CN207722304U - 基于多传感器融合的辅助行走外骨骼机器人系统 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开一种基于多传感器融合的辅助行走外骨骼机器人及其控制系统，该机器人包括背板、腰部固定机构和腿脚机构，背板两端各固定连接一腰部固定机构，腰部固定机构的两端各可转动连接一腿脚机构，腿脚机构包括依次连接的髋关节机构、大腿、膝关节机构、小腿及小腿固定块机构，所述的控制系统包括腰部模块、左脚脚底模块和右脚脚底模块，右脚模块将检测到的各区域压力值发送给左脚模块，左脚模块将所有脚底压力数值发送给腰部模块，最后第三单片机综合脚底压力值、角度值以及加速度值分析人体所处的状态，进而协同控制四个舵机转动达到辅助行走的功能。本实用新型的系统的误判率较低，判断精度高，保护了用户的安全，且易穿戴、使用方便。

Description

基于多传感器融合的辅助行走外骨骼机器人系统

技术领域

本实用新型涉及智能检测、外骨骼机器人等领域，尤其涉及的是一种基于多传感器融合的辅助行走外骨骼机器人系统。

背景技术

现在的辅助行走系统方法一般有：使用者通过自动控制器来控制的穿戴式外骨骼机器人辅助行走系统，相当于是遥控机器人，达到辅助行走的功能；基于机器视觉的机器人辅助行走系统，机器人通过摄像头采集并经处理器图像处理得到周围的信息，进而控制机器人运动的姿态；运动场地固定的辅助行走系统，主要针对无法行走的患者进行康复训练。通过这些方法来检测跌倒，存在以下几个问题：1)自动控制器来控制的机器人存在安全隐患，且普遍操作复杂，推广性较差；2)通过摄像头进行图像识别的方案存在许多干扰因素，当周围环境过于复杂时会导致判断错误，可能会对人体造成伤害；3)运动场地固定的辅助行走设备占地面积较大，制作成本较高，且无法满足使用者的生理需求和心理需求，难以推广普及。

多传感器信息融合技术能够提高整个系统的可靠性并能够增强数据的可信度，提高精度。而正是多传感器融合技术能够解决检测等问题的优势，将其应用在辅助行走外骨骼机器人系统设计中，能够更准确地检测到人体所处的状态进行预判，从而实现更准确更安全更舒适的辅助行走。

实用新型内容

针对现有的辅助行走系统存在的功能单一、占地面积大、安全系数不高的问题，本实用新型提供一种基于多传感器融合的辅助行走外骨骼机器人系统，该系统可穿戴、精度高、低成本，且安全可靠，具体技术方案如下：

一种基于多传感器融合的辅助行走外骨骼机器人，其特征在于，该机器人包括背板1、腰部固定机构2和腿脚机构，所述的背板1两端各固定连接一腰部固定机构2，所述的腰部固定机构2的两端各可转动连接一腿脚机构，所述的腿脚机构包括髋关节机构3、大腿4、膝关节机构5、小腿6及小腿固定块机构7，所述的髋关节机构包括髋关节连接件一3-1和髋关节连接件二3-2，所述的膝关节机构5包括膝关节连接件一5-1和膝关节连接件二5-2，所述的腰部固定机构2和所述的髋关节连接件一3-1可转动连接，所述的髋关节连接件一3-1、髋关节连接件二3-2通过舵机7连接，所述的髋关节连接件二3-2、大腿4、膝关节连接件一5-1依次固定连接，所述的膝关节连接件一5-1、膝关节连接件二5-2也通过舵机7连接，所述的膝关节连接件二5-2、小腿6、小腿固定块机构7依次固定连接。

进一步地，所述的背板1、大腿4和小腿6采用碳纤维制成，其他部件采用ABS材料制成。

一种如上所述的基于多传感器融合的辅助行走外骨骼机器人的控制系统，其特征在于，该系统包括腰部与脚底两个模块；

所述的脚底模块包括左脚脚底模块和右脚脚底模块，所述的右脚脚底模块包括第一单片机和均与所述的第一单片机相连的第一电源模块、右脚力敏传感器、第一无线通信模块，所述的第一电源模块为第一单片机供电，所述的右脚力敏传感器用来检测被穿戴者的右脚踩力，所述的第一无线通信模块将右脚数据发送给第二无线通信模块；

