CN117442397B - 一种智能假肢运动效果评估方法、装置、终端及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种智能假肢运动效果评估方法、装置、终端及存储介质，方法包括：获取智能假肢的第一运动数据与用户正常肢体的第二运动数据，其中，智能假肢与用户正常肢体对应，且用户正常肢体为智能假肢的运动参照；基于第一运动数据与第二运动数据，确定用户的运动模式信息；确定智能假肢与用户正常肢体之间的步态差异数据，并基于运动模式信息与步态差异数据，确定智能假肢的运动效果信息。本发明中的智能假肢以用户正常肢体作为运动参数，并进行运动分析，确定智能假肢与用户正常肢体之间的步态差异数据，有利于实现对智能假肢的运动效果进行准确评估，以便实现对智能假肢的调整。

Description

一种智能假肢运动效果评估方法、装置、终端及存储介质
技术领域
本发明涉及假肢技术领域，尤其涉及一种智能假肢运动效果评估方法、装置、终端及存储介质。
背景技术
随着社会的发展，交通的便利，工业化水平的不断提高，机器创伤车祸等造成截肢的患者越来越多，截肢给患者带来很多不便，失去了基本生活能力。因此研发一款能帮助截肢者实现基本生活能力的智能假肢也越来越紧迫。智能假肢需要具有帮助患者行走、跑步等功能，智能假肢要实现行走、跑步等功能，就必须具有识别行走、跑步等不同运动模式的能力，并且还需要针对不同状态下的用户来对智能假肢进行个性化的控制。
而现有技术中对智能假肢的运动效果基本都是基于智能假肢所能实现的功能以及能否帮助用户实现正常行走来进行评估的，这样的评估方式比较粗糙，无法准确评估出智能假肢是运动效果，因此无法满足用户的精细化的使用需求。
因此，现有技术还有待改进和提高。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种智能假肢运动效果评估方法、装置、终端及存储介质，旨在解决现有技术中对智能假肢的运动效果的评估方式比较粗糙，无法准确评估出智能假肢是运动效果，因此无法满足用户的精细化的使用需求的问题。
为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：
第一方面，本发明提供一种智能假肢运动效果评估方法，其中，所述方法包括：
获取智能假肢的第一运动数据与用户正常肢体的第二运动数据，其中，所述智能假肢与所述用户正常肢体对应，且所述用户正常肢体为所述智能假肢的运动参照；
基于所述第一运动数据与所述第二运动数据，确定用户的运动模式信息；
确定所述智能假肢与所述用户正常肢体之间的步态差异数据，并基于所述运动模式信息与所述步态差异数据，确定所述智能假肢的运动效果信息。
在一种实现方式中，所述获取智能假肢的第一运动数据与用户正常肢体的第二运动数据，包括：
当所述智能假肢与所述用户正常肢体处于交替摆动时，获取在预设时间段内所述智能假肢的第一摆动速度、第一摆动幅度以及第一摆动周期，以及获取所述用户正常肢体的第二摆动速度、第二摆动幅度以及第二摆动周期；
基于所述第一摆动速度、所述第一摆动幅度以及所述第一摆动周期，得到所述第一运动数据；
基于所述第二摆动速度、所述第二摆动幅度以及所述第二摆动周期，得到所述第二运动数据。
在一种实现方式中，所述基于所述第一运动数据与所述第二运动数据，确定用户的运动模式信息，包括：
基于所述第一运动数据中的第一摆动周期确定所述智能假肢的第一运动规律；
基于所述第二运动数据中的第二摆动周期确定所述用户正常肢体的第二运动规律，所述第一运动规律与所述第二运动规律分别用于反映所述智能假肢与所述用户正常肢体的周期性运动状态；
基于所述第一运动规律和所述第二运动规律，确定所述运动模式信息。
在一种实现方式中，所述基于所述第一运动规律和所述第二运动规律，确定所述运动模式信息，包括：
若所述第一运动规律和所述第二运动规律相同，则将所述第一摆动速度分别与预设的速度阈值范围进行匹配，得到速度匹配结果，其中，所述速度阈值范围中设置有第一速度区间和第二速度区间，且所述第一速度区间小于所述第二速度区间；
基于所述速度匹配结果与所述第一摆动幅度，确定所述运动模式信息。
在一种实现方式中，所述基于所述速度匹配结果与所述第一摆动幅度，确定所述运动模式信息，包括：
将所述第一摆动幅度与预设的幅度阈值比较；
若所述第一摆动幅度大于所述幅度阈值，且所述速度匹配结果为所述第一摆动速度处于第一速度区间，则确定所述运动模式信息为慢跑模式；
若所述第一摆动幅度大于所述幅度阈值，且所述速度匹配结果为所述第一摆动速度处于第二速度区间，则确定所述运动模式信息为快跑模式；
