基于慣性測(cè)量器件的無(wú)線(xiàn)步態(tài)分析平臺(tái)

姜 　 鳴，　仇 　 森，　趙 　 洋，　張 　 志

( 1.東莞理工學(xué)院 電子工程學(xué)院， 廣東 東莞　523808；2.大連理工大學(xué) 控制科學(xué)與工程學(xué)院， 遼寧 大連　116024 )

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基于慣性測(cè)量器件的無(wú)線(xiàn)步態(tài)分析平臺(tái)

姜 鳴*1，仇 森2，趙 洋1，張 志1

( 1.東莞理工學(xué)院 電子工程學(xué)院， 廣東 東莞523808；2.大連理工大學(xué) 控制科學(xué)與工程學(xué)院， 遼寧 大連116024 )

步態(tài)定量測(cè)量方法應(yīng)用于許多領(lǐng)域，如臨床醫(yī)學(xué)、雙足機(jī)器人控制等．采用慣性測(cè)量單元結(jié)合無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)建立了一個(gè)步態(tài)分析平臺(tái)，將兩個(gè)無(wú)線(xiàn)慣性測(cè)量單元傳感器節(jié)點(diǎn)分別綁定在左右雙側(cè)腳踝，以同時(shí)采集雙腳運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的加速度和角速度信號(hào)，并將其通過(guò)無(wú)線(xiàn)方式發(fā)送到遠(yuǎn)程終端．通過(guò)模式識(shí)別、時(shí)間序列分析、閾值檢測(cè)和零速修正等多種數(shù)據(jù)融合方法計(jì)算步態(tài)參數(shù)，并通過(guò)融合雙足傳感器數(shù)據(jù)得到雙支撐相、雙腳步行周期等重要的雙足步態(tài)參數(shù)，其中雙支撐相參數(shù)對(duì)人體日常動(dòng)作的識(shí)別有重要意義．實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該研究具有較高的計(jì)算精度．

步態(tài)分析；傳感器網(wǎng)絡(luò)；數(shù)據(jù)融合；步行周期劃分；雙腳運(yùn)動(dòng)參數(shù)

0　引　言

步態(tài)分析主要研究人步行的機(jī)制，通過(guò)計(jì)算得到步態(tài)參數(shù)．步態(tài)分析對(duì)臨床醫(yī)學(xué)、雙足機(jī)器人步態(tài)規(guī)劃等都有重要的意義．目前步態(tài)分析可采用多種方法．傳統(tǒng)臨床測(cè)量借助秒表和米尺，使用目測(cè)以及足印法得到步態(tài)信息，這種方法難以準(zhǔn)確定量劃分步行周期，人為因素造成的誤差大．文獻(xiàn)[1-3]使用視頻處理方法分析步態(tài)，通過(guò)記錄人走路過(guò)程中的視頻圖像計(jì)算步態(tài)參數(shù)．這類(lèi)步態(tài)識(shí)別方法需要多臺(tái)攝像機(jī)從不同角度同時(shí)記錄數(shù)據(jù)，圖像分析算法復(fù)雜，采集的視頻數(shù)據(jù)量龐大，同時(shí)環(huán)境光線(xiàn)容易影響分析結(jié)果．文獻(xiàn)[4-6]使用鞋底放置的壓力墊，通過(guò)采集步行過(guò)程中的壓力變化來(lái)計(jì)算步態(tài)周期．由于壓力信號(hào)僅能反映腳與地面接觸時(shí)間段的壓力變化規(guī)律，這類(lèi)方法不能很好地跟蹤連續(xù)運(yùn)動(dòng)，計(jì)算的步態(tài)參數(shù)不全面．文獻(xiàn)[7]建立了一種大型模擬行走系統(tǒng)，用來(lái)分析人步態(tài)的一般規(guī)律，這種大型步態(tài)分析平臺(tái)非常復(fù)雜且昂貴，使用者需要經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)．