所述的左脚脚底模块包括第二单片机及均与所述的第二单片机相连的第二电源模块、左脚力敏传感器、第二无线通信模块和第三无线通信模块，所述的第二电源模块为第二单片机供电，所述的左脚力敏传感器用来检测被穿戴者的左脚踩力，所述的第二无线通信模块用于接收来自于所述的第一无线通信模块的右脚数据，第三无线通信模块用于将左右脚数据发送给第四无线通信模块；

所述的腰部模块包括第三单片机以及与均所述的第三单片机相连的第三电源模块、左腿姿态检测模块、右腿姿态检测模块、第四无线通信模块和运动控制模块，所述的第三电源模块用于为第三单片机供电，所述左腿姿态检测模块和右腿姿态检测模块用来获取人体腿部与直立时的角度偏移以及三轴加速度值，所述第四无线通信模块接收来自第三无线通信模块的左右脚数据；所述的运动控制模块包括位于左腿髋关节的第一舵机、左腿膝关节的第二舵机、右腿髋关节的第三舵机以及右腿膝关节的第四舵机组成。

进一步地，所述的左脚力敏传感器和右脚力敏传感器均布置在前脚掌区域、第2～4跖骨区域和后足区域，通过相应区域来获取人体脚底的信息，从而判断人体的运动状态。

进一步地，所述的脚底模块安装在鞋垫内。

进一步地，所述的前脚掌区域的力敏传感器为3个分别位于第一远节跖骨处、第一近节跖骨处和第五近节跖骨处，所述的第2～4跖骨区域的力敏传感器为1个，位于股骨处，所述的后足区域的力敏传感器为1个，位于跟骨处。

进一步地，所述的力敏传感器为FSR402力敏传感器。

进一步地，所述的左腿姿态检测模块和右腿姿态检测模块均为六轴陀螺仪加速度计。

与现有技术相比，本实用新型的有益效果如下：

本实用新型的系统的误判率较低，能够有效地判断出人体的状态，并结合多传感器融合的技术来分析出人体的实时状态。通过力敏传感器的合理布局，使得采集的压力值能够合理的反映出人体脚底的着地状态。在正确地掌握了人体脚底情况后，结合腰部的姿态检测模块来更精确地判断出人体是否想要行走，进而通过运动控制模块协同控制髋关节和膝关节的四个舵机辅助使用者行走，使用者只需使用很小的力便可轻松行走。系统在提高判断精度，保护了用户的安全，并具备了易穿戴、使用方便、提高用户使用满意度的特点。

附图说明

图1为本实用新型的基于多传感器融合的辅助行走外骨骼机器人的结构示意图

图2是基于多传感器融合的辅助行走外骨骼机器人的控制系统的各模块示意图；

图3是控制系统的脚底模块压力传感器分区示意图；

图4是力敏传感器原理图；

图5是髋关节与膝关节的限位结构示意图；

图6是控制系统的控制方法的流程图。

具体实施方式

如图1所示，基于多传感器融合的辅助行走外骨骼机器人，其特征在于，该机器人包括背板1、腰部固定机构2和腿脚机构，所述的背板1两端各固定连接一腰部固定机构2，所述的腰部固定机构2的两端各可转动连接一腿脚机构，所述的腿脚机构包括髋关节机构3、大腿4、膝关节机构5、小腿6及小腿固定块机构7，所述的髋关节机构包括髋关节连接件一3-1和髋关节连接件二3-2，所述的膝关节机构5包括膝关节连接件一5-1和膝关节连接件二5-2，所述的腰部固定机构2和所述的髋关节连接件一3-1可转动连接，所述的髋关节连接件一3-1、髋关节连接件二3-2通过舵机7连接，所述的髋关节连接件二3-2、大腿4、膝关节连接件一5-1依次固定连接，所述的膝关节连接件一5-1、膝关节连接件二5-2也通过舵机7连接，所述的膝关节连接件二5-2、小腿6、小腿固定块机构7依次固定连接。

为了尽可能地减轻重量，提高了硬度和强度，本实用新型的骨骼机器人中的背板1、大腿4和小腿6采用碳纤维制成，其他部件采用ABS材料制成。

另外，为了保护使用者的安全，防止舵机转动过大的角度伤害膝关节，在髋关节连接件一3-1和髋关节连接件二3-2之间、膝关节连接件一5-1和膝关节连接件二5-2之间均设置限位机构，如图5所示。通过膝关节连接件一5-1和膝关节连接件二5-2的卡接实现限位。

