利用多源運(yùn)動信息的下肢假肢多模式多步態(tài)識別研究*

高云園，孟 明，羅志增，佘青山

(杭州電子科技大學(xué)自動化學(xué)院智能控制與機(jī)器人研究所，杭州 310018)

佩戴假肢是截肢者康復(fù)的重要方式，膝上下肢假肢適用于缺失膝關(guān)節(jié)的大腿截肢者，相比于傳統(tǒng)機(jī)械式假肢，智能膝上假肢由于可以利用患者下肢動作時(shí)的信息實(shí)時(shí)控制假肢，目前越來越受到重視。人體下肢運(yùn)動過程變化復(fù)雜，除了行走這一基本運(yùn)動模式外，常見的下肢運(yùn)動還包括上下臺階、起坐等多種模式。要使智能假肢具有對各種運(yùn)動模式的適應(yīng)能力，多模式識別算法是非常關(guān)鍵的。另一方面，下肢在進(jìn)行多模式運(yùn)動時(shí)，伴隨著髖關(guān)節(jié)、膝關(guān)節(jié)和踝關(guān)節(jié)的協(xié)調(diào)運(yùn)動，可以表示為一系列的狀態(tài)變化，因此，為了更好的對智能假肢進(jìn)行分析和控制，多模式下的步態(tài)識別也是必要的。有效的下肢假肢多模式多步態(tài)識別不僅可以為開發(fā)智能假肢解決關(guān)鍵的技術(shù)難題，對下肢受損患者的康復(fù)評價(jià)也有很好的參考價(jià)值。

在現(xiàn)有的智能膝上假肢中，主要通過采集假肢腿部與膝關(guān)節(jié)的角度和角速度［1－2］、足底壓力［3］、踝關(guān)節(jié)處力［4］等這些運(yùn)動力學(xué)信息來獲取下肢姿態(tài)、狀態(tài)等運(yùn)動參數(shù)，再采用有限狀態(tài)自動機(jī)［5］、匹配預(yù)設(shè)曲線［6］等方法進(jìn)行運(yùn)動模式識別和控制。除了以上運(yùn)動學(xué)信息外，肌電信號在運(yùn)動醫(yī)學(xué)、康復(fù)醫(yī)療等研究領(lǐng)域也經(jīng)常作為一種重要的運(yùn)動生物力學(xué)信息源［7］。利用肌電信號可以在殘疾人意圖進(jìn)行動作或無法完整動作時(shí)，獲取動作意愿，這是傳統(tǒng)方法中僅采集姿態(tài)、速度等運(yùn)動學(xué)信息無法達(dá)到的。目前，肌電假肢的研究主要集中在肌電假手上，利用肌電信號對上肢的多運(yùn)動模式進(jìn)行識別和控制［8－9］。而下肢的運(yùn)動模式涉及的肌肉更多，增加了下肢假肢肌電信號獲取和處理的難度。有些學(xué)者利用肌電信號實(shí)現(xiàn)對下肢殘肢動作的分析和識別［10－11］。Jin等利用多組下肢肌電信號對快慢速、上下樓梯等路況進(jìn)行辨識［12］。研究表明肌電信號體現(xiàn)了患者自主下肢運(yùn)動控制的預(yù)測性［13］，下肢姿態(tài)、地面接觸狀態(tài)和運(yùn)動速度等運(yùn)動信息是對下肢假肢動作狀態(tài)的確認(rèn)，兩類信號從不同角度體現(xiàn)了下肢運(yùn)動狀態(tài)，為下肢假肢的智能控制提供了重要信息。

本文針對人體下肢的行走、上下臺階、起坐等多種日常運(yùn)動模式，通過對肌電信號、肢體姿態(tài)與足底壓力等多源運(yùn)動信息的獲取和處理，分析不同運(yùn)動狀態(tài)與各運(yùn)動力學(xué)量之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)下肢假肢的多模式多步態(tài)識別。

1 多源運(yùn)動信息獲取系統(tǒng)

人體下肢運(yùn)動是兩側(cè)腿共同協(xié)調(diào)進(jìn)行的，從多種運(yùn)動模式和步態(tài)識別的角度出發(fā)，本文拾取大腿上的多路肌電信號、大小腿姿態(tài)信號和足底壓力信號，綜合地獲取下肢的多源運(yùn)動信息，構(gòu)建下肢運(yùn)動信息獲取系統(tǒng)。