隨著慣性系統(tǒng)向高精度、高集成度和低成本發(fā)展，更多研究開(kāi)始使用慣性系統(tǒng)進(jìn)行步態(tài)分析，通過(guò)加速度信號(hào)和角速度信號(hào)來(lái)分析步態(tài)規(guī)律以及計(jì)算步態(tài)參數(shù)．文獻(xiàn)[8]將一個(gè)慣性傳感器綁定在人的右腳上，采集步行過(guò)程中右腳的角速度和加速度信號(hào)，并計(jì)算步態(tài)參數(shù)．文獻(xiàn)[9]結(jié)合壓力傳感器和陀螺儀對(duì)步態(tài)周期進(jìn)行劃分．目前采用慣性系統(tǒng)來(lái)測(cè)量步態(tài)運(yùn)動(dòng)存在一些不足．首先，慣性器件的固定方式與分析結(jié)果緊密相關(guān)，綁定位置設(shè)計(jì)不合適會(huì)極大降低計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確性．另外，在人步行過(guò)程中，被測(cè)物體(小腿、腳背、腳踝等)的慣性坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的相對(duì)位置不停發(fā)生變化[8]，給加速度和角速度的數(shù)據(jù)融合方法帶來(lái)挑戰(zhàn)．再有，目前多數(shù)基于慣性系統(tǒng)的步態(tài)分析方法都采用一個(gè)慣性器件綁定在一只腳上[8-12]，由于步行過(guò)程是兩只腳配合的協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)，單腳運(yùn)動(dòng)規(guī)律不能完全反映人體步態(tài)信息．文獻(xiàn)[13]使用兩個(gè)加速度計(jì)分析左右兩個(gè)腳的步態(tài)，但是由于沒(méi)有使用陀螺儀，該方法缺乏有效數(shù)據(jù)融合過(guò)程，步態(tài)信息不完整．總之，目前多數(shù)步態(tài)分析的研究都是采用單一慣性節(jié)點(diǎn)分析單腳運(yùn)動(dòng)，缺乏分析雙腳協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)規(guī)律．為了解決這個(gè)問(wèn)題，本文采用兩組慣性測(cè)量器件，分別綁定在左右兩側(cè)腳踝，采集步行過(guò)程中的加速度信號(hào)和角速度信號(hào)，通過(guò)多傳感器數(shù)據(jù)融合算法計(jì)算出雙足步態(tài)數(shù)據(jù)．

1　測(cè)量裝置

本文使用兩個(gè)慣性測(cè)量單元(inertial measurement unit，IMU)，分別采集左右腳的慣性力．采用MSP430F149對(duì)IMU進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，CPU時(shí)鐘頻率為1 MHz，使用無(wú)線(xiàn)射頻芯片CC2420將采集到的數(shù)據(jù)通過(guò)2.4 GHz無(wú)線(xiàn)信道與接收節(jié)點(diǎn)通信，將步行過(guò)程中雙腳的加速度和角速度數(shù)據(jù)傳回PC端，在PC端計(jì)算步態(tài)參數(shù)．IMU傳感器節(jié)點(diǎn)選取一個(gè)三軸加速度計(jì)(LIS344ALH)和一個(gè)單軸陀螺儀(LY530AL)，器件性能指標(biāo)如表1所示．

表1　慣性器件的性能指標(biāo)

加速度計(jì)和陀螺儀通過(guò)12位AD轉(zhuǎn)換得到數(shù)字量，采樣前使用低通濾波器濾去電源帶來(lái)的50 Hz頻率的干擾．慣性器件校正時(shí)，將加速度計(jì)的每個(gè)軸與地面垂直，通過(guò)校正使其輸出+1g或-1g加速度量．使用陀螺儀專(zhuān)用校正控制轉(zhuǎn)臺(tái)，將陀螺儀分別轉(zhuǎn)過(guò)90°、180°、270°和360°，記錄陀螺儀輸出曲線(xiàn)，通過(guò)校正使其積分結(jié)果得到正確角度．

