柔性應(yīng)變傳感器在人體運動監(jiān)測中的應(yīng)用研究

摘要：隨著科學技術(shù)的快速提高，人類更加重視自身健康?，F(xiàn)在的科研人員研發(fā)了一種低成本、高可拉伸性、高靈敏度等特殊柔性的可拉伸的的應(yīng)變傳感器材料，進而對人體的健康狀態(tài)進行實時監(jiān)控。當今可穿戴的柔性應(yīng)變傳感器在人機交互系統(tǒng)、電子皮膚、人體運動行為監(jiān)測等領(lǐng)域有了更為廣闊的應(yīng)用前景，這也成為當今智能材料的研究方向，其中，可拉伸性及靈敏度是柔性應(yīng)變傳感器材料的一個重要的性能評價指標，如何提高可拉伸性和靈敏度也是當今科研人員所面臨的一個挑戰(zhàn)。在實驗時，我們一般是用聚氨酯海綿來模擬柔性應(yīng)變傳感器材料，通過電沉積方法來制備聚氨酯海綿柔性應(yīng)變傳感器，這種方式所制備的傳感器成本低、方法簡單，同時也提高了傳感器的靈敏度，這樣就便于對人體的手指彎曲活動監(jiān)測和面部肌肉拉伸監(jiān)測。除了對人體一些細小的部位進行監(jiān)控以外，還對對人體的運動姿態(tài)進行實時的監(jiān)控，因此提出了一種加速傳感器和螺旋儀數(shù)據(jù)融合的人體運動的模式識別，主要是螺旋儀輸出人體的運動信息，選擇合適的算法對輸出的信息進行修護和融合，這就有效的提高了姿態(tài)角度測量的準確度，也更有效的區(qū)分出日常的活動行為。

關(guān)鍵詞：柔性應(yīng)變;傳感器;人體運動

中圖分類號：TP212

文獻標識碼：A

文章編號：1001-5922（2020）09-0169-04

在最近的這幾年里，我國的人口已步入老年化人口發(fā)展階段。老年人在人群中運動的時候會因體質(zhì)和協(xié)調(diào)能力的減弱而發(fā)生摔倒的情況發(fā)生，通過資料顯示我們可以知道，由于跌倒而導(dǎo)致死亡的案列多數(shù)都是65歲的老年人，給我們的老年群體帶來了極大的負面影響，所以老年人健康救助服務(wù)已成為當今的一個時事熱點，為了幫助老年人更好進行自由活動，

避免發(fā)生一系列的突發(fā)危險事件，因此老年人的智能化的識別和檢測是當今的一個研究熱點[1-3]。

1 數(shù)據(jù)的融合與采集

為了獲取人體的運動信息，就必須對數(shù)據(jù)采集[45]部位的選取和空間坐標系建立?？紤]到人體在靜止和運動時具有較大的幅度變化，這就可以依據(jù)他們具有的特征來獲取關(guān)鍵的信息，再用適當?shù)乃惴▉磉M行處理輸出的設(shè)備信息。人體坐標系如圖l所示。

2 輸出信息的獲取和融合算法的處理

重力加速度數(shù)據(jù)是整個實驗的一個關(guān)鍵數(shù)據(jù)，一般都是用三軸數(shù)字加速度傳感器采集加速度信息，用MEMS三軸角速度螺旋儀L3C4200D獲取人體姿態(tài)角度信息，同時采取頻率為50HZ，獲取的信息傳輸給PC機來做相應(yīng)的融合處理，人體在運動的時候會有形態(tài)角度的變化而形成的誤差，因此可以用融合算法來避免這一情況的發(fā)生。根據(jù)人體的外形而建立空間三維坐標系，并將G假設(shè)成三軸數(shù)字加速度傳感器的空間矢量值，G獲取的測試值換成角度值。其原理圖如圖2所示。

圖3是人體在進行穩(wěn)定時測量的形態(tài)角度的曲線，在圖3中顯而易見的結(jié)論是數(shù)據(jù)融合前后的運動形態(tài)角度前后相差甚小，融合前后的數(shù)據(jù)重復(fù)增高而曲線干擾有所降低，當人體在做平穩(wěn)運動的時候傳感器測量誤差是比較小的，這就會導(dǎo)致數(shù)據(jù)通過融合后的效果表現(xiàn)的不明顯。圖4是人體快步遠動時所形成的形態(tài)態(tài)角度曲線，這時人體運動比較劇烈的，這就導(dǎo)致通過數(shù)據(jù)融合后的測量角度相對而言測量的角度值差異是比較大的，從根本上的原因是加速度傳感器重力和螺旋儀的零點漂移這兩個方面所導(dǎo)致的，從圖4中我們就可以知道融合先后的最大角度差為10°，使用多個傳感器就可以減少相應(yīng)的誤差值。

3 實驗驗證與結(jié)果分析

在實驗時，我們是通過6種運動狀態(tài)來進行相應(yīng)的研究，設(shè)置靜坐為S （1）;坐到站立：（2）;站到坐下：（3）;行走：（4）;上下樓梯：S（5）;跌倒：S（6），人體在我們的日常生活中會有不同狀態(tài)的相互轉(zhuǎn)換，圖6則是6種狀態(tài)的轉(zhuǎn)移的示意圖。

在實驗中，人體在行走中身體偏航角變化的范圍是±10°，俯仰角變化的區(qū)間為0°-10°;上下樓梯時偏航角的區(qū)間為+15°，俯仰角變化區(qū)間為+20°，只要俯仰角大于45°或小于-30°的時候就很容易發(fā)生跌倒事件的發(fā)生，具體的實驗記錄如表1所示。

表l通過信息融合[8]的方式更能精準的辨別人體的平常活動狀態(tài)。

4 結(jié)語

人體運動的人工智能識別技術(shù)被廣泛的應(yīng)用于康復(fù)醫(yī)療、輔助醫(yī)療和協(xié)助殘疾人正常生活，其他的前景還待人們進一步的挖掘。數(shù)據(jù)在進行融合的時候就得先采集他們的數(shù)據(jù)信息，獲取信息就得先用螺旋儀和速度加速器采集人體的各種情況下的形態(tài)角度，從實驗結(jié)果表明以上方法對人體的日常的活動識別更為有效。

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作者簡介：李小生（1980-），男，陜西西安人，碩士研究生，副教授，主要研究方向：運動生物力學。E-mail： lixiaosheng1980@163.com