CN113520375A - 步态相位的划分方法、装置、存储介质及系统 - Google Patents

步态相位的划分方法、装置、存储介质及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113520375A
CN113520375A CN202110826713.3A CN202110826713A CN113520375A CN 113520375 A CN113520375 A CN 113520375A CN 202110826713 A CN202110826713 A CN 202110826713A CN 113520375 A CN113520375 A CN 113520375A
Authority
CN
China
Prior art keywords
phase
gait
pressure sensor
time period
pressure
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
CN202110826713.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113520375B (zh
Inventor
曹广忠
张跃鹏
凌梓钦
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.)
Shenzhen University
Original Assignee
Shenzhen 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 Shenzhen University filed Critical Shenzhen University
Priority to CN202110826713.3A priority Critical patent/CN113520375B/zh
Publication of CN113520375A publication Critical patent/CN113520375A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113520375B publication Critical patent/CN113520375B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/112Gait analysis
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/1036Measuring load distribution, e.g. podologic studies
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/1036Measuring load distribution, e.g. podologic studies
    • A61B5/1038Measuring plantar pressure during gait
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1121Determining geometric values, e.g. centre of rotation or angular range of movement
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/389Electromyography [EMG]
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6802Sensor mounted on worn items
    • A61B5/6804Garments; Clothes
    • A61B5/6807Footwear

Landscapes

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

Abstract

本申请公开了一种步态相位的划分方法、装置、存储介质及系统,涉及医疗康复技术领域,可以提高对步态相位划分的精确度。该方法包括:获取目标对象在行走过程中足底压力采集设备的三个压力传感器采集的压力信息;根据压力信息将目标对象的足底步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位;根据表面肌电信号采集设备采集的表面肌电信息、膝关节角度采集设备采集的膝关节角度信息以及足底步态相位的划分结果,将目标对象的腿部步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位,且将目标对象的膝关节步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。

Description

步态相位的划分方法、装置、存储介质及系统
技术领域
本申请实施例涉及医疗康复技术领域,尤其涉及一种步态相位的划分方法、装置、存储介质及系统。
背景技术
对于有下肢运动功能障碍的患者,在康复治疗过程中,可借助下肢康复运动辅助外骨骼机器人进行康复训练。现有的,下肢康复运动辅助外骨骼机器人协同患者进行康复训练的过程中,可以对患者的步态信息进行采集,根据采集的信息对步态相位进行划分,可实现下肢康复运动辅助外骨骼机器人的动作和患者的动作的一致性。
然而,现有的步态相位的划分方法划分的精确度还不能满足下肢康复运动辅助外骨骼机器人与患者动作的一致性的需求,影响了下肢康复运动辅助外骨骼机器人协助患者康复训练的训练效果。
发明内容
本申请提供一种步态相位的划分方法、装置、存储介质及系统,可以提高对步态相位划分的精确度。
为达到上述目的,本申请采用如下技术方案:
第一方面,本申请提供一种步态相位的划分方法,包括:获取目标对象在行走过程中足底压力采集设备的三个压力传感器采集的压力信息;其中,三个压力传感器包括脚跟压力传感器、脚掌压力传感器和脚尖压力传感器;然后根据压力信息将目标对象的足底步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位;之后,根据表面肌电信号采集设备采集的表面肌电信息、膝关节角度采集设备采集的膝关节角度信息以及足底步态相位的划分结果,将目标对象的腿部步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位,且将目标对象的膝关节步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。