若所述第一摆动幅度小于所述幅度阈值，且所述速度匹配结果为所述第一摆动速度处于第一速度区间，则确定所述运动模式信息为慢走模式；
若所述第一摆动幅度小于所述幅度阈值，且所述速度匹配结果为所述第一摆动速度处于第二速度区间，则确定所述运动模式信息为快走模式。
在一种实现方式中，所述确定所述智能假肢与所述用户正常肢体之间的步态差异数据，包括：
根据所述第一摆动幅度确定智能假肢的第一落脚位置；
根据所述第二摆动幅度确定所述用户正常肢体的第二落脚位置；
根据所述第一落脚位置和所述第二落脚位置，确定所述智能假肢与所述用户正常肢体之间的步长差异信息；
将所述第一摆动速度和所述第二摆动速度进行比较，确定所述智能假肢与所述用户正常肢体之间的脚步速度差异信息；
基于所述步长差异信息和所述脚步速度差异信息，确定所述步态差异数据。
在一种实现方式中，所述基于所述运动模式信息与所述步态差异数据，确定所述智能假肢的运动效果信息，包括：
基于所述运动模式信息，确定所述步长差异信息对应的第一权重数据以及所述脚步速度差异信息对应的第二权重数据；
基于所述步长差异信息、所述第一权重数据、所述脚步速度差异信息以及所述第二权重数据，确定所述智能假肢的运动评分信息，并基于所述运动评分信息，确定所述运动效果信息。
第二方面，本发明实施例还提供一种智能假肢运动效果评估装置，其中，所述装置包括：
运动数据获取模块，用于获取智能假肢的第一运动数据与用户正常肢体的第二运动数据，其中，所述智能假肢与所述用户正常肢体对应，且所述用户正常肢体为所述智能假肢的运动参照；
运动模式确定模块，用于基于所述第一运动数据与所述第二运动数据，确定用户的运动模式信息；
运动效果评估模块，用于确定所述智能假肢与所述用户正常肢体之间的步态差异数据，并基于所述运动模式信息与所述步态差异数据，确定所述智能假肢的运动效果信息。
第三方面，本发明实施例还提供一种终端，其中，所述终端包括存储器、处理器及存储在存储器中并可在处理器上运行的智能假肢运动效果评估程序，处理器执行智能假肢运动效果评估程序时，实现上述方案中任一项的智能假肢运动效果评估方法的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质上存储有智能假肢运动效果评估程序，所述智能假肢运动效果评估程序被处理器执行时，实现上述方案中的所述智能假肢运动效果评估方法的步骤。
有益效果：与现有技术相比，本发明提供了一种智能假肢运动效果评估方法，本发明首先获取智能假肢的第一运动数据与用户正常肢体的第二运动数据，其中，所述智能假肢与所述用户正常肢体对应，且所述用户正常肢体为所述智能假肢的运动参照。然后，基于所述第一运动数据与所述第二运动数据，确定用户的运动模式信息。最后，确定所述智能假肢与所述用户正常肢体之间的步态差异数据，并基于所述运动模式信息与所述步态差异数据，确定所述智能假肢的运动效果信息。本发明中的智能假肢以用户正常肢体作为运动参数，并进行运动分析，确定智能假肢与用户正常肢体之间的步态差异数据，有利于实现对智能假肢的运动效果进行准确评估，以便实现对智能假肢的调整，从而满足用户的精细化的使用需求。
附图说明
图1为本发明实施例提供的智能假肢运动效果评估方法的具体实施方式的流程图。
图2为本发明实施例提供的智能假肢运动效果评估装置的功能原理图。
图3为本发明实施例提供的终端的原理框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本实施例提供一种智能假肢运动效果评估方法，通过本实施例中的智能假肢以用户正常肢体作为运动参数，并进行运动分析，确定智能假肢与用户正常肢体之间的步态差异数据，有利于实现对智能假肢的运动效果进行准确评估，以便实现对智能假肢的调整。具体应用时，本实施例首先获取智能假肢的第一运动数据与用户正常肢体的第二运动数据，其中，所述智能假肢与所述用户正常肢体对应，且所述用户正常肢体为所述智能假肢的运动参照。然后，基于所述第一运动数据与所述第二运动数据，确定用户的运动模式信息。最后，确定所述智能假肢与所述用户正常肢体之间的步态差异数据，并基于所述运动模式信息与所述步态差异数据，确定所述智能假肢的运动效果信息。
本实施例的智能假肢运动效果评估方法可应用于智能假肢，该智能假肢中包括智能控制器，用于实现该膝关节的阻力调整方法。此外，本实施例的智能假肢运动效果评估方法还可应用于终端中，该终端可设置在智能假肢中，以通过所述终端来实现智能假肢运动效果评估方法。具体地，如图1所示，本实施例的智能假肢运动效果评估方法包括如下步骤：