1.1 表面肌電信號

肌電信號(EMG)是一種伴隨肌肉活動的生物電信號，蘊(yùn)涵了肌肉活動的各種信息。為了獲取有效肢體運(yùn)動信息，首先要選擇適當(dāng)?shù)募∪?，作為肌電拾取電極的粘貼位置。通過大量實(shí)驗(yàn)，選用了股內(nèi)側(cè)肌、半腱肌、闊筋膜張肌與長收肌這四塊肌肉。這些肌肉分布在大腿的不同區(qū)域，在位置和信號區(qū)分度上都具有典型性。課題組采用安全、非侵入肌肉的皮膚表面電極來拾取表面肌電信號，選用由Noraxon公司研制的MyoTrace 400肌電信號采集儀來拾取信號，該儀器可以同時(shí)采集四路表面肌電信號。

1.2 足底壓力傳感器

足底與地面的接觸狀態(tài)以及其相互作用力是描述下肢運(yùn)動狀態(tài)的重要信息。課題組選擇柔軟的壓阻敏感材料制作足底壓力傳感器，如圖1所示。為了進(jìn)行運(yùn)動狀態(tài)的有效分析，我們在足跟和足趾區(qū)域分別布置了三個(gè)力傳感器，自行研發(fā)的壓力鞋如圖2所示，能測出人體運(yùn)動時(shí)足跟和足趾區(qū)域的壓力變化。

圖1 壓阻薄膜傳感器的外形

圖2 安裝薄膜壓力傳感器的壓力鞋

1.3 下肢姿態(tài)測量

課題組選擇大腿、小腿的傾角以及膝關(guān)節(jié)屈伸角度，作為下肢運(yùn)動狀態(tài)的重要參數(shù)。選用瑞士XSens公司生產(chǎn)的Mtx姿態(tài)跟蹤儀作為傾角傳感器，通過在大腿和小腿上分別放置Mtx姿態(tài)跟蹤儀來實(shí)現(xiàn)對大腿、小腿與地面的傾斜度的測量，進(jìn)而推算膝關(guān)節(jié)角度信息。安裝位置如圖3所示。

圖3 下肢姿態(tài)和膝關(guān)節(jié)角度測量

2 下肢假肢多模式多步態(tài)識別方法

由于下肢表面肌電信號在識別下肢運(yùn)動模式時(shí)有優(yōu)勢，并對模式間的變化帶有一定的預(yù)測性，足底壓力和腿部角度信息及其變化可以方便的識別運(yùn)動模式下的具體步態(tài)，考慮到同步識別多模式多步態(tài)的難度較大、準(zhǔn)確性不高，本文針對常見的幾種運(yùn)動模式，利用多源運(yùn)動信息的不同特點(diǎn)，先利用下肢表面肌電信號識別下肢假肢的運(yùn)動模式，再根據(jù)足底壓力和腿部角度信息對運(yùn)動模式中的不同步態(tài)進(jìn)行分析，從而實(shí)現(xiàn)下肢假肢的多模式多步態(tài)識別。

2.1 多模式識別

隱馬爾可夫模型HMM(Hidden Markov Model，HMM)是一種廣泛應(yīng)用的時(shí)序變化性信號統(tǒng)計(jì)模型，可以很好地描述動態(tài)過程和適應(yīng)動態(tài)過程中的變化。由于肌電信號與運(yùn)動狀態(tài)具有HMM中觀察值和隱含狀態(tài)的特性，因此本文利用HMM對下肢肌電信號進(jìn)行多模式識別。

(1)HMM基本理論

HMM是一個(gè)二重隨機(jī)過程模型，其中一個(gè)是Markov鏈，它描述了狀態(tài)間的統(tǒng)計(jì)對應(yīng)關(guān)系;另一個(gè)則描述了狀態(tài)和觀察值間的統(tǒng)計(jì)對應(yīng)關(guān)系。其中狀態(tài)間轉(zhuǎn)移的隨機(jī)過程是隱含的，可觀察到的是各狀態(tài)產(chǎn)生的觀察值，因此稱為“隱”馬爾可夫模型。圖4體現(xiàn)了Markov鏈的狀態(tài)轉(zhuǎn)移和狀態(tài)與觀察值之間的關(guān)系。

圖4 HMM Markov鏈與觀察值序列

(2)特征提取

小波包分解利用小波分解濾波器在各個(gè)尺度上對每個(gè)子帶進(jìn)行再分解，以二叉樹方式將信號分解為等頻寬帶的子空間。小波包變換在信號處理中得到了廣泛的應(yīng)用。