實(shí)驗(yàn)中使用特制繃帶將兩個(gè)IMU傳感器節(jié)點(diǎn)綁定在志愿者左右兩個(gè)腳踝上，固定方式如圖1所示．在處理綁定誤差的問(wèn)題上使用了文獻(xiàn)[14]和[15]中所提到的傳感器初始對(duì)準(zhǔn)方法．

在器件固定過(guò)程中，從PC端實(shí)時(shí)監(jiān)視器件輸出，使加速度計(jì)X軸與重力方向相反，輸出加速度量為-1g，并保證慣性坐標(biāo)系與矢狀平面平行．根據(jù)本文設(shè)計(jì)的慣性器件結(jié)構(gòu)，這時(shí)陀螺儀測(cè)量軸與矢狀平面垂直．

圖1　IMU傳感器節(jié)點(diǎn)的綁定方式

2　數(shù)據(jù)分析

本文使用圖2所示的流程計(jì)算單腳和雙腳的步態(tài)參數(shù)．傳感器節(jié)點(diǎn)綁定在使用者的腳踝關(guān)節(jié)處，用于測(cè)試使用者行走過(guò)程中腳部的三維加速度和三維角速度．同時(shí)上位機(jī)控制使用者行走過(guò)程中傳感器數(shù)據(jù)采集的開(kāi)始和結(jié)束，采集完成后，通過(guò)數(shù)據(jù)濾波和校準(zhǔn)，使用基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的步態(tài)分析算法，其中包括融合加速度和角速度數(shù)據(jù)、融合雙足的傳感器步態(tài)數(shù)據(jù)；然后分別計(jì)算出單足步態(tài)參數(shù)和雙足步態(tài)參數(shù)，其中包括時(shí)間參數(shù)和空間參數(shù)．

圖2　步態(tài)數(shù)據(jù)處理流程

2.1加速度與角速度數(shù)據(jù)融合

(1)

2.1.2坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換步行過(guò)程中，慣性器件與地面參考位置一直發(fā)生著變化，如圖3所示．由于步態(tài)信息包含在世界坐標(biāo)系內(nèi)(圖3中的矢狀平面)，需要將慣性系下的數(shù)值投影到世界坐標(biāo)系下，從而計(jì)算出步長(zhǎng)等步態(tài)參數(shù)[8]．此處需要說(shuō)明的是，由于主要的空間步態(tài)參數(shù)，比如步長(zhǎng)、步速和足角都體現(xiàn)在矢狀平面，本文的研究重點(diǎn)就是在人體矢狀平面內(nèi)的運(yùn)動(dòng)信息．

圖3　走動(dòng)過(guò)程中的兩個(gè)坐標(biāo)系關(guān)系

圖3中角度θ表示兩個(gè)坐標(biāo)系的偏差角度，由于陀螺儀測(cè)量軸與矢狀平面垂直，θ可由角速度計(jì)算得到，計(jì)算過(guò)程詳見(jiàn)2.1.4節(jié)．根據(jù)θ(t)通過(guò)式(2)所示的線(xiàn)性轉(zhuǎn)換將加速度計(jì)輸出的x軸和y軸加速度信號(hào)ax(t)和ay(t)投影到世界坐標(biāo)系的Y軸內(nèi)，得到步行方向上的加速度信號(hào)aY(t)：

aY(t)=ay(t)cosθ(t)+ax(t)sinθ(t)

(2)

2.1.3單足步行時(shí)相劃分一個(gè)步態(tài)周期分為擺動(dòng)相周期Tsw和站立相周期Tsp，擺動(dòng)相是腳與地面不接觸的時(shí)間，站立相是腳與地面接觸的時(shí)間．站立相又分為3個(gè)階段，分別是腳跟離地Tho、腳跟擊地Ths，以及完全站立相Tff．在2．1．1節(jié)得到步行周期劃分的基礎(chǔ)上，根據(jù)Y軸加速度信號(hào)進(jìn)一步對(duì)單足步行時(shí)相做劃分．本文采用滑動(dòng)方差方法分別使用式(3)和(4)計(jì)算y軸加速度在滑動(dòng)窗口內(nèi)的均值和方差：

