着地状态至右脚掌离地状态时，MCU控制器接收左脚跟加速度仪发送的左脚跟的加速度数据a2(t)，并根据预设运算规则求取a2(t)在左脚跟着地状态至右脚掌离地状态这一时间段内的积分，并根据求取的积分得出左脚跟的速度增量根据Δv2得出左脚跟在右脚掌离地状态时的向前速度v2＝0+Δv2。MCU控制器根据左脚跟在右脚掌离地状态时的向前速度v2和第二骶椎处在右脚掌离地状态时的向前速度v1，得出右脚掌离地状态时第二骶处相对于左脚跟处的相对向前速度Δv3＝v1-v2。MCU控制器判断当前状态为右脚掌离地状态时，MCU控制器接收骶椎角度仪发送的躯干后倾角数据θ1，以及左腿角度仪和右腿角度仪发送的两大腿夹角数据θ2，根据θ1和θ2得出θ＝θ1+θ2。MCU控制器根据θ和Δv3得出人体后倾系数μ＝θ/(Δv3)。
为了增加预警的准确性，上述系统的基础上，本发明中所述MCU控制器还进行如下辅助判断过程：
MCU控制器判断当前状态为左脚跟着地状态至右脚掌离地状态时，将左脚跟在当前时间段内的向前速度v2＝0+Δv2与左脚跟移动速度阈值V比较，如果比较结果为v2>V，则生成触发指令，报警装置接收所述触发指令，发出声音或灯光报警；如果比较结果为v2<V，则不生成触发指令。
MCU控制器判断当前状态为在左脚跟着地状态至右脚掌离地状态时，对将左脚跟在当前时间段内的向前速度v2求积分，得到左脚跟在着地后期向前移动距离随时间的变化曲线s1(t)，将s1与左脚跟移动距离阈值S比较，如果比较结果为s1>S，则生成触发指令，报警装置接收所述触发指令，发出声音或灯光报警；如果比较结果为s1<S，则不生成触发指令。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种人体失衡预警方法，其特征在于，包括：
步骤1，置于人体脚部的压力传感器获取受到脚部踩踏的压力数据；
步骤2，根据压力数据判定人体行走步态；
步骤3，陀螺仪、角度仪和加速度仪获取各个行走步态下的人体运动数据，并根据人体运动数据得出人体后倾系数μ；
步骤4，将人体后倾系数μ与预设阈值比较，根据比较结果判断人体是否将要跌倒；
步骤5，根据人体跌倒的判断结果生成触发指令；
步骤6，根据触发指令发出警报提示。
2.根据权利要求1所述一种人体失衡预警方法，其特征在于，
所述角度仪包括：骶椎角度仪、左腿角度仪和右腿角度仪；
所述加速度仪包括：骶椎加速度仪、左脚跟加速度仪和右脚跟加速度仪；
所述压力传感器包括：左脚跟压力传感器、右脚跟压力传感器、左脚掌压力传感器和右脚掌压力传感器。
3.根据权利要求2所述一种人体失衡预警方法，其特征在于，
所述陀螺仪、骶椎加速度仪和骶椎角度仪置于人体躯干第二骶椎处；
所述左腿角度仪置于左大腿处；右腿角度仪置于右大腿处；
所述左脚跟加速度仪置于左脚跟处；右脚跟加速度仪置于右脚跟处；
所述左脚跟压力传感器置于左脚底跟处；右脚跟压力传感器置于右脚底跟处；
左脚掌压力传感器置于左脚掌处；右脚掌压力传感器置于右脚掌处。
4.根据权利要求3所述一种人体失衡预警方法，其特征在于，步骤2具体为：
步骤21，右脚跟压力传感器测量到的压力由0逐渐增大，则判断当前人体行走步态为右脚跟着地状态；
步骤22，左脚跟压力传感器测量到的压力由0逐渐增大，则判断当前人体行走步态为左脚跟着地状态；
步骤23，右脚掌压力传感器测量到的压力由大逐渐减小，则判断当前人体行走步态为右脚掌离地状态；
步骤24，左脚掌压力传感器测量到的压力由大逐渐减小，则判断当前人体行走步态为左脚掌离地状态。
5.根据权利要求4所述一种人体失衡预警方法，其特征在于，所述步骤3具体为：
步骤31，从右脚跟着地状态到左脚跟着地状态，陀螺仪测量人体绕右脚跟转动的角速度ω0，ω0乘上从陀螺仪到右脚跟的距离s0，得到陀螺仪的向前速度v0＝ω0·s0；
步骤32，在左脚跟着地状态至右脚掌离地状态时，骶椎加速度仪测量得到第二骶椎处的加速度为a1(t)，并求取a1(t)在左脚跟着地状态至右脚掌离地状态这一时间段内的积分，并根据求取的积分得出第二骶椎处的速度增量根据Δv1得出第二骶椎处在右脚掌离地状态时的向前速度v1＝v0+Δv1；
步骤33，在左脚跟着地状态至右脚掌离地状态时，左脚跟加速度仪测量得到左脚跟的加速度a2(t)，并求取a2(t)在左脚跟着地状态至右脚掌离地状态这一时间段内的积分，并根据求取的积分得出左脚跟的速度增量根据Δv2得出左脚跟在右脚掌离地状态时的向前速度v2＝0+Δv2；
步骤34，根据左脚跟在右脚掌离地状态时的向前速度v2和第二骶椎处在右脚掌离地状态时的向前速度v1，得出右脚掌离地状态时第二骶处相对于左脚跟处的相对向前速度Δv3＝v1-v2；
步骤35，在右脚掌离地状态时，骶椎角度仪测量得到躯干后倾角θ1，左腿角度仪和右腿角度仪测量得出两大腿夹角θ2，根据θ1和θ2得出θ＝θ1+θ2；