設(shè)s(t)是一個(gè)有限能量信號，對信號s(t)進(jìn)行w層分解后，得到2w個(gè)子空間，其中第n(n=1，2，…，2w)個(gè)子空間的信號可由以下公式重構(gòu)

其中ψj，k(t)是尺度因子為j，平移因子為k的小波函數(shù)，Dj，nk是小波系數(shù)。由于小波函數(shù)是相互正交的，所以，該子空間重構(gòu)信號的能量表示為:

將信號進(jìn)行歸一化處理，可以得到第n個(gè)子頻帶空間信號能量在整個(gè)信號能量中的概率分布為:

該能量分布概率也稱為相對小波包能量，它反映了信號在各頻帶中的能量分布情況。本文以此作為下肢肌電信號的特征。

(3)多模式HMM建立與識別

人體下肢運(yùn)動是一個(gè)周期重復(fù)的運(yùn)動，可細(xì)分為多個(gè)狀態(tài);同時(shí)，肌電信號具有人體神經(jīng)肌肉運(yùn)動所固有的隨機(jī)性，一個(gè)動作不同人或不同時(shí)刻做產(chǎn)生的信號都會變化。因此，HMM這種時(shí)序變化性信號處理概率模型，非常適合于對下肢運(yùn)動信號的描述。針對不同的運(yùn)動模式，我們建立了多個(gè)運(yùn)動模式HMM，在每個(gè)HMM中設(shè)定不同的狀態(tài)過程來描述一個(gè)運(yùn)動周期，其結(jié)構(gòu)為無跳轉(zhuǎn)左至右型，如圖5所示，用5個(gè)狀態(tài)構(gòu)成行走模式HMM結(jié)構(gòu)。

圖5 5狀態(tài)行走模式HMM結(jié)構(gòu)

針對下肢運(yùn)動中，每種模式的各個(gè)狀態(tài)時(shí)間所占比例變化比較小的特點(diǎn)，本論文采用一種簡化改進(jìn)的Baum-Welch算法來估計(jì)HMM參數(shù)。由于各狀態(tài)時(shí)間比例變化小，表示HMM中各狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移概率基本不變，于是采用各個(gè)狀態(tài)的特征個(gè)數(shù)來計(jì)算轉(zhuǎn)移概率

其中Xij為觀察序列中狀態(tài)i轉(zhuǎn)移到狀態(tài)j的次數(shù)。

觀察概率密度函數(shù)的參數(shù)采用迭代EM算法來重估。在利用HMM進(jìn)行識別時(shí)，對當(dāng)前的數(shù)據(jù)段提取特征，輸入到每個(gè)運(yùn)動模式對應(yīng)的已訓(xùn)練好的HMM中，結(jié)合前一時(shí)刻各HMM的輸出概率，由Viterbi算法計(jì)算當(dāng)前的HMM輸出概率，輸出概率值最大的模型所對應(yīng)的運(yùn)動模式就是運(yùn)動模式識別結(jié)果。

2.2 步態(tài)識別

人體下肢的動作包含多種運(yùn)動模式，運(yùn)動模式還可以細(xì)分為一系列的狀態(tài)變化，如支撐、擺動，因此，為便于智能下肢假肢的分析和控制，在模式分類的基礎(chǔ)上，還需要對每個(gè)運(yùn)動模式下的步態(tài)進(jìn)行分析。

以行走為例，一個(gè)完整的循環(huán)周期稱為一個(gè)跨步。如圖6所示，以右腿作為參考，本文將行走模式細(xì)分為支撐前期、支撐中期、支撐后期、擺動前期和擺動后期這5個(gè)步態(tài)。類似的，人體上、下臺階模式劃分為抬腿和著地兩個(gè)狀態(tài)，站起和坐下則劃分為開始、中期和完成三個(gè)狀態(tài)。

圖6 行走時(shí)一個(gè)步態(tài)周期內(nèi)的步相變化過程

(1)特征提取

對人體行走時(shí)大小腿和膝關(guān)節(jié)的角度信息進(jìn)行分析。如圖7所示，角度的變化有很好的區(qū)分性和規(guī)律性，可以作為步態(tài)識別的重要信息。因此選擇大腿、小腿和膝關(guān)節(jié)的角度作為腿部姿態(tài)特征。

圖7 腿部角度信號與步態(tài)狀態(tài)劃分

圖8為行走時(shí)連續(xù)四個(gè)步態(tài)周期內(nèi)所采集的足底壓力，其中由于穿戴假肢導(dǎo)致的重心偏移，足底前內(nèi)側(cè)與地面接觸減少，其壓力信號出現(xiàn)時(shí)間變短，但內(nèi)側(cè)足底壓力正常，不影響狀態(tài)的識別。