(3)

(4)

其中i是采樣序列號(hào)；M是窗口大小，本文中M=30．圖4所示是實(shí)際采樣過(guò)程中的一個(gè)步行周期．

圖4　一個(gè)步行周期內(nèi)步行時(shí)相的劃分

每一步開(kāi)始時(shí)，在滑動(dòng)方差大于0．01的情況下，認(rèn)為是腳跟離地時(shí)刻(tho)；當(dāng)角速度第一次變正時(shí)，認(rèn)為是擺動(dòng)相開(kāi)始的時(shí)間點(diǎn)(tsw)；由于腳跟著地時(shí)y軸加速度會(huì)產(chǎn)生明顯脈沖，在發(fā)生脈沖時(shí)認(rèn)為是腳跟擊地的時(shí)刻(ths)；當(dāng)滑動(dòng)方差小于0.01時(shí)，認(rèn)為是完全站立開(kāi)始時(shí)刻(tff)．一個(gè)步行周期內(nèi)的步行時(shí)相由式(5)～(8)來(lái)計(jì)算：

Tho(i)=tsw(i)-tho(i)

(5)

Tsw(i)=ths(i)-tsw(i)

(6)

Ths(i)=tff(i)-ths(i)

(7)

(8)

2.1.4角度的計(jì)算步行過(guò)程中單足轉(zhuǎn)過(guò)的角度θ(t)可以根據(jù)下式計(jì)算：

θ(t)=∫ttho(i)θ.(τ)dτ+θinit(i)

(9)

初始角度θinit通過(guò)式(10)計(jì)算，本文中令N=10，方括號(hào)代表離散點(diǎn)的序列號(hào)．

(10)

根據(jù)式(9)，一個(gè)步行周期內(nèi)的足俯角θpitch可由下式計(jì)算：

θpitch(i)=∫ths(i)tho(i)θ.(t)dt+θinit(i)

(11)

本文中規(guī)定順時(shí)針為負(fù)方向，逆時(shí)針為正方向，因此在腳跟離地期發(fā)生的負(fù)角度由式(12)計(jì)算，在擺動(dòng)期發(fā)生的正角度由式(13)計(jì)算：

θpitch(-)=∫tsw(i)tho(i)θ.Z(t)dt+θinit(i)

(12)

(13)

2.1.5步伐長(zhǎng)度計(jì)算在一個(gè)步行周期內(nèi)，通過(guò)對(duì)步行方向上(世界坐標(biāo)系內(nèi))的加速度信號(hào)aY(t) 進(jìn)行積分可以得到步伐長(zhǎng)度，如式(14)所示，[ ]表示積分是數(shù)值積分，使用梯形法積分：

(14)

2.2雙腳傳感器數(shù)據(jù)融合

人直立行走是身體協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)的過(guò)程，需要左右腳協(xié)調(diào)配合．已有研究大多使用單個(gè)節(jié)點(diǎn)采集單腳步行數(shù)據(jù)，僅能分析單腳步態(tài)信息．本文設(shè)計(jì)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)同步采集左右腳的步行數(shù)據(jù)，可以分析雙腳步行過(guò)程的相關(guān)性，反映兩腳協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)的規(guī)律．兩個(gè)腳協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)時(shí)，步態(tài)周期分為單支撐相(single stand phase，SSP)、雙支撐相(dual stand phase，DSP)，以及擺動(dòng)相(swing phase，SW)．雙支撐相是指兩個(gè)腳同時(shí)與地面接觸，單支撐相是指只有一只腳與地面接觸．從左腳腳跟離地到開(kāi)始擺動(dòng)相的期間是左腳前雙支撐相；隨后左腳發(fā)生擺動(dòng)相，同時(shí)右腳處于單支撐相；然后左腳腳跟著地，并且身體重心向前轉(zhuǎn)變右腳腳跟離地，這個(gè)期間是第二次雙支撐相；最后左腳處于單支撐相，同時(shí)右腳離地發(fā)生擺動(dòng)相．根據(jù)這個(gè)規(guī)律可以得到雙腳的步行時(shí)相劃分，如圖5所示．通過(guò)計(jì)算雙支撐相可以有效區(qū)分“走路”和“跑步”兩種動(dòng)作，對(duì)人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別具有重要作用．