步骤36，根据θ和Δv3得出人体后倾系数μ＝θ/(Δv3)。
6.一种人体失衡预警系统，其特征在于，包括压力传感器、MCU控制器、陀螺仪、角度仪、加速度仪和警报装置；
所述压力传感器，置于人体脚部，用于获取受到脚部踩踏的压力数据，并将所述压力数据发送至MCU控制器；
所述陀螺仪、角度仪和加速度仪，用于获取各个行走步态下的人体运动数据，并将所述人体运动数据发送至MCU控制器；
所述MCU控制器，用于根据压力数据判定人体行走步态；还用于根据人体的运动数据得出人体后倾系数μ；还用于将人体后倾系数μ与预设阈值比较，根据比较结果判断人体是否将要跌倒，并根据人体跌倒的判断结果生成触发指令；
所述警报装置，用于根据触发指令发出警报提示。
7.根据权利要求6所述一种人体失衡预警系统，其特征在于，
所述角度仪包括：骶椎角度仪、左腿角度仪和右腿角度仪；
所述加速度仪包括：骶椎加速度仪、左脚跟加速度仪和右脚跟加速度仪；
所述压力传感器包括：左脚跟压力传感器、右脚跟压力传感器、左脚掌压力传感器和右脚掌压力传感器。
8.根据权利要求7所述一种人体失衡预警系统，其特征在于，所述陀螺仪、骶椎加速度仪和骶椎角度仪置于人体躯干第二骶椎处；
所述左腿角度仪置于左大腿处；右腿角度仪置于右大腿处；
所述左脚跟加速度仪置于左脚跟处；右脚跟加速度仪置于右脚跟处；
所述左脚跟压力传感器置于左脚底跟处；右脚跟压力传感器置于右脚底跟处；
左脚掌压力传感器置于左脚掌处；右脚掌压力传感器置于右脚掌处。
9.根据权利要求8所述一种人体失衡预警系统，其特征在于，所述MCU控制器根据压力数据判定人体行走步态为：
MCU控制器根据接收的右脚跟压力传感器发送的压力由0逐渐增大的数据，判断当前人体行走步态为右脚跟着地状态；
MCU控制器根据接收的左脚跟压力传感器发送的压力由0逐渐增大的数据，判断当前人体行走步态为左脚跟着地状态；
MCU控制器根据接收的右脚掌压力传感器发送的压力由大逐渐减小的数据，判断当前人体行走步态为右脚掌离地状态；
MCU控制器根据接收的左脚掌压力传感器发送的的压力由大逐渐减小的数据，判断当前人体行走步态为左脚掌离地状态。
10.根据权利要求9所述一种人体失衡预警系统，其特征在于，
所述MCU控制器根据根据人体的运动数据得出人体后倾系数μ为：
MCU控制器判断当前状态为从右脚跟着地状态到左脚跟着地状态时，MCU控制器接收陀螺仪发送的人体绕右脚跟转动的角速度数据ω0，根据预设运算规则令ω0乘上从陀螺仪到右脚跟的距离s0，得到陀螺仪的向前速度v0＝ω0·s0；
MCU控制器判断当前状态为从左脚跟着地状态至右脚掌离地状态时，MCU控制器接收骶椎加速度仪发送的第二骶椎处的加速度数据a1(t)，并根据预设运算规则求取a1(t)在左脚跟着地状态至右脚掌离地状态这一时间段内的积分，并根据求取的积分得出第二骶椎处的速度增量根据Δv1得出第二骶椎处在右脚掌离地状态时的向前速度v1＝v0+Δv1；
MCU控制器判断当前状态为从左脚跟着地状态至右脚掌离地状态时，MCU控制器接收左脚跟加速度仪发送的左脚跟的加速度数据a2(t)，并根据预设运算规则求取a2(t)在左脚跟着地状态至右脚掌离地状态这一时间段内的积分，并根据求取的积分得出左脚跟的速度增量根据Δv2得出左脚跟在右脚掌离地状态时的向前速度v2＝0+Δv2；
MCU控制器根据左脚跟在右脚掌离地状态时的向前速度v2和第二骶椎处在右脚掌离地状态时的向前速度v1，得出右脚掌离地状态时第二骶处相对于左脚跟处的相对向前速度Δv3＝v1-v2；
MCU控制器判断当前状态为右脚掌离地状态时，MCU控制器接收骶椎角度仪发送的躯干后倾角数据θ1，以及左腿角度仪和右腿角度仪发送的两大腿夹角数据θ2，根据θ1和θ2得出θ＝θ1+θ2；
MCU控制器根据θ和Δv3得出人体后倾系数μ＝θ/(Δv3)。
CN201510154151.7A 2015-04-02 2015-04-02 一种人体失衡预警方法和系统 Expired - Fee Related CN104799862B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510154151.7A CN104799862B (zh) 2015-04-02 2015-04-02 一种人体失衡预警方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510154151.7A CN104799862B (zh) 2015-04-02 2015-04-02 一种人体失衡预警方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104799862A true CN104799862A (zh) 2015-07-29
CN104799862B CN104799862B (zh) 2018-06-19