步骤S100、获取智能假肢的第一运动数据与用户正常肢体的第二运动数据，其中，所述智能假肢与所述用户正常肢体对应，且所述用户正常肢体为所述智能假肢的运动参照。
在本实施例中，智能假肢是与用户正常肢体对应的，并且智能假肢是以用户正常肢体作为运动参照，比如，当用户的右腿安装了智能假肢，则该智能假肢就可将左腿作为运动参照。当用户的左臂安装了智能假肢，则该智能假肢就可将右臂作为运动参照。由于智能假肢与用户正常肢体是对应的，在运动的时候，智能假肢与用户肢体是交替运动的，并且为了满足用户的使用需求，智能假肢的运动状态以及运动数据均是要和用户正常肢体的智能假肢保持相似，这样才可以满足的需求。因此，智能假肢与用户正常肢体之间的运动是否相似，可以用来评估智能假肢的运动效果。为此，本实施例可分别获取智能假肢的第一运动数据和用户正常肢体的第二运动数据，此时第一运动数据和第二运动数据可分别反映出智能假肢与用户正常肢体的运动情况。
在一种实现方式中，本实施例在确定第一运动数据和第二运动数据时，包括如下步骤：
步骤S101、当所述智能假肢与所述用户正常肢体处于交替摆动时，获取在预设时间段内所述智能假肢的第一摆动速度、第一摆动幅度以及第一摆动周期，以及获取所述用户正常肢体的第二摆动速度、第二摆动幅度以及第二摆动周期；
步骤S102、基于所述第一摆动速度、所述第一摆动幅度以及所述第一摆动周期，得到所述第一运动数据；
步骤S103、基于所述第二摆动速度、所述第二摆动幅度以及所述第二摆动周期，得到所述第二运动数据。
具体地，本实施例分别在智能假肢和用户正常肢体上设置惯性传感器。当智能假肢和用户正常肢体处于交替摆动时，本实施例预先设置一个预设时间段，然后在该预设时间段分别基于惯性传感器来采集智能假肢的第一摆动速度、第一摆动幅度以及第一摆动周期。以及采集用户正常肢体的第二摆动速度、第二摆动幅度以及第二摆动周期。在本实施例中，摆动速度可反映出智能假肢或者用户正常肢体的摆动的快慢。摆动幅度可用于反映出智能假肢或用户正常肢体摆动时的幅度大小，当智能假肢是安装在腿部时，此时的摆动幅度也就可以反映出步伐大小。摆动周期可用于反映智能假肢和用户正常肢体摆动一个来回所用的时长。基于摆动速度、摆动幅度和摆动周期可准确地反映出智能假肢或用户正常肢体的运动情况。因此，本实施例可将所述第一摆动速度、所述第一摆动幅度以及所述第一摆动周期，作为智能假肢的第一运动数据；将所述第二摆动速度、所述第二摆动幅度以及所述第二摆动周期，作为用户正常肢体的第二运动数据。
步骤S200、基于所述第一运动数据与所述第二运动数据，确定用户的运动模式信息。
当确定出智能假肢的第一运动数据和用户正常肢体的第二运动数据后，本实施例可根据第一运动数据和第二运动数据来确定出用户的运动模式信息。由于智能假肢和用户正常肢体所执行的动作是相似的，并且第一运动数据和第二运动数据可分别准确地反映出智能假肢和用户正常肢体之间的运动情况，因此就可以基于第一运动数据与第二运动数据，确定出用户此时处于行走还是跑步，是快走还是慢跑，从而得到运动模式信息。
在一种实现方式中，本实施例在确定运动模式信息时，包括如下步骤：
步骤S201、基于所述第一运动数据中的第一摆动周期确定所述智能假肢的第一运动规律；
步骤S202、基于所述第二运动数据中的第二摆动周期确定所述用户正常肢体的第二运动规律，所述第一运动规律与所述第二运动规律分别用于反映所述智能假肢与所述用户正常肢体的周期性运动状态；
步骤S203、基于所述第一运动规律和所述第二运动规律，确定所述运动模式信息。
具体地，本实施例可根据第一运动数据中的第一摆动周期，确定智能假肢完成一个往返运动的时长，进而得到所述智能假肢的第一运动规律。该第一运动规律还可以结合智能假肢的运动轨迹来进一步反映出智能假肢是做怎样的摆动运动。同样地，终端可根据第二运动数据中的第二摆动周期，确定用户正常肢体完成一个往返运动的时长，进而确定所述用户正常肢体的第二运动规律。同样地，该第二运动规律还可以结合用户正常肢体的运动轨迹来进一步反映出用户正常肢体是做怎样的摆动运动。由此可见，本实施例中的所述第一运动规律与所述第二运动规律分别用于反映所述智能假肢与所述用户正常肢体的周期性运动状态。接着，终端可将第一运动规律和第二运动规律进行比较，然后进一步确定出运动模式信息。