圖5　一個(gè)步態(tài)周期內(nèi)的雙足步行時(shí)相劃分

3　實(shí)驗(yàn)過(guò)程和實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)中采集了6名志愿者(3男3女)的步態(tài)數(shù)據(jù)，并對(duì)他們的步態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析．圖6所示為某志愿者正常行走時(shí)的左腳x軸加速度、y軸加速度，以及角速度的信號(hào)曲線(xiàn)．從圖6中可以看到，x軸方向有一個(gè)初始1g的重力分量，隨后數(shù)值累計(jì)變化2g左右，這個(gè)變化反映出人腳在垂直方向上的運(yùn)動(dòng)．y軸(慣性坐標(biāo)系)與步行方向直接相關(guān)，y軸加速度從-2g變化到2g，變化范圍4g左右．從圖6中還可以看到，在每一步腳跟擊地時(shí)，y軸加速度在短時(shí)間內(nèi)(不超過(guò)0.01 s)有一個(gè)劇烈的變化，可以從2g直接躍變到-2g．角速度在擺動(dòng)期達(dá)到峰值，大概在300°/s．對(duì)比加速度信號(hào)，角速度信號(hào)變化比較緩和，在腳跟擊地時(shí)沒(méi)有過(guò)大的沖擊．通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以看出本文設(shè)計(jì)的步行周期劃分方法的有效性．文獻(xiàn)[16]將慣性器件固定在腳背上，腳跟擊地的加速度變化明顯小于本文設(shè)計(jì)方法，本文方法更能準(zhǔn)確反映步行過(guò)程中腳跟的運(yùn)動(dòng)情況．

(a) x軸加速度信號(hào)

(b)y軸加速度信號(hào)

(c) 角速度信號(hào)

圖6某志愿者左腳步態(tài)信號(hào)

Fig.6Gait signal of left foot from a volunteer

圖7所示是某志愿者正常步行時(shí)采集的左右腳的角速度曲線(xiàn)，從中可以看到兩個(gè)腳交替運(yùn)動(dòng)的協(xié)調(diào)過(guò)程．

表2所示是使用本文所提方法計(jì)算得到的某志愿者的單腳步行時(shí)相，本文給出了從起步開(kāi)始到第10步的數(shù)據(jù)，圖8所示為每個(gè)步行時(shí)相占整個(gè)步態(tài)周期的百分比R．通過(guò)表2和圖8可以發(fā)現(xiàn)，左右腳時(shí)相基本對(duì)稱(chēng)，右腳擺動(dòng)相比左腳稍大一點(diǎn)，而腳跟離地稍小一點(diǎn)．本文計(jì)算結(jié)果與文獻(xiàn)[17-19]相比基本一致，但是本文中Ths所占百分比偏小(13%)，而Tho偏大(25%)．之所以存在差異，首先是因?yàn)楸疚闹袘T性器件綁定的位置更靠近腳踝；其次不同志愿者的步態(tài)不完全一樣，因此產(chǎn)生這種差異也是合理的．

圖7　某志愿者雙腳步態(tài)信號(hào)