本申请提供的技术方案中,足底压力采集设备包括有三个压力传感器,分别为脚跟压力传感器、脚掌压力传感器和脚尖压力传感器,这三个压力传感器能够采集目标对象在行走过程中脚跟、脚掌以及脚尖分别与地面接触的压力信息,所以可以基于压力信息得到目标对象的较为精确的足底步态相位的划分结果,即支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。另外,由于表面肌电信号采集设备采集的表面肌电信息和膝关节角度采集设备采集的膝关节角度信息也是目标对象的步态信息,而同一对象在同一时间的步态相位是一致的,所以可以根据较为精确的足底步态相位的划分结果将腿部步态相位和膝关节步态相位也划分为更为精确的步态相位。因此,本申请提供的技术方案可以提高对步态相位划分的精确度,从而可以提高下肢康复运动辅助外骨骼机器人协助患者康复训练的训练效果。
第二方面,本申请提供一种步态相位的划分装置,包括:获取模块和划分模块;
具体的,获取模块,用于获取目标对象在行走过程中足底压力采集设备的三个压力传感器采集的压力信息;三个压力传感器包括脚跟压力传感器、脚掌压力传感器和脚尖压力传感器;
划分模块,用于根据获取模块获取的压力信息将目标对象的足底步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位;
划分模块,还用于根据表面肌电信号采集设备采集的表面肌电信息、膝关节角度采集设备采集的膝关节角度信息以及足底步态相位的划分结果,将目标对象的腿部步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位,且将目标对象的膝关节步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。
第三方面,本申请提供一种步态相位的划分装置,包括存储器、处理器、总线和通信接口;存储器用于存储计算机执行指令,处理器与存储器通过总线连接;当步态相位的划分装置运行时,处理器执行存储器存储的计算机执行指令,以使步态相位的划分装置执行如上述第一方面提供的步态相位的划分方法。
可选的,该步态相位的划分装置还可以包括收发器,该收发器用于在步态相位的划分装置的处理器的控制下,执行收发数据、信令或者信息的步骤,例如,获取目标对象在行走过程中足底压力采集设备的三个压力传感器采集的压力信息。
进一步可选的,该步态相位的划分装置可以是用于实现步态相位的划分的物理机,也可以是物理机中的一部分装置,例如可以是物理机中的芯片系统。该芯片系统用于支持步态相位的划分装置实现第一方面中所涉及的功能,例如,接收,发送或处理上述步态相位的划分方法中所涉及的数据和/或信息。该芯片系统包括芯片,也可以包括其他分立器件或电路结构。
第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质中存储有指令,当计算机执行指令时,使得计算机执行如第一方面提供的步态相位的划分方法。
第五方面,本申请提供一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括计算机指令,当计算机指令在计算机上运行时,使得计算机执行如第一方面提供的步态相位的划分方法。
第六方面,本申请提供一种步态相位的划分系统,包括:足底压力采集设备、表面肌电信号采集设备、膝关节角度采集设备以及如第二方面提供的步态相位的划分装置;
步态相位的划分装置,用于获取足底压力采集设备的三个压力传感器采集的压力信息,还用于获取表面肌电信号采集设备采集的表面肌电信息,还用于获取膝关节角度采集设备采集的膝关节角度信息。
需要说明的是,上述计算机指令可以全部或者部分存储在计算机可读存储介质上。其中,计算机可读存储介质可以与步态相位的划分装置的处理器封装在一起的,也可以与步态相位的划分装置的处理器单独封装,本申请对此不做限定。
本申请中第二方面、第三方面、第四方面、第五方面以及第六方面的描述,可以参考第一方面的详细描述;并且,第二方面、第三方面、第四方面、第五方面以及第六方面的描述的有益效果,可以参考第一方面的有益效果分析,此处不再赘述。
在本申请中,上述步态相位的划分装置的名字对设备或功能模块本身不构成限定,在实际实现中,这些设备或功能模块可以以其他名称出现。只要各个设备或功能模块的功能和本申请类似,属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内。
本申请的这些方面或其他方面在以下的描述中会更加简明易懂。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种步态相位的划分系统的架构示意图;
图2为本申请实施例提供的一种足底压力采集设备的结构示意图;
图3为本申请实施例提供的另一种步态相位的划分系统的架构示意图;
图4为本申请实施例提供的一种表面肌电信号采集设备的结构示意图;
图5为本申请实施例提供的一种膝关节角度采集设备的结构示意图;
图6为本申请实施例提供的一种步态相位的划分方法的流程示意图;
图7为本申请实施例提供的一种对三个步态周期内的三个压力传感器采集的压力信息进行步态相位的划分流程示意图,图7中(a)为三个步态周期内压力传感器的响应状态的示意图,图7中(b)为三个步态周期内步态相位阶段的示意图;
图8为本申请实施例提供的另一种步态相位的划分方法的流程示意图;
图9为本申请实施例提供的一种步态相位的划分装置的结构示意图;
图10为本申请实施例提供的一种步态相位的划分装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请实施例提供的步态相位的划分方法、装置、存储介质及系统进行详细地描述。
本文中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。
本申请的说明书以及附图中的术语“第一”和“第二”等是用于区别不同的对象,或者用于区别对同一对象的不同处理,而不是用于描述对象的特定顺序。
此外,本申请的描述中所提到的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可选的还包括其他没有列出的步骤或单元,或可选的还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是,本申请实施例中,“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言,使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
在本申请的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是指两个或两个以上。
对于有下肢运动功能障碍的患者,在康复治疗过程中,可借助下肢康复运动辅助外骨骼机器人进行康复训练。现有的,下肢康复运动辅助外骨骼机器人协同患者进行康复训练的过程中,可以对患者的步态信息进行采集,根据采集的步态信息对步态相位进行划分,可实现下肢康复运动辅助外骨骼机器人的动作和患者的动作的一致性。
然而,现有的步态相位的划分方法划分的精确度还不能满足下肢康复运动辅助外骨骼机器人与患者动作的一致性的需求,影响了下肢康复运动辅助外骨骼机器人协助患者康复训练的训练效果。