在一种实现方式中，如果所述第一运动规律和所述第二运动规律相同，则就说明此时智能假肢的第一摆动周期和用户正常肢体的第二摆动周期是相同的，因此智能假肢和用户正常肢体完成一个往返运动的时长是相同的。而智能假肢与用户正常肢体又是对应的，因此的智能假肢和用户正常肢体的运动情况基本是相同的。接着，终端将智能假肢的第一摆动速度分别与预设的速度阈值范围进行匹配，得到速度匹配结果。在本实施例中，速度阈值范围中设置有两个速度区间，分别为第一速度区间和第二速度区间，其中，第一速度区间小于第二速度区间。因此，终端将第一摆动速度和速度阈值范围进行匹配，所得到的速度匹配结果就是确定出第一摆动速度是属于第一速度区间还是第二速度区间。当得到速度匹配结果后，终端可将该速度匹配结果和智能假肢的第一摆动幅度进行综合分析，从而确定出运动模式信息。
具体地，本实施例可预先设置幅度阈值，该幅度阈值用于衡量智能假肢的第一摆动幅度是否过大或者过小，这样就可确定出智能假肢（比如安装在腿部的假肢）的步伐大小。当第一摆动幅度大于所述幅度阈值，说明智能假肢正处于较大弧度的摆动运动，因此，可以确定智能假肢处于跑步的运动，因为跑步运动的摆动幅度是比较大的。进一步地，如果速度匹配结果为所述第一摆动速度处于第一速度区间，则说明智能假肢的摆动速度较小，因此，就可以确定运动模式信息为慢跑模式。而如果当第一摆动幅度大于所述幅度阈值，且第一摆动速度处于第二速度区间，则说明智能假肢不但处于较大弧度的摆动运动，且摆动速度比较大，则就可以确定运动模式信息为快跑模式。而如果所述第一摆动幅度小于所述幅度阈值，说明智能假肢正处于较小弧度的摆动运动。此时，如果所述速度匹配结果为所述第一摆动速度处于第一速度区间，则说明智能假肢的摆动速度较小，因此就可以确定运动模式信息为慢走模式。而如果所述第一摆动幅度小于所述幅度阈值，且所述速度匹配结果为所述第一摆动速度处于第二速度区间，则说明智能假肢不但处于较小弧度的摆动运动，且摆动速度比较大，因此可确定所述运动模式信息为快走模式。由此可见，本实施例在确定智能假肢和用户正常肢体的运动规律是相同的时候，进一步对智能假肢的第一摆动周期、第一摆幅度以及第一摆动速度进行分析，进而确定出用户的运动模式信息。
在另一种实现方式中，本实施例还可通过采集智能假肢与地面接触的时长信息以及与地面接触时产生的压力信息，来分析出用户的运动模式信息。比如，基于预设的时间传感器和压力传感器采集智能假肢在若干个摆动周期中与地面接触的时长信息，然后基于采集到的时长信息取平均值，得到接触时长平均值，将接触时长平均值与预设的时长阈值进行比较，如果接触时长平均值小于时长阈值，则说明与智能假肢与地面接触时间短，而当智能假肢的摆动速度较大时，智能假肢与地面接触时间就会比较短。相反地，如果接触时长平均值大于时长阈值，则说明与智能假肢与地面接触时间长。而当智能假肢的摆动速度较小时，智能假肢与地面接触时间就会比较长。同样地，本实施例还可采集智能假肢在若干个摆动周期中与地面接触实的压力信息，然后基于采集到的压力信息取平均值，得到接触压力平均值，将接触压力平均值与预设的压力阈值进行比较，如果接触压力平均值小于压力阈值，则说明智能假肢与地面接触压力小。而当智能假肢的步伐较小时，智能假肢不需要使用很大的蹬地力，此时智能假肢与地面接触压力就比较小。相反地，如果接触压力平均值大于压力阈值，则说明与智能假肢与地面接触压力大。而当智能假肢的步伐较大时，智能假肢需要使用很大的蹬地力，此时智能假肢与地面接触压力就比较大。因此，终端可综合分析接触时长平均值和接触压力平均值。从而确定用户的运动模式信息。即，当接触时长平均值小于时长阈值，且接触压力平均值小于压力阈值时，说明此时智能假肢的摆动速度大，且步伐较小，因此确定出的运动模式信息为快走模式。当接触时长平均值小于时长阈值，且接触压力平均值大于压力阈值时，说明此时智能假肢的摆动速度大，且步伐较大，因此确定出的运动模式信息为快跑模式。当接触时长平均值大于时长阈值，且接触压力平均值小于压力阈值时，说明此时智能假肢的摆动速度小，且步伐较小，因此确定出的运动模式信息为慢走模式。当接触时长平均值大于时长阈值，且接触压力平均值大于压力阈值时，说明此时智能假肢的摆动速度小，且步伐较大，因此确定出的运动模式信息为慢跑模式。由此可知，本实施例可基于智能假肢与地面接触的时长以及与地面接触时产生的压力信息来准确分析出用户的运动模式信息。
此外，在其他实现方式中，本实施例还可以采集用户正常肢体的肌电信号，并对该肌电信号进行分析，从而确定出用户的运动模式信息。具体地，本实施例可通过分析预设时间段内的肌电信号的波动幅度、波动频率等信息来进行分析，进而确定出运动模式信息。比如，运动模式信息为跑步模式时的波动幅度和波动频率肯定要大于行走模式下的波动幅度和波动频率。因此，通过对肌电信号所反映的波动幅度和波动频率进行分析，同样可以分析出用户的运动模式信息。