圖8 行走時(shí)足底壓力信號

針對足底壓力信號的特點(diǎn)，利用閾值方法對信號進(jìn)行分析，通過實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析，設(shè)閾值Up為0.8 V。令當(dāng)前足底壓力信號為U(i)，則經(jīng)閾值處理后該信號的特征值U'(i)為:

(2)步態(tài)識別

大小腿、膝關(guān)節(jié)角度和足底壓力信息在運(yùn)動周期中體現(xiàn)出很好的確定性和規(guī)律性，因此在步態(tài)識別中采用模糊分類對不同步態(tài)進(jìn)行劃分。先對下肢運(yùn)動信息在不同運(yùn)動模式不同步態(tài)下的模糊規(guī)則進(jìn)行研究，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果我們得到如下結(jié)論，如表1所示是下肢在行走、上下樓梯、起坐模式下大小腿、膝關(guān)節(jié)角度和足底壓力信號的變化規(guī)則?；诒?的模糊規(guī)則，實(shí)現(xiàn)下肢運(yùn)動步態(tài)的識別。

表1 下肢運(yùn)動信息的變化規(guī)則

起坐模式下運(yùn)動信息變化規(guī)則起坐模式 大、小腿角度信息 大、小腿角度信息下的步態(tài)(站起模式)(坐下模式)開始 大腿角度下降 大腿角度增大到一定閾值 到一定閾值中期 大、小腿加速度 大、小腿加速度信號交叉 信號交叉完成 大腿角度下降 大腿角度增大到一定閾值 到一定閾值

3 實(shí)驗(yàn)與分析

為了驗(yàn)證方法的有效性，本文采用健康測試者佩戴智能假肢樣機(jī)的方式，進(jìn)行了行走、上下階梯、起立、坐下等多種下肢假肢運(yùn)動實(shí)驗(yàn)。如圖9所示，假肢運(yùn)動實(shí)驗(yàn)分別在專門的步行平臺和階梯平臺上進(jìn)行。

圖9 智能假肢樣機(jī)與佩戴實(shí)驗(yàn)

肌電信號采集頻率是1 kHz，由于從肌肉收縮到假肢執(zhí)行相應(yīng)動作之間的延遲時(shí)間一般為200 ms～300 ms［14］，肌電信號數(shù)據(jù)的分割長度取為 256，采用滑動窗口的方式，每次滑動128個(gè)數(shù)據(jù)。腿部角度信號和足底壓力信號采樣頻率是50 Hz。

行走模式中，步速約為3 km/h，上、下階梯模式分別采用健側(cè)腿先上帶動假肢跟隨和假肢先下健側(cè)腿跟隨的方式連續(xù)上、下三級階梯，站起和坐下模式是由站立開始坐在凳子上，然后再站起來。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示，其中多模式分類準(zhǔn)確率實(shí)現(xiàn)100%，步態(tài)識別的準(zhǔn)確率均達(dá)到95%以上。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可見，步行模式的步態(tài)識別率還不能達(dá)到100%。主要是由于行走模式的步態(tài)劃分比較復(fù)雜，識別錯(cuò)誤主要發(fā)生在步態(tài)轉(zhuǎn)移的時(shí)刻。圖10是在行走、下上樓梯和起坐模式下的步態(tài)識別結(jié)果，表明本文的方法可以準(zhǔn)確的對下肢假肢多模式運(yùn)動進(jìn)行步態(tài)狀態(tài)識別。

表2 下肢多種運(yùn)動模式下的步態(tài)識別結(jié)果

將本文多種運(yùn)動信息融合的識別結(jié)果與直接利用肌電信號的識別結(jié)果［15］進(jìn)行比較，肌電信號的多模式多步態(tài)的平均識別率是91.85%，本文基于多源運(yùn)動信息的多模式多步態(tài)識別結(jié)果與之相比有更高的準(zhǔn)確性和可靠性。

4 結(jié)論

本文利用下肢多源運(yùn)動信息，根據(jù)信號不同的特點(diǎn)，采用了先分模式后分步態(tài)的策略，實(shí)現(xiàn)了下肢假肢不同模式不同步態(tài)的識別。下肢多模式識別準(zhǔn)確率達(dá)100%，上下樓梯和起坐模式下的步態(tài)識別率能達(dá)到100%，步行模式的步態(tài)識別率也在95%以上。有效的多模式多步態(tài)識別方法可以為智能膝上假肢的開發(fā)和應(yīng)用提供重要的支持。

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