针对上述现有技术中存在的问题,本申请实施例提供了一种步态相位的划分方法,该方法基于足底压力采集设备的三个压力传感器采集的压力信息,可以得到较为精确的足底步态相位的划分结果,即支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。所以,本申请提供的技术方案可以提高对步态相位划分的精确度,从而可以提高下肢康复运动辅助外骨骼机器人协助患者康复训练的训练效果。
本申请实施例提供的步态相位的划分方法可以应用于图1所示的步态相位的划分系统。参照图1,该步态相位的划分系统可以包括足底压力采集设备01、表面肌电信号采集设备02、膝关节角度采集设备03以及步态相位的划分装置05。其中,步态相位的划分装置05分别与足底压力采集设备01、表面肌电信号采集设备02以及膝关节角度采集设备03连接。
参照图2,为本申请实施例提供的足底压力采集设备01的一种可能的示意图。如图2所示,足底压力采集设备01可以由普通棉质鞋垫11和皮制鞋12作为基础结构,普通棉质鞋垫11和皮制鞋12之间固定连接,普通棉质鞋垫11上设置有三个压力传感器。三个压力传感器包括脚跟压力传感器13、脚掌压力传感器14和脚尖压力传感器15,用于采集目标对象(穿戴足底压力采集设备01的对象)在行走过程中脚跟、脚掌以及脚尖分别与地面接触的压力信息。
可选的,在一种可能的实现方式中,压力传感器可以采用薄膜压力传感器。示例性的,压力传感器可以选用FSR(Force Sensing Resistor)型电阻式薄膜压力传感器。
可选的,当压力传感器为薄膜压力传感器时,可以在感应区上侧设置软胶垫,使得感应区与薄膜压力传感器能够有效接触,保证薄膜压力传感器测量的电阻值更为准确。当然,在实际应用中,压力传感器还可以选用其他类型的传感器,本申请实施例对此不做限定。
薄膜压力传感器中的输出电阻随着其传感器表面上压力的增大而减小,所以,薄膜压力传感器并不是直接测定压力值。因此,可选的,如图2所示,脚跟压力传感器13、脚掌压力传感器14和脚尖压力传感器15可以与中央处理装置06连接。中央处理装置06可以将薄膜压力传感器中的输出电阻信息转换为压力信息。
可选的,如图3所示,本申请实施例还提供了一种步态相位的划分系统,该步态相位的划分系统与图1的步态相位的划分系统相比,还包括中央处理装置06。中央处理装置06中包括有三个线性电压模块61,三个线性电压模块61可以根据足底压力采集设备01中的三个压力传感器中的输出电阻值和压力值之间的转换关系,得到每个压力传感器与地面接触的压力值。其中,三个压力传感器与三个线性电压模块61之间可以通过单根线径为1mm的2芯国标RVVP镀锡铜芯屏蔽线进行数据传输,这样可以保证信号传输过程中不受工频的干扰,屏蔽线的两端与压力传感器及三个线性电压模块61的接口可以使用2Pin的接线端子,方便使用过程中进行插拔。
如图3所示,中央处理装置06还包括微处理器62,微处理器62与三个线性电压模块61连接,可以对三个线性电压模块61转换的压力值进行处理后通过通信模块发送至步态相位的划分装置05。可选的,中央处理装置06可以集成在长12.3cm、宽9.7cm的印制电路板(Printed Circuit Board,PCB)上,中央处理装置06的电源可以为两节容量为1400mAh的可充电锂电池。PCB上预留有三个线性电压模块61和微处理器62的接口,方便连接。PCB可以放置在一个长18cm、宽16cm、厚4.8cm的铝质金属盒子内部,并使用锡箔纸将铝质密封包裹,以屏蔽空间杂波信号的干扰。
示例性的,微处理器62可以采用Arduino NANO型处理器,三个线性电压模块61的输出端可以分别连接微处理器62的管脚PC0(ADC0)、管脚PC1(ADC1)和管脚PC2(ADC2)。
参照图4,为本申请实施例提供的表面肌电信号采集设备02的一种可能的示意图。如图4所示,表面肌电信号采集设备02可以包括肌电传感器21、电极片22、接收器23和同步器24。
其中,电极片22粘贴在目标对象的腿部肌肉部位,沿肌肉纤维方向粘贴。示例性的,电极片22可以粘贴在目标对象的腿部的股内侧肌、股外侧肌、胫骨前肌、股二头肌、半腱肌以及腓肠肌外侧。
肌电传感器21粘贴在与电极片22距离大约2cm的位置,与腿部肌肉顺向粘贴。肌电传感器21可以采集到目标对象在行走过程中目标对象的腿部的表面肌电信号,然后通过无线传输的方式传输给接收器23,接收器23与同步器24连接,同步器24可以将从接收器23接收到的表面肌电信号发送给步态相位的划分装置05。
参照图5,为本申请实施例提供的膝关节角度采集设备03的一种可能的示意图。如图5所示,膝关节角度采集设备03可以包括霍尔角度传感器31、二连杆32和弹性联轴器33。
其中,霍尔角度传感器31,用于采集目标对象在行走过程中目标对象的膝关节的角度变化信息。霍尔角度传感器31安装在二连杆32的上杆一端,通过弹性联轴器33与二连杆32的下杆一端连接,该种连接结构可以避免目标对象在运动时对膝关节的屈伸产生干涉。二连杆32的上杆可以通过弹性绑带固定在目标对象的大腿位置,二连杆32的下杆可以通过弹性绑带固定在目标对象的小腿位置,霍尔角度传感器31与目标对象的膝关节在水平方向上保持一致,转轴与膝关节的转动中心一致。
可选的,在一种可能的实现方式中,霍尔角度传感器31可以通过单根线径为1mm的3芯国标RVVP镀锡铜芯屏蔽线与中央处理装置06中的微处理器62进行数据的传输,可以保证信号传输过程中不受工频的干扰,屏蔽线的两端与霍尔角度传感器31的接口可以使用3Pin的接线端子,方便使用过程中进行插拔。示例性的,微处理器62采用Arduino NANO时,霍尔角度传感器31可以与微处理器62的管脚ADC6连接。如图3所示,膝关节角度采集设备03与微处理器62连接,微处理器62可以将膝关节角度采集设备03中的霍尔角度传感器31实时采集的膝关节角度信息传输给步态相位的划分装置05。
其中,步态相位的划分装置05可以为物理机(如服务器),也可以为部署在物理机上的虚拟机(virtual machine,VM)。步态相位的划分装置05,用于获取足底压力采集设备01的三个压力传感器采集的压力信息、表面肌电信号采集设备02采集的表面肌电信息以及膝关节角度采集设备03采集的膝关节角度信息,并根据获取的信息实现对步态相位的精确划分。
下面结合上述图1或图3示出的步态相位的划分系统对本申请提供的步态相位的划分方法进行说明。
参照图6,本申请实施例提供的步态相位的划分方法包括S601-S603:
S601、步态相位的划分装置获取目标对象在行走过程中足底压力采集设备的三个压力传感器采集的压力信息。
可以理解的是,本申请实施例中足底压力采集设备为目标对象的右腿部或者左腿部上穿戴的设备。示例性的,足底压力采集设备可以为下肢康复运动辅助外骨骼机器人的足底压力采集设备,在实际应用中,下肢康复运动辅助外骨骼机器人是包括有两个足底压力采集设备的,分别穿戴在目标对象的右腿部和者左腿部,从而可以协同目标对象进行行走。
S602、步态相位的划分装置根据压力信息将目标对象的足底步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。