如图2所示，一种基于多传感器融合的辅助行走外骨骼机器人的控制系统，该系统包括腰部与脚底两个模块；

脚底模块包括左脚脚底模块和右脚脚底模块，右脚脚底模块包括第一单片机和均与所述的第一单片机相连的第一电源模块、右脚力敏传感器、第一无线通信模块，第一电源模块为第一单片机供电，右脚力敏传感器用来检测被穿戴者的右脚踩力，第一无线通信模块将右脚数据发送给第二无线通信模块；

左脚脚底模块包括第二单片机及均与第二单片机相连的第二电源模块、左脚力敏传感器、第二无线通信模块和第三无线通信模块，第二电源模块为第二单片机供电，左脚力敏传感器用来检测被穿戴者的左脚踩力，第二无线通信模块用于接收来自于第一无线通信模块的右脚数据，第三无线通信模块用于将左右脚数据发送给第四无线通信模块；

腰部模块包括第三单片机以及与均第三单片机相连的第三电源模块、左腿姿态检测模块、右腿姿态检测模块、第四无线通信模块和运动控制模块，第三电源模块用于为第三单片机供电，左腿姿态检测模块和右腿姿态检测模块用来获取人体腿部与直立时的角度偏移以及三轴加速度值，第四无线通信模块接收来自第三无线通信模块的左右脚数据；运动控制模块包括位于左腿髋关节的第一舵机、左腿膝关节的第二舵机、右腿髋关节的第三舵机以及右腿膝关节的第四舵机组成。

第三单片机处理来着脚底模块的数据，并结合左右腿姿态检测传感器的数据判断人体的状态，进而控制舵机协同转动达到辅助行走的功能。

第一单片机、第二单片机、第三单片机均选用STM32F103RCT6，其具有1μs的双12位ADC，4兆位/秒的UART，18兆位/秒的SPI，18MHz的I/O翻转速度，并在72MHz时消耗36mA(所有外设处于工作状态)，待机时下降到2μA，降低功耗，同时具有复位电路、低电压检测、调压器、精确的RC振荡器等。这里利用STM32来对脚底模块检测到的压力传感器模拟信号转换成数字信号，并驱动无线通信模块进行数据实时传输，最终将来自脚底模块的压力值数据和来自左右腿姿态检测传感器的数据进行融合，综合判断人体的状态。

第一、第二、第三电源模块采用3.7V锂电池(可充电)。

左腿姿态检测传感器与右腿姿态检测传感器均选用MPU6050六轴陀螺仪加速度计，它能调节加速度计与陀螺仪的量程精度，能分别设置高通低通滤波，能配置进入低功耗模式，必要时刻也完全可以连接三轴地磁场传感器。MPU6050体积小巧，可靠性高且精度满足产品的要求。MPU6050通过I2C与单片机通信，可有效减小对单片机资源的占用，并且与模拟信号相比，数字信号抗干扰能力强。这里用MPU6050来获取左右腿与竖直方向所成的角度以及三周加速度值。

第一无线通信模块、第二无线通信模块、第三无线通信模块以及第四无线通信模块均选用无线射频NRF24L01，两者可进行数据交互。它是一款工作在2.4GHz～2.5GHz世界通用ISM频段的单片无线收发器芯片。无线收发器包括：频率发生器、增强型ShockBurst^TM模式控制器、功率放大器、晶体振荡器、调制器、解调器。输出功率、频道选择和协议的设置可通过SPI接口进行设置。其有极低的电流消耗特点，发射模式下电流消耗(2000kbps)11.3mA。且最低供电电压为1.9V。同时，NRF24L01有丰富的外设接口。

由于需要获得来自与脚底的有效数据，需要将脚底的各部分信号获取并分析出人体的重心。力敏传感器的布局主要基于人体处于各种不同的行走状态时脚底各区域压力分布的情况不同，根据脚底主要受力情况可分为三个区域，具体分区如图3所示，本跌倒检测装置在左右脚分别放置五个传感器，脚底前脚掌的受力情况较为复杂，故使用三个分布式的压力传感器来检测前脚掌的压力情况。左脚放置L1～L5，右脚放置R1～R5，共计10个传感器，分布于人体前脚掌、第2～4跖骨以及后足区域，通过这些区域来判断出人体的重心，并作为跌倒判断指标之一。