步骤S300、确定所述智能假肢与所述用户正常肢体之间的步态差异数据，并基于所述运动模式信息与所述步态差异数据，确定所述智能假肢的运动效果信息。
终端可进一步分析出智能假肢和用户正常肢体之间的步态差异数，该步态差异数据反映的智能假肢与用户正常肢体之间的步伐大小以及脚步速度等方面的差异。接着，终端将确定出的运动模式信息与步态差异数据进行综合分析，从而实现对智能假肢的运动效果的评估。
在一种实现方式中，本实施例确定步态差异数据时，包括如下步骤：
步骤S301、根据所述第一摆动幅度确定智能假肢的第一落脚位置；
步骤S302、根据所述第二摆动幅度确定所述用户正常肢体的第二落脚位置；
步骤S303、根据所述第一落脚位置和所述第二落脚位置，确定所述智能假肢与所述用户正常肢体之间的步长差异信息；
步骤S304、将所述第一摆动速度和所述第二摆动速度进行比较，确定所述智能假肢与所述用户正常肢体之间的脚步速度差异信息；
步骤S305、基于所述步长差异信息和所述脚步速度差异信息，确定所述步态差异数据。
具体地，本实施例可分别根据所述第一摆动幅度确定智能假肢的第一落脚位置，以及根据所述第二摆动幅度确定所述用户正常肢体的第二落脚位置。由于本实施例中的智能假肢与用户正常肢体之间是交替摆动的，因此，本实施例所确定出的第一落脚位置和第二落脚位置，是智能假肢和用户正常肢体往同一方向摆动时的落脚位置，进而终端可基于相邻两次的第一落脚位置确定出智能假肢的步长，以及基于相邻两次的第二落脚位置，确定出用户正常肢体的步长，进而得到智能假肢和用户正常肢体之间的步长差异信息。该步长差异信息反映的就是智能假肢和用户正常肢体在行走或者跑步时每一步的差异。接着，终端还可将第一摆动速度和所述第二摆动速度进行比较，确定所述智能假肢与所述用户正常肢体之间的脚步速度差异信息。最后，终端将所述步长差异信息和所述脚步速度作为步态差异数据。
在一种实现方式中，不同的运动模式信息下，智能假肢和用户正常肢体之间的步长差异信息和脚步速度差异信息对运动影响的程度是不相同的。本实施例预先按照运动模式信息设置步长差异信息对应的第一权重数据以及所述脚步速度差异信息对应的第二权重数据。而由于步长差异信息和脚步速度差异信息都是一个具体的数值。因此，本实施例可基于所述步长差异信息、所述第一权重数据、所述脚步速度差异信息以及所述第二权重数据进行加权求和，从而确定出所述智能假肢的运动评分信息。然后根据运动评分信息，确定运动效果信息，当运动评分信息越高，则说明智能假肢的运动效果也就越好。具体应用时，由于在设置权重数据时是基于运动模式信息来设置的，本实施例的运动模式信息分为：快跑模式、慢跑模式、快走模式以及慢走模式。而智能假肢和用户正常肢体之间的步长差异信息和脚步速度差异信息对运动效果的影响程度，按照运动模式信息排名是：快跑模式＞慢跑模式＞快走模式＞慢走模式；因此快跑模式下设置的第一权重数据和第二权重数据最大，慢走模式下设置的第一权重数据和第二权重数据最小。当得到运动评分信息和运动效果信息后，本实施例可将运动评分信息和运动效果信息发送至预设的移动终端（比如手机）中进行可视化显示，从而帮助用户直观地了解到智能假肢的运动效果。
综上，本实施例的智能假肢以用户正常肢体作为运动参数，并进行运动分析，确定智能假肢与用户正常肢体之间的步态差异数据，有利于实现对智能假肢的运动效果进行准确评估，以便实现对智能假肢的调整，从而满足用户的精细化的使用需求。
基于上述实施例，本发明还提供一种智能假肢运动效果评估装置，如图2中所示，所述装置包括：运动数据获取模块10、运动模式确定模块20以及运动效果评估模块30。具体地，所述运动数据获取模块10，用于获取智能假肢的第一运动数据与用户正常肢体的第二运动数据，其中，所述智能假肢与所述用户正常肢体对应，且所述用户正常肢体为所述智能假肢的运动参照。所述运动模式确定模块20，用于基于所述第一运动数据与所述第二运动数据，确定用户的运动模式信息。所述运动效果评估模块20，用于确定所述智能假肢与所述用户正常肢体之间的步态差异数据，并基于所述运动模式信息与所述步态差异数据，确定所述智能假肢的运动效果信息。
在一种实现方式中，所述运动数据获取模块10，包括：
数据采集单元，用于当所述智能假肢与所述用户正常肢体处于交替摆动时，获取在预设时间段内所述智能假肢的第一摆动速度、第一摆动幅度以及第一摆动周期，以及获取所述用户正常肢体的第二摆动速度、第二摆动幅度以及第二摆动周期；
第一数据分析单元，用于基于所述第一摆动速度、所述第一摆动幅度以及所述第一摆动周期，得到所述第一运动数据；