可选的,压力信息可以包括压力值和压力值的时间戳。步态相位的划分装置可以根据压力值和压力值的时间戳,分别确定脚跟压力传感器、脚掌压力传感器和脚尖压力传感器的响应时间段和非响应时间段;然后根据脚跟压力传感器、脚掌压力传感器和脚尖压力传感器的响应时间段和非响应时间段,将目标对象的足底步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。
足底压力采集设备中的三个压力传感器在采集压力值(当压力传感器为薄膜压力传感器时这里为电阻值)时,可以同步记录采集压力值的时间戳,这样,步态相位的划分装置可以记录的压力值的时间戳确定三个压力传感器的响应时间段和非响应时间段。
可选的,在一种可能的实现方式中,若目标时间段内脚跟压力传感器的压力值大于预设阈值,则将目标时间段确定为脚跟压力传感器的响应时间段;若目标时间段内脚掌压力传感器的压力值大于预设阈值,则将目标时间段确定为脚掌压力传感器的响应时间段;若目标时间段内脚尖压力传感器的压力值大于预设阈值,则将目标时间段确定为脚尖压力传感器的响应时间段。
其中,目标时间段为三个压力传感器采集压力信息的任意时间段。预设阈值可以是人为预设设置的压力值,具体可以根据压力传感器有响应时的压力值确定。示例性的,当压力传感器的压力值大于0时则压力传感器有响应,则此时预设阈值可以为0。
可选的,在一种可能的实现方式中,若目标时间段为脚跟压力传感器、脚掌压力传感器以及脚尖压力传感器的非响应时间段,则将目标时间段确定为足底步态相位的摆动相相位对应的时间段;若目标时间段为脚跟压力传感器的响应时间段,且为脚掌压力传感器和脚尖压力传感器的非响应时间段,则将目标时间段确定为足底步态相位的支撑相前期相位对应的时间段;若目标时间段为脚掌压力传感器的响应时间段,且为脚跟压力传感器和/或脚尖压力传感器的响应时间段,则将目标时间段确定为足底步态相位的支撑相中期相位对应的时间段;若目标时间段为脚尖压力传感器的响应时间段,且为脚跟压力传感器和脚掌压力传感器的非响应时间段,则将目标时间段确定为足底步态相位的支撑相后期相位对应的时间段。
示例性的,若用“1”表示压力传感器在有响应时的状态,用“0”表示压力传感器在无响应时的状态,则当某一时刻脚跟压力传感器、脚掌压力传感器以及脚尖压力传感器的状态均为“0”时,该时刻处于目标对象的足底步态相位的摆动相相位的阶段。若某一时刻脚掌压力传感器和脚尖压力传感器的状态均为“0”,且脚跟压力传感器的状态为“1”时,该时刻处于目标对象的足底步态相位的支撑相前期相位的阶段。若某一时刻脚跟压力传感器和脚尖压力传感器中任意一个的状态为“1”且脚掌压力传感器的状态为“1”时,该时刻处于目标对象的足底步态相位的支撑相中期相位的阶段。若某一时刻脚尖压力传感器的状态为“1”,且脚掌压力传感器和脚跟压力传感器的状态均为“0”时,该时刻处于目标对象的足底步态相位的支撑相后期相位的阶段。参照表1,示出了压力传感器的状态和足底步态相位的划分结果的对照列表;可以理解的是,在实际应用中,人在行走过程中不可能出现脚掌落地而脚跟和脚尖均未落地的情况,也不可能出现脚掌未落地而脚跟和脚尖同时落地的情况,所以,表1中未列举以上两种情况:
表1
Figure BDA0003174015460000131
可以理解的是,在实际应用中,人在行走过程中不可能出现脚掌落地而脚跟和脚尖均未落地的情况,也不可能出现脚掌未落地而脚跟和脚尖同时落地的情况,所以,上述列表中未列举以上两种情况。
步态相位的划分装置在获取到一段时间的压力信息之后,可以以表1为划分原则对足底步态相位进行划分。示例性的,参照图7,为本申请实施例提供的一种对三个步态周期内的三个压力传感器采集的压力信息进行步态相位的划分流程示意图。其中,图7中(a)为三个步态周期内压力传感器的响应状态的示意图,横坐标表示时间,纵坐标表示压力传感器的响应状态。根据三个压力传感器采集的压力信息可以分别得到的三个压力传感器的响应时间段和非响应时间段,用“1”表示有响应,“0”表示无响应,则可以得到图7中的(a)。之后,可以根据表(1)和图7中的(a)对足底步态相位进行划分,得到图7中的(b)。图7中的(b)为三个步态周期内步态相位阶段的示意图,横坐标表示时间,纵坐标表示步态相位的阶段,“0”表示摆动相相位阶段,“1”表示支撑相前期相位阶段,“2”表示支撑相中期相位阶段,“3”表示支撑相后期相位阶段。
S603、步态相位的划分装置根据表面肌电信号采集设备采集的表面肌电信息、膝关节角度采集设备采集的膝关节角度信息以及足底步态相位的划分结果,将目标对象的腿部步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位,且将目标对象的膝关节步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。
可选的,表面肌电信息可以包括表面肌电信号和表面肌电信号的时间戳,步态相位的划分装置可以对压力值的时间戳和表面肌电信号的时间戳进行对齐操作;然后根据对齐操作的结果和足底步态相位的划分结果,将目标对象的腿部步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。
可选的,在一种可能的实现方式中,表面肌电信号采集设备可以为8通道的Ultium-EMG表面肌电信号采集仪,该表面肌电信号采集仪中设有独立的模拟数字转换器(analog to digital converter,A/D),在对采集到的表面肌电信号进行A/D转换时,可以通过记录采集的表面肌电信号的时间戳。
可选的,膝关节角度信息包括膝关节角度信号和膝关节角度信号的时间戳,步态相位的划分装置可以对对压力值的时间戳和膝关节角度信号的时间戳进行对齐操作;然后根据对齐操作的结果和足底步态相位的划分结果,将目标对象的膝关节步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。
可选的,膝关节角度采集设备在采集膝关节角度信号时的采用频率可以与足底压力采集设备的三个压力传感器采集压力信息的采用频率相同,在采集时可以同步记录膝关节角度信号的时间戳。
可选的,在一种可能的实现方式中,步态相位的划分装置中存储有预先训练好的神经网络模型,当步态相位的划分装置确定出足底步态相位的划分结果之后,可以将足底步态相位的划分结果确定为标签数据输入神经网络模型,并将表面肌电信号和表面肌电信号的时间戳输入神经网络模型,可以得到神经网络模型输出的对腿部步态相位划分得到的支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。
为了提高基于表面肌电信号得到的支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位的准确率,可选的,在一种可能的实现方式中,可以将足底步态相位的划分结果确定为标签数据输入神经网络模型,然后将表面肌电信号和表面肌电信号的时间戳以及膝关节角度信号和膝关节角度信号的时间戳同时输入神经网络模型,最终得到更为精确的以表面肌电信号划分的腿部步态相位的支撑相前期、支撑相中期、支撑相后期和摆动相。
示例性的,神经网络模型可以为卷积神经网络,包括有一个卷积层、一个池化层和两个全连接层,卷积层激活函数可以为线性整流函数(Rectified Linear Unit,ReLU)函数,全连接层激活函数可以为归一化指数函数(Softmax)。