压力传感器的选型：压力传感器种类很多，如电容式、压阻式、压电式等，其中绝大多数存在体积太大或者精确度差等原因，不适合用于测量足底压力。所以本系统采用的传感器需要有穿着舒适、体积小、精度高等特点。根据这些特点，综合考虑足底压力测量的多个因素，最终选择了FSR402力敏传感器作为测量元件。FSR402力敏传感器的工作原理如图4所示。当来自于外界的压力作用在力敏传感器的感应区时，FSR402的阻值会发生变化。且随着外界作用力的增大，FSR402的阻值会减少。FSR402提供两个输出引脚，通过外接电路的分压原理将压力值转换为电压值进行测量。

FSR402力敏传感器由高分子聚合物薄膜构成，长度为53mm，敏感部位的直径为7.6mm，厚度为0.3mm，具有纤薄、轻柔、小巧等特点，适合足底压力的检测。随着表面压力的增加，FSR的电阻值减小，并具有较好的灵敏度。压力信号测量电路将足底压力引起的FSR电阻的变化转换为电压信号，输出到中央控制模块完成数据采集。由于FSR是压阻型传感器，且电导率与压力值是线性关系。

右脚模块先由力敏传感器在脚底各个分区采集数据，再经第一单片机进行模数转换，最后由第一无线通信模块将数据包发送给左脚模块的第二无线通信模块。左脚模块先由力敏传感器在脚底各个分区采集数据，再经第二单片机进行模数转换，通过第二无线通信模块接收来自右脚模块的数据，最后由第三无线通信模块将左右脚脚底压力值数据包发送给腰部模块的第四无线通信模块。

其中，脚底的算法来自于两脚之间的数据融合。当左右两脚所测数据传送至腰部的单片机之后，将会进行算法判断：如图2所示，左右两脚共计十个传感器(L1～L5和R1～R5)，各分为三个区域，左脚为L_A、L_B、L_C，右脚为R_A、R_B、R_C，压力传感器接上放大电路后连接到单片机上，检测到的为模拟信号，单片机通过自带的模数转换器将电信号转换成数字信号，设定一阈值P，若转换而来的数字信号大于P，则表示该传感器所对应的部位着地，标记为1，否则标记为0。现作详细说明，若L₁*L₂+L₃*L₂≥1，则代表前脚掌区域着地；若L₄＝1，则代表侧脚掌着地；若L₅＝1，则代表脚后跟着地，若为0则代表不着地。

经过大量的实验测试与统计分析，大部分人走一步路可分解为七个状态，不断周而复始，通过分析比较可得出各个状态脚底各区域压力值的特征，可通过检测到的脚底压力情况分析人体所处的状态，进而驱动舵机协同运动辅助行走。这七个状态和特征分别是：

右脚脚后跟着地，左脚前脚掌着地，左脚准备向前迈(状态1)：此时左脚的前脚掌区域检测到明显的压力，右脚的后足区域检测到明显的压力：

F_LA＝1&&F_RB＝1

右脚完全着地，左脚即将离地处于摆动状态(状态2)：此时右脚的三个区域都检测到明显的压力，左脚的前脚掌区域检测到明显的压力：

F_LA＝1&&F_R＝1

右脚完全着地，左脚脚后跟着地(状态3)：此时右脚的三个区域都检测到明显的压力，左脚的后足区域检测到明显的压力：

F_LB＝1&&F_R＝1

左脚脚后跟着地，右脚前脚掌着地，右脚准备向前迈(状态4)：此时左脚的后足区域检测到明显的压力，右脚的前脚掌区域检测到明显的压力：

F_LB＝1&&F_RA＝1

左脚完全着地，右脚即将离地处于摆动状态(状态5)：此时左脚的三个区域检测到明显的压力，右脚的前脚掌区域检测到明显的压力：

F_L＝1&&F_RA＝1

左脚完全着地，右脚完全离地处于摆动状态(状态6)：此时左脚的三个区域检测到明显的压力，右脚的三个区域均无检测到明显的压力：

F_L＝1

左脚完全着地，右脚脚后跟着地(状态7)：此时左脚的三个区域检测到明显的压力，右脚的后足区域检测到明显的压力：

F_L＝1&&F_RB＝1

式中，F_L为人体的左脚所受压力情况，F_R为人体的右脚所受压力情况，F_LA为人体左脚前脚掌区域所受压力情况，F_LB为人体左脚后足区域所受压力情况，F_RA为人体右脚前脚掌区域所受压力情况，F_RB为人体右脚后足区域所受压力情况。