第二数据分析单元，用于基于所述第二摆动速度、所述第二摆动幅度以及所述第二摆动周期，得到所述第二运动数据。
在一种实现方式中，所述运动模式确定模块20包括：
第一规律确定单元，用于基于所述第一运动数据中的第一摆动周期确定所述智能假肢的第一运动规律；
第二规律确定单元，用于基于所述第二运动数据中的第二摆动周期确定所述用户正常肢体的第二运动规律，所述第一运动规律与所述第二运动规律分别用于反映所述智能假肢与所述用户正常肢体的周期性运动状态；
模式分析单元，用于基于所述第一运动规律和所述第二运动规律，确定所述运动模式信息。
在一种实现方式中，所述模式分析单元，包括：
速度匹配子单元，用于若所述第一运动规律和所述第二运动规律相同，则将所述第二摆动速度分别与预设的速度阈值范围进行匹配，得到速度匹配结果，其中，所述速度阈值范围中设置有第一速度区间和第二速度区间，且所述第一速度区间小于所述第二速度区间；
模式确定子单元，用于基于所述速度匹配结果与所述第一摆动幅度，确定所述运动模式信息。
在一种实现方式中，所述模式确定子单元包括：
幅度比较子单元，用于将所述第二摆动幅度与预设的幅度阈值比较；
慢跑模式确定子单元，用于若所述第二摆动幅度大于所述幅度阈值，且所述速度匹配结果为所述第二摆动速度处于第一速度区间，则确定所述运动模式信息为慢跑模式；
快跑模式确定子单元，用于若所述第二摆动幅度大于所述幅度阈值，且所述速度匹配结果为所述第二摆动速度处于第二速度区间，则确定所述运动模式信息为快跑模式；
慢走模式确定子单元，用于若所述第二摆动幅度小于所述幅度阈值，且所述速度匹配结果为所述第二摆动速度处于第一速度区间，则确定所述运动模式信息为慢走模式；
快走模式确定子单元，用于若所述第二摆动幅度小于所述幅度阈值，且所述速度匹配结果为所述第二摆动速度处于第二速度区间，则确定所述运动模式信息为快走模式。
在一种实现方式中，所述运动效果评估模块30，包括：
第一落脚位置确定单元，用于根据所述第一摆动幅度确定智能假肢的第一落脚位置；
第二落脚位置确定单元，用于根据所述第二摆动幅度确定所述用户正常肢体的第二落脚位置；
步长差异信息确定单元，用于根据所述第一落脚位置和所述第二落脚位置，确定所述智能假肢与所述用户正常肢体之间的步长差异信息；
脚步速度差异信息确定单元，用于将所述第一摆动速度和所述第二摆动速度进行比较，确定所述智能假肢与所述用户正常肢体之间的脚步速度差异信息；
步态差异数据确定单元，用于基于所述步长差异信息和所述脚步速度差异信息，确定所述步态差异数据。
在一种实现方式中，所述运动效果评估模块30，包括：
权重数据确定单元，用于基于所述运动模式信息，确定所述步长差异信息对应的第一权重数据以及所述脚步速度差异信息对应的第二权重数据；
运动评分确定单元，用于基于所述步长差异信息、所述第一权重数据、所述脚步速度差异信息以及所述第二权重数据，确定所述智能假肢的运动评分信息，并基于所述运动评分信息，确定所述运动效果信息。
本实施例的智能假肢运动效果评估装置中各个模块的工作原理与上述方法实施例中各个步骤的原理相同，此处不再赘述。
基于上述实施例，本发明还提供了一种终端，所述终端的原理框图可以如图3所示。终端可以包括一个或多个处理器100（图3中仅示出一个），存储器101以及存储在存储器101中并可在一个或多个处理器100上运行的计算机程序102，例如，智能假肢运动效果评估程序。一个或多个处理器100执行计算机程序102时可以实现智能假肢运动效果评估方法实施例中的各个步骤。或者，一个或多个处理器100执行计算机程序102时可以实现智能假肢运动效果评估装置实施例中各模块/单元的功能，此处不作限制。
在一个实施例中，所称处理器100可以是中央处理单元(Central ProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路 (Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