Family

ID=53685380

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510154151.7A Expired - Fee Related CN104799862B (zh) 2015-04-02 2015-04-02 一种人体失衡预警方法和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104799862B (zh)

Cited By (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105030249A (zh) * 2015-09-09 2015-11-11 成都手杖科技有限公司 佩戴方式多样的跌倒监测装置
CN105030250A (zh) * 2015-09-09 2015-11-11 成都手杖科技有限公司 一种跌倒检测系统
CN105054914A (zh) * 2015-09-09 2015-11-18 成都手杖科技有限公司 适用于老人的健康监测系统
CN105125221A (zh) * 2015-10-26 2015-12-09 重庆理工大学 云服务实时摔倒检测系统及方法
CN105286874A (zh) * 2015-11-03 2016-02-03 长安大学 一种用于预测老年人跌倒风险的系统及方法
CN105380652A (zh) * 2015-12-18 2016-03-09 青岛海蓝康复器械有限公司 一种人体运动姿势评估方法及系统
CN105816180A (zh) * 2016-01-08 2016-08-03 施则威 人体失衡检测装置及方法、防摔倒装置及方法
CN106389074A (zh) * 2016-01-27 2017-02-15 北京航空航天大学 基于足底压力感知的摔倒过程稳定性预测装置和方法
CN106618487A (zh) * 2016-10-31 2017-05-10 北京城市系统工程研究中心 一种老年人平衡能力评定方法
CN106621250A (zh) * 2016-10-28 2017-05-10 上海与德信息技术有限公司 一种运动状态分析方法及系统
CN106683124A (zh) * 2017-01-04 2017-05-17 陈清 带定位标示的运动数据汇总装置及运动数据汇总系统
CN106725507A (zh) * 2016-12-12 2017-05-31 浙江大学 一种可穿戴人体绊倒检测系统及检测方法
CN106863279A (zh) * 2017-04-11 2017-06-20 山东农业大学 一种丘陵地区林果作业助力器
CN106889691A (zh) * 2017-05-08 2017-06-27 京东方科技集团股份有限公司 一种智能鞋及步姿监控方法
CN106943126A (zh) * 2017-03-28 2017-07-14 中国电子科技集团公司第四十九研究所 特殊工况环境、体征、运动监测系统
CN107137062A (zh) * 2017-06-29 2017-09-08 桂林电子科技大学 测试人类平衡感知能力的装置及方法
CN108346469A (zh) * 2018-01-15 2018-07-31 维沃移动通信有限公司 用于确定人体健康状况的方法及移动终端
CN108452480A (zh) * 2018-04-11 2018-08-28 杭州启望科技有限公司 一种跑步机及跑步机上跑步姿势的检测方法和装置
CN109866218A (zh) * 2017-12-01 2019-06-11 优必选教育（深圳）有限公司 机器人摔倒站立控制方法及装置
CN110236557A (zh) * 2018-03-08 2019-09-17 松下电器（美国）知识产权公司 现象预测系统、传感器信号处理系统、现象预测方法及非瞬时性记录介质
CN110547805A (zh) * 2019-08-28 2019-12-10 复旦大学 一种实时的基于足底压力的步态分析方法
CN111528804A (zh) * 2020-05-21 2020-08-14 上海体育学院 一种人体平衡能力的检测装置系统
CN114287917A (zh) * 2021-11-30 2022-04-08 广州幻境科技有限公司 一种人体下肢的动作识别模型的构建方法和系统

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN202096210U (zh) * 2011-03-28 2012-01-04 东南大学 一种基于足底压力的无线步态测量仪
WO2012018846A1 (en) * 2010-08-06 2012-02-09 Covenant Ministries Of Benevolence Gait analysis system and methods
CN102670207A (zh) * 2012-05-15 2012-09-19 北京大学 一种基于足底压力的步态分析方法
US20120253234A1 (en) * 2009-09-03 2012-10-04 Ming Young Biomedical Corp. System and method for analyzing gait using fabric sensors
CN202553940U (zh) * 2012-03-02 2012-11-28 应放天 一种步态分析装置
CN103330565A (zh) * 2013-04-16 2013-10-02 北京航空航天大学 基于足底压力分布变化的人体步态识别装置
CN103431929A (zh) * 2013-08-29 2013-12-11 电子科技大学 一种力量增强型动力外骨骼行走步态感知方法及装置
CN103976739A (zh) * 2014-05-04 2014-08-13 宁波麦思电子科技有限公司 穿戴式摔倒动态实时检测方法和装置
CN104000596A (zh) * 2014-05-29 2014-08-27 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种基于移动终端的跌倒检测方法
CN104382608A (zh) * 2014-09-23 2015-03-04 电子科技大学 一种基于脚底压力的人体步态信息采集鞋

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120253234A1 (en) * 2009-09-03 2012-10-04 Ming Young Biomedical Corp. System and method for analyzing gait using fabric sensors
WO2012018846A1 (en) * 2010-08-06 2012-02-09 Covenant Ministries Of Benevolence Gait analysis system and methods
CN202096210U (zh) * 2011-03-28 2012-01-04 东南大学 一种基于足底压力的无线步态测量仪
CN202553940U (zh) * 2012-03-02 2012-11-28 应放天 一种步态分析装置
CN102670207A (zh) * 2012-05-15 2012-09-19 北京大学 一种基于足底压力的步态分析方法
CN103330565A (zh) * 2013-04-16 2013-10-02 北京航空航天大学 基于足底压力分布变化的人体步态识别装置
CN103431929A (zh) * 2013-08-29 2013-12-11 电子科技大学 一种力量增强型动力外骨骼行走步态感知方法及装置
CN103976739A (zh) * 2014-05-04 2014-08-13 宁波麦思电子科技有限公司 穿戴式摔倒动态实时检测方法和装置
CN104000596A (zh) * 2014-05-29 2014-08-27 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种基于移动终端的跌倒检测方法
CN104382608A (zh) * 2014-09-23 2015-03-04 电子科技大学 一种基于脚底压力的人体步态信息采集鞋