得到两只脚底各区域压力值后，还需要结合位于左右腿的姿态检测传感器检测到的左右腿与竖直方向所成角度以及其三轴加速度值，进行综合分析判断，协同控制，当脚底处于各个状态时：

状态1：此时两腿所成角度为一个步行周期中最大的夹角，第一舵机反转使右大腿向竖直方向靠拢，第二舵机正转使右小腿弯曲，第三舵机正转使左大腿向竖直方向靠拢，第四舵机反转使左小腿弯曲。

状态2：此时左腿处于摆动状态，第一舵机反转使右大腿先向竖直方向靠拢再偏离竖直方向直至与竖直方向成一定数值为负的角度，第二舵机正转使右小腿弯曲程度变小，第三舵机正转使左大腿向竖直方向靠拢再偏离竖直方向直至与竖直方向成一定数值为正的角度，第四舵机正转使左小腿弯曲程度变小。

状态3：两腿间的夹角不断增大，第一舵机反转使右大腿继续偏离竖直方向，第二舵机反转一定角度使右小腿弯曲，第三舵机正转使左大腿继续偏离竖直方向，第四舵机正转使左小腿弯曲程度变小。

状态4：第一舵机正转使右大腿向竖直方向靠拢，第二舵机反转一定角度使右小腿弯曲，第三舵机反转使左大腿向竖直方向靠拢，第四舵机正转使左小腿弯曲程度变小。

状态5：右腿处于摆动状态，第一舵机正转使右大腿偏离竖直方向，第二舵机正转一定角度使右小腿弯曲程度变小，第三舵机反转使左大腿向竖直方向靠拢，第四舵机正转使左小腿弯曲程度变小。

状态6：第一舵机正转使右大腿偏离竖直方向，第二舵机正转一定角度使右小腿弯曲程度变小，第三舵机反转使左大腿偏离竖直方向，第四舵机反转一定角度使左小腿略微弯曲。

状态7：此时第一舵机正转使右大腿偏离竖直方向，第二舵机正转一定角度使右小腿弯曲程度变小，第三舵机反转使左大腿偏离竖直方向，第四舵机反转使左小腿弯曲程度变大，两腿之间的夹角不断增大，若达到限定角度则系统会自动改变舵机运动状态。

本实用新型的脚底传感器的压力值处理的算法来自于两脚之间的数据融合。当左右两脚所测数据传送至腰部的STM32处理器之后，将会进行算法判断：左右两脚共计十个传感器(L1～L5和R1～R5)：设定阈值P，用来判断人体脚底检测的压力值，当压力值经模数转换器转换成数字信号后大于P时，判断为人体脚底某区域则接触到地面，当压力值经模数转换器转换成数字信号后小于P时，则判断人体脚底某区域脱离地面。腰部模块的STM32处理器驱动位于左右腿的MPU6050六轴陀螺仪加速度计得到左右腿与竖直方向的夹角以及其三轴加速度值，通过综合脚底各区域压力值、两腿与竖直方向夹角以及其三轴加速度值来协同控制四个舵机转动，能准确判断人体的实时状态，起到更安全、更舒适的辅助行走功能。

现结合图6对本实用新型的控制系统的控制方法作进一步说明：

首先，将使用者穿好含有压力传感器鞋垫的鞋，此时第一、第二电源模块为各模块的各部分进行供电，第一、第二电源模块采用3.7V锂电池，此时程序开始运行，各模块进行初始化。同时利用分压的方法将力敏传感器FSR402中的电阻值转换为电压值。这样，当打开第一、第二电源模块时，便可以使脚底各部分正常工作。接着，使用者穿上外骨骼机器人系统，腰部的模块由第三单片机控制，第三单片机STM32F103将收到MPU6050六轴陀螺仪加速度计的数据并进行加速度、角度分析，并结合来自于脚底的数据来判断人体是否跌倒。这样，打开第三电源模块之后，腰部各个模块进入正常工作模式。这时，被测试者开始行走后，通过位于左右两脚共十个力敏传感器FSR402采集左右两脚(即前脚掌、第2～4跖骨与足跟)数据，右脚的第一单片机将右脚各区域压力值通过第一无线通信模块发送给左脚的第二无线通信模块，左脚的第二单片机将两脚脚底各区域压力值打包通过第三无线通信模块一起发送给腰部的第四无线通信模块，腰部的第三单片机将根据脚底各区域压力值判断人体所处的状态，并结合MPU6050六轴陀螺仪加速度计得到的角度值、加速度值协同控制四个舵机转动。若两腿的夹角超过阈值，则第三单片机STM32F103立刻控制舵机协同反转，保持使用者正常行走的步态。一旦检测到使用者两只脚都完全着地，则判断为站立休息，舵机继续转动使两腿处于竖直状态后停止转动。