在一个实施例中，存储器101可以是电子设备的内部存储单元，例如电子设备的硬盘或内存。存储器101也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡（smart media card，SMC），安全数字（secure digital，SD）卡，闪存卡（flash card）等。进一步地，存储器101还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器101用于存储计算机程序以及终端所需的其他程序和数据。存储器101还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的原理框图，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的终端的限定，具体的终端以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成的，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、运营数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双运营数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (4)

1.一种智能假肢运动效果评估方法，其特征在于，所述方法包括：
获取智能假肢的第一运动数据与用户正常肢体的第二运动数据，其中，所述智能假肢与所述用户正常肢体对应，且所述用户正常肢体为所述智能假肢的运动参照；
基于所述第一运动数据与所述第二运动数据，确定用户的运动模式信息；
确定所述智能假肢与所述用户正常肢体之间的步态差异数据，并基于所述运动模式信息与所述步态差异数据，确定所述智能假肢的运动效果信息；
所述获取智能假肢的第一运动数据与用户正常肢体的第二运动数据，包括：
当所述智能假肢与所述用户正常肢体处于交替摆动时，获取在预设时间段内所述智能假肢的第一摆动速度、第一摆动幅度以及第一摆动周期，以及获取所述用户正常肢体的第二摆动速度、第二摆动幅度以及第二摆动周期；
基于所述第一摆动速度、所述第一摆动幅度以及所述第一摆动周期，得到所述第一运动数据；
基于所述第二摆动速度、所述第二摆动幅度以及所述第二摆动周期，得到所述第二运动数据；
所述基于所述第一运动数据与所述第二运动数据，确定用户的运动模式信息，包括：
基于所述第一运动数据中的第一摆动周期确定所述智能假肢的第一运动规律；
基于所述第二运动数据中的第二摆动周期确定所述用户正常肢体的第二运动规律，所述第一运动规律与所述第二运动规律分别用于反映所述智能假肢与所述用户正常肢体的周期性运动状态；
基于所述第一运动规律和所述第二运动规律，确定所述运动模式信息；
所述基于所述第一运动规律和所述第二运动规律，确定所述运动模式信息，包括：
若所述第一运动规律和所述第二运动规律相同，则将所述第一摆动速度分别与预设的速度阈值范围进行匹配，得到速度匹配结果，其中，所述速度阈值范围中设置有第一速度区间和第二速度区间，且所述第一速度区间小于所述第二速度区间；
基于所述速度匹配结果与所述第一摆动幅度，确定所述运动模式信息；
所述基于所述速度匹配结果与所述第一摆动幅度，确定所述运动模式信息，包括：
将所述第一摆动幅度与预设的幅度阈值比较；
若所述第一摆动幅度大于所述幅度阈值，且所述速度匹配结果为所述第一摆动速度处于第一速度区间，则确定所述运动模式信息为慢跑模式；
若所述第一摆动幅度大于所述幅度阈值，且所述速度匹配结果为所述第一摆动速度处于第二速度区间，则确定所述运动模式信息为快跑模式；
若所述第一摆动幅度小于所述幅度阈值，且所述速度匹配结果为所述第一摆动速度处于第一速度区间，则确定所述运动模式信息为慢走模式；
若所述第一摆动幅度小于所述幅度阈值，且所述速度匹配结果为所述第一摆动速度处于第二速度区间，则确定所述运动模式信息为快走模式；
所述确定所述智能假肢与所述用户正常肢体之间的步态差异数据，包括：
根据所述第一摆动幅度确定智能假肢的第一落脚位置；
根据所述第二摆动幅度确定所述用户正常肢体的第二落脚位置；
根据所述第一落脚位置和所述第二落脚位置，确定所述智能假肢与所述用户正常肢体之间的步长差异信息；
将所述第一摆动速度和所述第二摆动速度进行比较，确定所述智能假肢与所述用户正常肢体之间的脚步速度差异信息；
基于所述步长差异信息和所述脚步速度差异信息，确定所述步态差异数据；
所述基于所述运动模式信息与所述步态差异数据，确定所述智能假肢的运动效果信息，包括：
基于所述运动模式信息，确定所述步长差异信息对应的第一权重数据以及所述脚步速度差异信息对应的第二权重数据，其中，快跑模式下的第一权重数据和第二权重数据最大，慢走模式下的第一权重数据和第二权重数据最小；
基于所述步长差异信息、所述第一权重数据、所述脚步速度差异信息以及所述第二权重数据，确定所述智能假肢的运动评分信息，并基于所述运动评分信息，确定所述运动效果信息。
2.一种智能假肢运动效果评估装置，其特征在于，所述装置包括：