表2　某志愿者步行時(shí)相計(jì)算結(jié)果

圖8　左腳步行時(shí)相占步行周期的百分比

表3所示是使用本文所提方法計(jì)算得到的某志愿者的步長(zhǎng)和足俯角的計(jì)算結(jié)果．從表3中可以看到，志愿者平均步長(zhǎng)為1.204±0.219 m；足俯角平均負(fù)角度-38.474°±7.878°，這個(gè)角度反映了在矢狀平面內(nèi)腳跟向后抬起的角度；平均正角度為65.686°±8.711°，正角度反映了走路的過(guò)程中主要在擺動(dòng)相期間腳逆時(shí)針擺動(dòng)的角度．值得注意的是第一步的步態(tài)參數(shù)對(duì)比后面參數(shù)差異明顯，例如第一步的負(fù)角度和正角度只有-17.381° 和36.295°，而其他步的參數(shù)都在-35°和60°附近．產(chǎn)生這個(gè)現(xiàn)象是因?yàn)橹驹刚咴陂_(kāi)始采集數(shù)據(jù)時(shí)是靜止的，本文給出的平均值統(tǒng)計(jì)中沒(méi)有包括第一步起步的數(shù)據(jù)．

表3　某志愿者步長(zhǎng)和足俯角的計(jì)算結(jié)果

4　結(jié)　語(yǔ)

本文提出的雙足步態(tài)分析系統(tǒng)被用來(lái)測(cè)量健康人的正常步態(tài)，通過(guò)無(wú)線(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù)，再使用上面提到的算法分析計(jì)算得到正常人的步態(tài)參數(shù)．為了對(duì)測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性進(jìn)行一定的評(píng)估，本文在實(shí)際測(cè)量中使用了其他方法來(lái)測(cè)量對(duì)比系統(tǒng)的計(jì)算結(jié)果．比如在實(shí)際測(cè)量時(shí)采用秒表對(duì)步行周期的測(cè)量做了簡(jiǎn)單的對(duì)比，采用視頻的方法來(lái)估算俯仰角的大小，以及用米尺測(cè)量人的步長(zhǎng)大小．對(duì)比分析表明本文系統(tǒng)分析計(jì)算出來(lái)的參數(shù)具有一定的精度，尤其是在步態(tài)周期的測(cè)量上有很大的優(yōu)越性．并且比起其他的方法，本文提出的系統(tǒng)測(cè)量方法簡(jiǎn)單，容易被應(yīng)用到實(shí)際測(cè)量中．

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Wireless gait analysis platform based on inertial measurement device

JIANGMing*1,QIUSen2,ZHAOYang1,ZHANGZhi1

( 1.School of Electronic Engineering, Dongguan University of Technology, Dongguan 523808, China；2.School of Control Science and Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China )

The method of quantitative measurement of gait makes a profound influence on many fields, such as clinical medicine, biped robot control strategy and so on. A gait analysis platform is established based on inertial measurement unit (IMU) combining wireless sensor network. Two IMU sensor nodes are bound on the left and right ankles so that the acceleration and angular velocity can be obtained from both sides at the same time and sent to remote terminal. Based on pattern recognition, time series analysis, threshold detection, zero velocity correction and various data fusion methods, the gait parameters are calculated. Furthermore, dual gait parameters, such as the dual stand phase and dual gait period can be obtained by the proposed sensor data fusion method. Dual stand phase detection has an important significance to the human activity recognition. The experimental results show that this study achieves high calculation accuracy.

gait analysis; sensor network; data fusion; gait phase division; dual gait parameters

1000-8608(2016)05-0518-07

2016-05-10；

2016-07-28．

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51407031)；廣東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2016A030313134)；廣東省高等學(xué)?！皠?chuàng)新強(qiáng)校工程”創(chuàng)新項(xiàng)目(2014KQNCX221)；東莞市社會(huì)科技發(fā)展項(xiàng)目(2013108101007).

姜 鳴*(1982-)，男，博士，E-mail:jiangm@dgut.edu.cn.

TH82

A

10.7511/dllgxb201605012