Claims (8)

1.一种基于多传感器融合的辅助行走外骨骼机器人，其特征在于，该机器人包括背板(1)、腰部固定机构(2)和腿脚机构，所述的背板(1)两端各固定连接一腰部固定机构(2)，所述的腰部固定机构(2)的两端各可转动连接一腿脚机构，所述的腿脚机构包括髋关节机构(3)、大腿(4)、膝关节机构(5)、小腿(6)及小腿固定块机构(7)，所述的髋关节机构包括髋关节连接件一(3-1)和髋关节连接件二(3-2)，所述的膝关节机构(5)包括膝关节连接件一(5-1)和膝关节连接件二(5-2)，所述的腰部固定机构(2)和所述的髋关节连接件一(3-1)可转动连接，所述的髋关节连接件一(3-1)、髋关节连接件二(3-2)通过舵机(7)连接，所述的髋关节连接件二(3-2)、大腿(4)、膝关节连接件一(5-1)依次固定连接，所述的膝关节连接件一(5-1)、膝关节连接件二(5-2)也通过舵机(7)连接，所述的膝关节连接件二(5-2)、小腿(6)、小腿固定块机构(7)依次固定连接。

2.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的辅助行走外骨骼机器人，所述的背板(1)、大腿(4)和小腿(6)采用碳纤维制成，其他部件采用ABS材料制成。

3.一种如权利要求1所述的基于多传感器融合的辅助行走外骨骼机器人的控制系统，其特征在于，该系统包括腰部与脚底两个模块；

所述的脚底模块包括左脚脚底模块和右脚脚底模块，所述的右脚脚底模块包括第一单片机和均与所述的第一单片机相连的第一电源模块、右脚力敏传感器、第一无线通信模块，所述的第一电源模块为第一单片机供电，所述的右脚力敏传感器用来检测被穿戴者的右脚踩力，所述的第一无线通信模块将右脚数据发送给第二无线通信模块；

所述的左脚脚底模块包括第二单片机及均与所述的第二单片机相连的第二电源模块、左脚力敏传感器、第二无线通信模块和第三无线通信模块，所述的第二电源模块为第二单片机供电，所述的左脚力敏传感器用来检测被穿戴者的左脚踩力，所述的第二无线通信模块用于接收来自于所述的第一无线通信模块的右脚数据，第三无线通信模块用于将左右脚数据发送给第四无线通信模块；

所述的腰部模块包括第三单片机以及与均所述的第三单片机相连的第三电源模块、左腿姿态检测模块、右腿姿态检测模块、第四无线通信模块和运动控制模块，所述的第三电源模块用于为第三单片机供电，所述左腿姿态检测模块和右腿姿态检测模块用来获取人体腿部与直立时的角度偏移以及三轴加速度值，所述第四无线通信模块接收来自第三无线通信模块的左右脚数据；所述的运动控制模块包括位于左腿髋关节的第一舵机、左腿膝关节的第二舵机、右腿髋关节的第三舵机以及右腿膝关节的第四舵机组成。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述的左脚力敏传感器和右脚力敏传感器均布置在前脚掌区域、第2～4跖骨区域和后足区域，通过相应区域来获取人体脚底的信息，从而判断人体的运动状态。

5.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述的脚底模块安装在鞋垫内。

6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述的前脚掌区域的力敏传感器为3个分别位于第一远节跖骨处、第一近节跖骨处和第五近节跖骨处，所述的第2～4跖骨区域的力敏传感器为1个，位于股骨处，所述的后足区域的力敏传感器为1个，位于跟骨处。

7.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述的力敏传感器为FSR402力敏传感器。

8.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述的左腿姿态检测模块和右腿姿态检测模块均为六轴陀螺仪加速度计。