运动数据获取模块，用于获取智能假肢的第一运动数据与用户正常肢体的第二运动数据，其中，所述智能假肢与所述用户正常肢体对应，且所述用户正常肢体为所述智能假肢的运动参照；
运动模式确定模块，用于基于所述第一运动数据与所述第二运动数据，确定用户的运动模式信息；
运动效果评估模块，用于确定所述智能假肢与所述用户正常肢体之间的步态差异数据，并基于所述运动模式信息与所述步态差异数据，确定所述智能假肢的运动效果信息；
所述运动数据获取模块，包括：
数据采集单元，用于当所述智能假肢与所述用户正常肢体处于交替摆动时，获取在预设时间段内所述智能假肢的第一摆动速度、第一摆动幅度以及第一摆动周期，以及获取所述用户正常肢体的第二摆动速度、第二摆动幅度以及第二摆动周期；
第一数据分析单元，用于基于所述第一摆动速度、所述第一摆动幅度以及所述第一摆动周期，得到所述第一运动数据；
第二数据分析单元，用于基于所述第二摆动速度、所述第二摆动幅度以及所述第二摆动周期，得到所述第二运动数据；
所述运动模式确定模块包括：
第一规律确定单元，用于基于所述第一运动数据中的第一摆动周期确定所述智能假肢的第一运动规律；
第二规律确定单元，用于基于所述第二运动数据中的第二摆动周期确定所述用户正常肢体的第二运动规律，所述第一运动规律与所述第二运动规律分别用于反映所述智能假肢与所述用户正常肢体的周期性运动状态；
模式分析单元，用于基于所述第一运动规律和所述第二运动规律，确定所述运动模式信息；
所述模式分析单元，包括：
速度匹配子单元，用于若所述第一运动规律和所述第二运动规律相同，则将所述第二摆动速度分别与预设的速度阈值范围进行匹配，得到速度匹配结果，其中，所述速度阈值范围中设置有第一速度区间和第二速度区间，且所述第一速度区间小于所述第二速度区间；
模式确定子单元，用于基于所述速度匹配结果与所述第一摆动幅度，确定所述运动模式信息；
所述模式确定子单元包括：
幅度比较子单元，用于将所述第二摆动幅度与预设的幅度阈值比较；
慢跑模式确定子单元，用于若所述第二摆动幅度大于所述幅度阈值，且所述速度匹配结果为所述第二摆动速度处于第一速度区间，则确定所述运动模式信息为慢跑模式；
快跑模式确定子单元，用于若所述第二摆动幅度大于所述幅度阈值，且所述速度匹配结果为所述第二摆动速度处于第二速度区间，则确定所述运动模式信息为快跑模式；
慢走模式确定子单元，用于若所述第二摆动幅度小于所述幅度阈值，且所述速度匹配结果为所述第二摆动速度处于第一速度区间，则确定所述运动模式信息为慢走模式；
快走模式确定子单元，用于若所述第二摆动幅度小于所述幅度阈值，且所述速度匹配结果为所述第二摆动速度处于第二速度区间，则确定所述运动模式信息为快走模式；
所述运动效果评估模块，包括：
第一落脚位置确定单元，用于根据所述第一摆动幅度确定智能假肢的第一落脚位置；
第二落脚位置确定单元，用于根据所述第二摆动幅度确定所述用户正常肢体的第二落脚位置；
步长差异信息确定单元，用于根据所述第一落脚位置和所述第二落脚位置，确定所述智能假肢与所述用户正常肢体之间的步长差异信息；
脚步速度差异信息确定单元，用于将所述第一摆动速度和所述第二摆动速度进行比较，确定所述智能假肢与所述用户正常肢体之间的脚步速度差异信息；
步态差异数据确定单元，用于基于所述步长差异信息和所述脚步速度差异信息，确定所述步态差异数据；
所述运动效果评估模块，包括：
权重数据确定单元，用于基于所述运动模式信息，确定所述步长差异信息对应的第一权重数据以及所述脚步速度差异信息对应的第二权重数据，其中，快跑模式下的第一权重数据和第二权重数据最大，慢走模式下的第一权重数据和第二权重数据最小；
运动评分确定单元，用于基于所述步长差异信息、所述第一权重数据、所述脚步速度差异信息以及所述第二权重数据，确定所述智能假肢的运动评分信息，并基于所述运动评分信息，确定所述运动效果信息。
3.一种终端，其特征在于，所述终端包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的智能假肢运动效果评估程序，所述处理器执行智能假肢运动效果评估程序时，实现如权利要求1所述的智能假肢运动效果评估方法的步骤。
4.一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上存储有智能假肢运动效果评估程序，所述智能假肢运动效果评估程序被处理器执行时，实现如权利要求1所述的智能假肢运动效果评估方法的步骤。
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