本申请实施例提供的技术方案中,足底压力采集设备包括有三个压力传感器,分别为脚跟压力传感器、脚掌压力传感器和脚尖压力传感器,这三个压力传感器能够采集目标对象在行走过程中脚跟、脚掌以及脚跟分别与地面接触的压力信息,所以可以基于压力信息得到目标对象的较为精确的足底步态相位的划分结果,即支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。另外,由于表面肌电信号采集设备采集的表面肌电信息和膝关节角度采集设备采集的膝关节角度信息也是目标对象的步态信息,而同一对象在同一时间的步态相位是一致的,所以可以根据较为精确的足底步态相位的划分结果将腿部步态相位和膝关节步态相位也划分为更为精确的步态相位。因此,本申请提供的技术方案可以提高对步态相位划分的精确度,从而可以提高下肢康复运动辅助外骨骼机器人协助患者康复训练的训练效果。
综合以上描述,如图8所示,图6中的步骤S602可以替换为S6021-S6022:
S6021、步态相位的划分装置根据压力值和压力值的时间戳,分别确定脚跟压力传感器、脚掌压力传感器和脚尖压力传感器的响应时间段和非响应时间段。
S6022、步态相位的划分装置根据脚跟压力传感器、脚掌压力传感器和脚尖压力传感器的响应时间段和非响应时间段,将目标对象的足底步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。
可选的,如图8所示,图6中的步骤S603可以替换为S6031-S6032:
S6031、步态相位的划分装置对压力值的时间戳和表面肌电信号的时间戳进行对齐操作,并根据对齐操作的结果和足底步态相位的划分结果,将目标对象的腿部步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。
S6032、步态相位的划分装置对压力值的时间戳和膝关节角度信号的时间戳进行对齐操作,并根据对齐操作的结果和足底步态相位的划分结果,将目标对象的膝关节步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。
如图9所示,本申请实施例还提供了一种步态相位的划分装置,该步态相位的划分装置可以是上述实施例中图1所涉及的步态相位的划分系统中的步态相位的划分装置05。该步态相位的划分装置包括:获取模块51和划分模块52。
其中,获取模块51执行上述方法实施例中的S601,划分模块52执行上述方法实施例中的S602和S603。
具体地,获取模块51,用于获取目标对象在行走过程中足底压力采集设备的三个压力传感器采集的压力信息;三个压力传感器包括脚跟压力传感器、脚掌压力传感器和脚尖压力传感器;
划分模块52,用于根据获取模块51获取的压力信息将目标对象的足底步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位;
划分模块52,还用于根据表面肌电信号采集设备采集的表面肌电信息、膝关节角度采集设备采集的膝关节角度信息以及足底步态相位的划分结果,将目标对象的腿部步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位,且将目标对象的膝关节步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。
可选的,在一种可能的实现方式中,压力信息包括压力值和压力值的时间戳,划分模块52具体用于:
根据压力值和压力值的时间戳,分别确定脚跟压力传感器、脚掌压力传感器和脚尖压力传感器的响应时间段和非响应时间段;
根据脚跟压力传感器、脚掌压力传感器和脚尖压力传感器的响应时间段和非响应时间段,将目标对象的足底步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。
可选的,在另一种可能的实现方式中,划分模块52具体用于:
若目标时间段为脚跟压力传感器、脚掌压力传感器以及脚尖压力传感器的非响应时间段,则将目标时间段确定为足底步态相位的摆动相相位对应的时间段;目标时间段为三个压力传感器采集压力信息的任意时间段;
若目标时间段为脚跟压力传感器的响应时间段,且为脚掌压力传感器和脚尖压力传感器的非响应时间段,则将目标时间段确定为足底步态相位的支撑相前期相位对应的时间段;
若目标时间段为脚掌压力传感器的响应时间段,且为脚跟压力传感器和/或脚尖压力传感器的响应时间段,则将目标时间段确定为足底步态相位的支撑相中期相位对应的时间段;
若目标时间段为脚尖压力传感器的响应时间段,且为脚跟压力传感器和脚掌压力传感器的非响应时间段,则将目标时间段确定为足底步态相位的支撑相后期相位对应的时间段。
可选的,在另一种可能的实现方式中,划分模块52还具体用于:
若目标时间段内脚跟压力传感器的压力值大于预设阈值,则将目标时间段确定为脚跟压力传感器的响应时间段;目标时间段为三个压力传感器采集压力信息的任意时间段;
若目标时间段内脚掌压力传感器的压力值大于预设阈值,则将目标时间段确定为脚掌压力传感器的响应时间段;
若目标时间段内脚尖压力传感器的压力值大于预设阈值,则将目标时间段确定为脚尖压力传感器的响应时间段。
可选的,在另一种可能的实现方式中,压力信息包括压力值和压力值的时间戳,表面肌电信息包括表面肌电信号和表面肌电信号的时间戳,划分模块52还具体用于:
对压力值的时间戳和表面肌电信号的时间戳进行对齐操作;
根据对齐操作的结果和足底步态相位的划分结果,将目标对象的腿部步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。
可选的,在另一种可能的实现方式中,压力信息包括压力值和压力值的时间戳,膝关节角度信息包括膝关节角度信号和膝关节角度信号的时间戳,划分模块52还具体用于:
对压力值的时间戳和膝关节角度信号的时间戳进行对齐操作;
根据对齐操作的结果和足底步态相位的划分结果,将目标对象的膝关节步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。
可选的,步态相位的划分装置还可以包括存储模块,存储模块用于存储该步态相位的划分装置的程序代码等。
如图10所示,本申请实施例还提供一种步态相位的划分装置,包括存储器41、处理器42(42-1和42-2)、总线43和通信接口44;存储器41用于存储计算机执行指令,处理器42与存储器41通过总线43连接;当步态相位的划分装置运行时,处理器42执行存储器41存储的计算机执行指令,以使步态相位的划分装置执行如上述实施例提供的步态相位的划分方法。
在具体的实现中,作为一种实施例,处理器42可以包括一个或多个中央处理器(central processing unit,CPU),例如图10中所示的CPU0和CPU1。且作为一种实施例,步态相位的划分装置可以包括多个处理器42,例如图10中所示的处理器42-1和处理器42-2。这些处理器42中的每一个CPU可以是一个单核处理器(single-CPU),也可以是一个多核处理器(multi-CPU)。这里的处理器42可以指一个或多个设备、电路、和/或用于处理数据(例如计算机程序指令)的处理核。