Cited By (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105030250A (zh) * 2015-09-09 2015-11-11 成都手杖科技有限公司 一种跌倒检测系统
CN105054914A (zh) * 2015-09-09 2015-11-18 成都手杖科技有限公司 适用于老人的健康监测系统
CN105030249A (zh) * 2015-09-09 2015-11-11 成都手杖科技有限公司 佩戴方式多样的跌倒监测装置
CN105125221A (zh) * 2015-10-26 2015-12-09 重庆理工大学 云服务实时摔倒检测系统及方法
CN105125221B (zh) * 2015-10-26 2017-11-10 重庆理工大学 云服务实时摔倒检测系统及方法
CN105286874A (zh) * 2015-11-03 2016-02-03 长安大学 一种用于预测老年人跌倒风险的系统及方法
CN105286874B (zh) * 2015-11-03 2018-06-19 长安大学 一种用于预测老年人跌倒风险的系统及方法
CN105380652B (zh) * 2015-12-18 2018-07-10 青岛海蓝康复器械有限公司 一种人体运动姿势评估方法及系统
CN105380652A (zh) * 2015-12-18 2016-03-09 青岛海蓝康复器械有限公司 一种人体运动姿势评估方法及系统
CN105816180A (zh) * 2016-01-08 2016-08-03 施则威 人体失衡检测装置及方法、防摔倒装置及方法
CN106389074A (zh) * 2016-01-27 2017-02-15 北京航空航天大学 基于足底压力感知的摔倒过程稳定性预测装置和方法
CN106621250B (zh) * 2016-10-28 2019-04-02 上海愚境科技有限公司 一种运动状态分析方法及系统
CN106621250A (zh) * 2016-10-28 2017-05-10 上海与德信息技术有限公司 一种运动状态分析方法及系统
CN106618487A (zh) * 2016-10-31 2017-05-10 北京城市系统工程研究中心 一种老年人平衡能力评定方法
CN106725507A (zh) * 2016-12-12 2017-05-31 浙江大学 一种可穿戴人体绊倒检测系统及检测方法
CN106725507B (zh) * 2016-12-12 2020-09-01 浙江大学 一种可穿戴人体绊倒检测系统及检测方法
CN106683124A (zh) * 2017-01-04 2017-05-17 陈清 带定位标示的运动数据汇总装置及运动数据汇总系统
CN106943126A (zh) * 2017-03-28 2017-07-14 中国电子科技集团公司第四十九研究所 特殊工况环境、体征、运动监测系统
CN106863279A (zh) * 2017-04-11 2017-06-20 山东农业大学 一种丘陵地区林果作业助力器
CN106863279B (zh) * 2017-04-11 2023-08-25 山东农业大学 一种丘陵地区林果作业助力器
CN106889691B (zh) * 2017-05-08 2019-06-11 京东方科技集团股份有限公司 一种智能鞋及步姿监控方法
CN106889691A (zh) * 2017-05-08 2017-06-27 京东方科技集团股份有限公司 一种智能鞋及步姿监控方法
CN107137062A (zh) * 2017-06-29 2017-09-08 桂林电子科技大学 测试人类平衡感知能力的装置及方法
CN109866218A (zh) * 2017-12-01 2019-06-11 优必选教育（深圳）有限公司 机器人摔倒站立控制方法及装置
CN108346469A (zh) * 2018-01-15 2018-07-31 维沃移动通信有限公司 用于确定人体健康状况的方法及移动终端
CN110236557A (zh) * 2018-03-08 2019-09-17 松下电器（美国）知识产权公司 现象预测系统、传感器信号处理系统、现象预测方法及非瞬时性记录介质
CN108452480A (zh) * 2018-04-11 2018-08-28 杭州启望科技有限公司 一种跑步机及跑步机上跑步姿势的检测方法和装置
CN110547805A (zh) * 2019-08-28 2019-12-10 复旦大学 一种实时的基于足底压力的步态分析方法
CN111528804A (zh) * 2020-05-21 2020-08-14 上海体育学院 一种人体平衡能力的检测装置系统
CN111528804B (zh) * 2020-05-21 2023-02-17 上海体育学院 一种人体平衡能力的检测装置系统
CN114287917A (zh) * 2021-11-30 2022-04-08 广州幻境科技有限公司 一种人体下肢的动作识别模型的构建方法和系统
CN114287917B (zh) * 2021-11-30 2023-12-01 幻境(珠海)科技有限公司 一种人体下肢的动作识别模型的构建方法和系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN104799862B (zh) 2018-06-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104799862A (zh) 一种人体失衡预警方法和系统
CN102469955B (zh) 确定用户的跌倒风险的方法和设备
US10640122B2 (en) Driving consciousness estimation device
KR102503910B1 (ko) 기립 보조 방법 및 장치
US9387096B2 (en) Feedback control systems and methods for prosthetic or orthotic devices
EP3154499B1 (en) Mobility aid
EP3256045A1 (en) System and method for assistive gait intervention and fall prevention
US9311827B1 (en) Wearable assistive device, system and methods thereof for the visually impaired
KR101648270B1 (ko) 보행 단계 판정을 위한 발모듈, 이를 이용한 보행 단계 판정 방법, 보행 분석 시스템 및 능동형 보행 보조 장치
KR20180047955A (ko) 밸런스 제어 방법 및 장치
JP4504071B2 (ja) 身体運動解析装置
WO2014154352A1 (en) Human motion analysis method and device
KR20170016638A (ko) 토크 설정 방법 및 장치
KR101878254B1 (ko) 컴퓨터를 포함하는 스마트 신발 시스템 및 이의 구현방법
KR20180033652A (ko) 보행 보조 장치 및 보행 보조 장치의 동작 방법
Piriyakulkit et al. Real-time gait event recognition for wearable assistive device using an IMU on thigh
JP2004081632A (ja) 人の動作状態監視方法および装置
JP5610294B2 (ja) 歩行支援装置、及び歩行支援プログラム
JP2012205826A (ja) 歩行支援装置、及び歩行支援プログラム
JP2022099089A (ja) 義足の消費電力算出システム、義肢の状態推定システム、義肢の使用者の体調推定システム
KR102244860B1 (ko) 보행 자세 분석 시스템
JP4441301B2 (ja) 活動情報収集装置及び活動情報収集装置の制御方法
Kato et al. Improvement of Performance of Navigation System for Supporting Independence Rehabilitation of Wheelchair-Bed Transfer
Vimercati et al. Spatiotemporal and kinematic aspects of obstacle avoidance in subjects with Down syndrome
KR101702462B1 (ko) 신체 상태 측정장치 및 측정방법

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
EXSB Decision made by sipo to initiate substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C41 Transfer of patent application or patent right or utility model
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20170116

Address after: 266100 Shandong Province, Qingdao city Laoshan District Songling Road No. 238

Applicant after: China Oceanology Univ.

Address before: 264025 Hongqi Road, Zhifu District, Shandong, China, No. 186, No.

Applicant before: Ludong Univ.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20180619

Termination date: 20190402

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee