[发明专利]一种基于分布式足底压力的行人稳定性评估方法

权利要求书

1.一种基于分布式足底压力的行人稳定性评估方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一，获取真实传感数据；步骤二，获取仿真数据；步骤三，处理真实和仿真数据；步骤四，根据足底压力云图将单脚步态划分成6种相位；步骤五，建立归一映射模型；步骤六，建立双足压力云图并求取足底压力中心和支撑多边形；步骤七，计算稳定裕量并分析设定归一化稳定裕量阈值。

2.根据权利要求1所述的一种基于分布式足底压力的行人稳定性评估方法，其特征在于：搭建便携式数据采集系统，包括电容式柔性压力传感鞋垫和惯性测量单元IMU，其中电容式柔性压力传感鞋垫放入鞋里，采集足底压力数据，IMU放到硬质鞋的鞋尖，采集足部的三轴加速度和角速度数据，压力数据的采集频率是20帧/s，IMU数据的采集频率是100帧/s，二者均通过蓝牙传递给上位机，在上位机程序中设定同时接收压力数据和IMU数据，并以压力数据为基准处理IMU数据使二者数据量匹配，召集10名志愿者使用数据采集系统完成行走、绊倒、滑倒运动过程，得到真实数据并保存。

3.根据权利要求1所述的一种基于分布式足底压力的行人稳定性评估方法，其特征在于：选择一位身高175cm，体重70kg，足部尺寸为42码数的志愿者在运动捕捉设备下完成行走、绊倒、滑倒三种动作，记录人体运动数据后以C3D格式导出到人体建模仿真软件AnyBody中，驱动人体肌骨模型完成相应运动，将8×4共32个测力点均匀布置在人体肌骨模型的足底，然后经过运动学分析和动力学分析获得仿真足底压力数据并保存。

4.根据权利要求1所述的一种基于分布式足底压力的行人稳定性评估方法，其特征在于：将权利要求2所述的真实足底压力数据放入32行16列的数组中，进行形态学滤波处理，生成真实足底压力云图，将IMU采集得到的三轴加速度数据和三轴角速度数据进行滤波处理，通过惯性导航算法获得速度、位移，然后检测支撑相位并定义为零速，再通过卡尔曼滤波估计误差，零速修正后即可输出真实足部位移数据，将权利要求3所述的仿真足底压力数据使用自然邻点插值算法将8×4共32个测力点的拓展为与真实足底压力数据相等的32行16列并处理成与真实数据相似的脚印形状，生成仿真足底压力云图。

5.根据权利要求1所述的一种基于分布式足底压力的行人稳定性评估方法，其特征在于：根据权利要求4所述的足底压力云图将行走过程中一个周期的步态相位划分成足跟着地、足弓着地、足平放、足跟离地、足尖离地、足摆动6种状态，对权利要求2中所述的10名志愿者的足底压力数据按照6种步态进行分类保存，将权利要求3中得到的一组仿真数据按照这6种状态分类保存。

6.根据权利要求1所述的一种基于分布式足底压力的行人稳定性评估方法，其特征在于：按照权利要求5所述的按照六种步态分别归类的真实压力数据与仿真压力数据进行手动匹配，根据足底压力云图将属于同一种步态相位并且云图最像的真实压力与仿真压力对应，一帧仿真数据可以对应多帧真实数据，将对应好的云图编号保存在表格中，然后利用多元线性回归方法训练归一映射模型，多元线性回归算法公式可表示为：

Y＝Xβ+ε，ε～N(0，σ²E_n)

式中：为回归系数，为随机扰动项，E_n为n阶单位矩阵，m＝512，为32行16列组成的512个像素点的足底压力数据，n＝2400，为样本数目，为传感器测得的真实压力，为仿真压力，将代表10个志愿者的真实压力数据作为输入X，代表标准人体模型的仿真压力数据作为输出Y，训练得到归一映射模型B(β，ε)，当实时输入新的真实足底压力数据到归一映射模型B中，可输出标准仿真足底压力数据，即将不同尺寸的足底压力云图映射成相同状态下的标准尺寸。