存储器41可以是只读存储器41(read-only memory,ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备,随机存取存储器(random access memory,RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备,也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory,EEPROM)、只读光盘(compactdisc read-only memory,CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质,但不限于此。存储器41可以是独立存在,通过总线43与处理器42相连接。存储器41也可以和处理器42集成在一起。
在具体的实现中,存储器41,用于存储本申请中的数据和执行本申请的软件程序对应的计算机执行指令。处理器42可以通过运行或执行存储在存储器41内的软件程序,以及调用存储在存储器41内的数据,步态相位的划分装置的各种功能。
通信接口44,使用任何收发器一类的装置,用于与其他设备或通信网络通信,如控制系统、无线接入网(radio access network,RAN),无线局域网(wireless local areanetworks,WLAN)等。通信接口44可以包括接收单元实现接收功能,以及发送单元实现发送功能。
总线43,可以是工业标准体系结构(industry standard architecture,ISA)总线、外部设备互连(peripheral component interconnect,PCI)总线或扩展工业标准体系结构(extended industry standard architecture,EISA)总线等。该总线43可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图10中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
作为一个示例,结合图9,步态相位的划分装置中的获取模块实现的功能与图10中的接收单元实现的功能相同,步态相位的划分装置中的划分模块实现的功能与图10中的处理器实现的功能相同,步态相位的划分装置中的存储模块实现的功能与图10中的存储器实现的功能相同。
本实施例中相关内容的解释可参考上述方法实施例,此处不再赘述。
通过以上的实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质中存储有指令,当计算机执行该指令时,使得计算机执行上述实施例提供的步态相位的划分方法。
其中,计算机可读存储介质,例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、RAM、ROM、可擦式可编程只读存储器(erasable programmable read only memory,EPROM)、寄存器、硬盘、光纤、CD-ROM、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合、或者本领域熟知的任何其它形式的计算机可读存储介质。一种示例性的存储介质耦合至处理器,从而使处理器能够从该存储介质读取信息,且可向该存储介质写入信息。当然,存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于特定用途集成电路(application specificintegrated circuit,ASIC)中。在本申请实施例中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何在本申请揭露的技术范围内的变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种步态相位的划分方法,其特征在于,包括:
获取目标对象在行走过程中足底压力采集设备的三个压力传感器采集的压力信息;所述三个压力传感器包括脚跟压力传感器、脚掌压力传感器和脚尖压力传感器;
根据所述压力信息将所述目标对象的足底步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位;
根据表面肌电信号采集设备采集的表面肌电信息、膝关节角度采集设备采集的膝关节角度信息以及所述足底步态相位的划分结果,将所述目标对象的腿部步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位,且将所述目标对象的膝关节步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。
2.根据权利要求1所述的步态相位的划分方法,其特征在于,所述压力信息包括压力值和压力值的时间戳;所述根据所述压力信息将所述目标对象的足底步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位,包括:
根据所述压力值和所述压力值的时间戳,分别确定所述脚跟压力传感器、所述脚掌压力传感器和所述脚尖压力传感器的响应时间段和非响应时间段;
根据所述脚跟压力传感器、所述脚掌压力传感器和所述脚尖压力传感器的响应时间段和非响应时间段,将所述目标对象的足底步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。
3.根据权利要求2所述的步态相位的划分方法,其特征在于,所述根据所述脚跟压力传感器、所述脚掌压力传感器和所述脚尖压力传感器的响应时间段和非响应时间段,将所述目标对象的足底步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位,包括:
若目标时间段为所述脚跟压力传感器、所述脚掌压力传感器以及所述脚尖压力传感器的非响应时间段,则将所述目标时间段确定为所述足底步态相位的摆动相相位对应的时间段;所述目标时间段为所述三个压力传感器采集所述压力信息的任意时间段;
若目标时间段为所述脚跟压力传感器的响应时间段,且为所述脚掌压力传感器和所述脚尖压力传感器的非响应时间段,则将所述目标时间段确定为所述足底步态相位的支撑相前期相位对应的时间段;
若目标时间段为所述脚掌压力传感器的响应时间段,且为所述脚跟压力传感器和/或所述脚尖压力传感器的响应时间段,则将所述目标时间段确定为所述足底步态相位的支撑相中期相位对应的时间段;
若目标时间段为所述脚尖压力传感器的响应时间段,且为所述脚跟压力传感器和所述脚掌压力传感器的非响应时间段,则将所述目标时间段确定为所述足底步态相位的支撑相后期相位对应的时间段。
4.根据权利要求2所述的步态相位的划分方法,其特征在于,所述根据所述压力值和所述压力值的时间戳,分别确定所述脚跟压力传感器、所述脚掌压力传感器和所述脚尖压力传感器的响应时间段和非响应时间段,包括:
若目标时间段内所述脚跟压力传感器的所述压力值大于预设阈值,则将所述目标时间段确定为所述脚跟压力传感器的响应时间段;所述目标时间段为所述三个压力传感器采集所述压力信息的任意时间段;
若目标时间段内所述脚掌压力传感器的所述压力值大于所述预设阈值,则将所述目标时间段确定为所述脚掌压力传感器的响应时间段;
若目标时间段内所述脚尖压力传感器的所述压力值大于所述预设阈值,则将所述目标时间段确定为所述脚尖压力传感器的响应时间段。
5.根据权利要求1所述的步态相位的划分方法,其特征在于,所述压力信息包括压力值和压力值的时间戳,所述表面肌电信息包括表面肌电信号和表面肌电信号的时间戳;所述将所述目标对象的腿部步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位,包括:
对所述压力值的时间戳和所述表面肌电信号的时间戳进行对齐操作;
根据所述对齐操作的结果和所述足底步态相位的划分结果,将所述目标对象的腿部步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。
6.根据权利要求1所述的步态相位的划分方法,其特征在于,所述压力信息包括压力值和压力值的时间戳,所述膝关节角度信息包括膝关节角度信号和膝关节角度信号的时间戳;所述将所述目标对象的膝关节步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位,包括:
对所述压力值的时间戳和所述膝关节角度信号的时间戳进行对齐操作;
根据所述对齐操作的结果和所述足底步态相位的划分结果,将所述目标对象的膝关节步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。
7.一种步态相位的划分装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取目标对象在行走过程中足底压力采集设备的三个压力传感器采集的压力信息;所述三个压力传感器包括脚跟压力传感器、脚掌压力传感器和脚尖压力传感器;
划分模块,用于根据所述获取模块获取的所述压力信息将所述目标对象的足底步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位;
所述划分模块,还用于根据表面肌电信号采集设备采集的表面肌电信息、膝关节角度采集设备采集的膝关节角度信息以及所述足底步态相位的划分结果,将所述目标对象的腿部步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位,且将所述目标对象的膝关节步态相位划分为支撑相前期相位、支撑相中期相位、支撑相后期相位和摆动相相位。
8.一种步态相位的划分装置,其特征在于,包括存储器、处理器、总线和通信接口;所述存储器用于存储计算机执行指令,所述处理器与所述存储器通过所述总线连接;
当所述步态相位的划分装置运行时,处理器执行所述存储器存储的所述计算机执行指令,以使所述步态相位的划分装置执行如权利要求1-6任意一项所述的步态相位的划分方法。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有指令,当计算机执行所述指令时,使得所述计算机执行如权利要求1-6任意一项所述的步态相位的划分方法。
10.一种步态相位的划分系统,其特征在于,包括:足底压力采集设备、表面肌电信号采集设备、膝关节角度采集设备以及如权利要求7所述的步态相位的划分装置;
所述步态相位的划分装置,用于获取所述足底压力采集设备的三个压力传感器采集的压力信息,还用于获取所述表面肌电信号采集设备采集的表面肌电信息,还用于获取膝关节角度采集设备采集的膝关节角度信息。
CN202110826713.3A 2021-07-21 2021-07-21 步态相位的划分方法、装置、存储介质及系统 Active CN113520375B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110826713.3A CN113520375B (zh) 2021-07-21 2021-07-21 步态相位的划分方法、装置、存储介质及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110826713.3A CN113520375B (zh) 2021-07-21 2021-07-21 步态相位的划分方法、装置、存储介质及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113520375A true CN113520375A (zh) 2021-10-22
CN113520375B CN113520375B (zh) 2023-08-01

Family

ID=78129167

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110826713.3A Active CN113520375B (zh) 2021-07-21 2021-07-21 步态相位的划分方法、装置、存储介质及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113520375B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114043459A (zh) * 2021-11-25 2022-02-15 湖南大学 柔性下肢外骨骼控制方法、外骨骼控制系统及使用方法
CN117653906A (zh) * 2023-12-19 2024-03-08 太极计算机股份有限公司 一种调节足内翻肌肉收缩力的电刺激方法及系统

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160339240A1 (en) * 2014-01-24 2016-11-24 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Electrostimulator
CN106256336A (zh) * 2016-08-22 2016-12-28 中国科学院合肥物质科学研究院 基于逻辑回归的外骨骼助残机器人步相切换方法
CN107788991A (zh) * 2017-10-26 2018-03-13 复旦大学 可穿戴式下肢康复评估系统
US10052062B2 (en) * 2015-02-12 2018-08-21 Hrl Laboratories, Llc System and method for assistive gait intervention and fall prevention
CN109350071A (zh) * 2018-11-08 2019-02-19 华东师范大学 一种基于人工智能计算的柔性步态监测方法
WO2019175899A1 (en) * 2018-03-15 2019-09-19 On My Own Technology Pvt Ltd Wearable device for gait analysis
US20190328568A1 (en) * 2016-01-30 2019-10-31 Tokio Matsuzaki Mechanical Assisted Active Orthosis Using a Robotic Application
CN112192570A (zh) * 2020-10-09 2021-01-08 中国船舶重工集团公司第七0七研究所九江分部 一种下肢关节助力外骨骼系统感知与控制系统及方法
CN112296983A (zh) * 2019-08-02 2021-02-02 深圳市肯綮科技有限公司 外骨骼设备及其控制方法、控制装置
CN112754468A (zh) * 2021-01-07 2021-05-07 华南理工大学 一种基于多源信号的人体下肢运动检测及识别方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160339240A1 (en) * 2014-01-24 2016-11-24 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Electrostimulator
US10052062B2 (en) * 2015-02-12 2018-08-21 Hrl Laboratories, Llc System and method for assistive gait intervention and fall prevention
US20190328568A1 (en) * 2016-01-30 2019-10-31 Tokio Matsuzaki Mechanical Assisted Active Orthosis Using a Robotic Application
CN106256336A (zh) * 2016-08-22 2016-12-28 中国科学院合肥物质科学研究院 基于逻辑回归的外骨骼助残机器人步相切换方法
CN107788991A (zh) * 2017-10-26 2018-03-13 复旦大学 可穿戴式下肢康复评估系统
WO2019175899A1 (en) * 2018-03-15 2019-09-19 On My Own Technology Pvt Ltd Wearable device for gait analysis
CN109350071A (zh) * 2018-11-08 2019-02-19 华东师范大学 一种基于人工智能计算的柔性步态监测方法
CN112296983A (zh) * 2019-08-02 2021-02-02 深圳市肯綮科技有限公司 外骨骼设备及其控制方法、控制装置
CN112192570A (zh) * 2020-10-09 2021-01-08 中国船舶重工集团公司第七0七研究所九江分部 一种下肢关节助力外骨骼系统感知与控制系统及方法
CN112754468A (zh) * 2021-01-07 2021-05-07 华南理工大学 一种基于多源信号的人体下肢运动检测及识别方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114043459A (zh) * 2021-11-25 2022-02-15 湖南大学 柔性下肢外骨骼控制方法、外骨骼控制系统及使用方法
CN117653906A (zh) * 2023-12-19 2024-03-08 太极计算机股份有限公司 一种调节足内翻肌肉收缩力的电刺激方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN113520375B (zh) 2023-08-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11672480B2 (en) Wearable flexible sensor motion capture system
US20220133173A1 (en) Mechanisms and methods for the design and fabrication of a mechanical interface between a wearable device and a human body segment
CN113520375B (zh) 步态相位的划分方法、装置、存储介质及系统
Lee et al. Portable activity monitoring system for temporal parameters of gait cycles
CN106659433B (zh) 矫正传感器装置
EP3451867B1 (en) Instrumented orthotic
WO2019175899A1 (en) Wearable device for gait analysis
Cornwall et al. Motion of the calcaneus, navicular, and first metatarsal during the stance phase of walking
US20140276235A1 (en) Biofeedback systems and methods
CN104434124A (zh) 一种人体下肢步态数据采集系统
CN108652634B (zh) 可调仿真膝关节步态数据采集系统及其方法
CN107530024A (zh) 软组织管理方法和系统
CN104856706A (zh) 膝关节力学特征测试仪器
CN114343620A (zh) 目标步态体态评估方法、装置、设备及介质
CN111001144A (zh) 骑乘姿势分析系统与方法
CN114343613B (zh) 一种基于足底压力的运动检测装置
Hashizume et al. A forefoot strike requires the highest forces applied to the foot among foot strike patterns
Cornwall et al. Reliability and validity of center-of-pressure quantification
CN202761288U (zh) 一种用于下肢骨折康复监护装置的传感器鞋
CN112294294A (zh) 一种人体运动表现评估数据同步采集系统
Alvarado-Rivera et al. Wearable system for measuring vertical ground reaction forces during the gait cycle
CN220158239U (zh) 一种步态分析装置
Fang et al. Development of a smart insole device for lower limb postoperative rehabilitation training
CN219048996U (zh) 关节界面测量装置及系统
CN108871535A (zh) 一种可穿戴无源体重实时检测装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant