[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

说明书

本发明公开了一种基于分布式足底压力的行人稳定性评估方法，该方法根据实时采集的足底压力数据和足部姿态数据以及基于Anybody人体建模仿真软件获取的仿真足底压力数据，建立足底压力的归一映射模型，该映射模型即可实时将真实足底压力数据归一映射成标准仿真足底压力数据，然后根据标准仿真数据生成双足压力云图并计算足底压力中心和支撑多边形，进而求取稳定裕量，分析得到归一化稳定阈值作为摔倒预测的依据。本发明所述方法能够根据足底压力数据实时计算稳定裕量，并且方法简单，所设定的阈值能够适应于不同人，提高行人稳定性评估和摔倒预警的普适性。

技术领域

本发明涉及助力型外骨骼领域的摔倒预警问题，具体是一种基于分布式足底压力的行人稳定性评估方法。

背景技术

行人的稳定性评估是人机交互领域中助力型外骨骼研究的关键，研究具有高普适性的稳定性评估方法，对保证外骨骼人机系统的平衡与安全具有重要意义。

在各种摔倒检测预警方法中，从步态稳定性失衡的角度评估摔倒风险，已经得到了很多学者的关注。关于步态稳定性参数的测量，已有研究包括计算最大雅普诺夫指数(Max LE)、足部最小间隙、零力矩点ZMP等方法，但此类参数不易计算和测量，往往实时性较差。因此有研究人员提出用足底压力中心CoP代替ZMP，研究表明当双足机构处于动态平衡时ZMP和CoP是重合的，且都处于双足形成的支撑区域多边形内；当稳定性被破坏时，ZMP离开支撑区域，CoP接近支撑区域边界，即将发生摔倒。因此可以用CoP与稳定支撑多边形边界的最小距离作为新的稳定裕量，然后设定稳定裕量的阈值判断摔倒。阈值法常被用来做稳定失衡边缘的检测，但是该方法的最大缺点就是普适性低，不同人的体重和足部尺寸都大有不同，因此直接计算出来的稳定裕量分别处于不同的范围，无法设定统一的阈值实现稳定性判断。此外，面向人体的足底压力中心CoP以及支撑多边形的测量和计算往往依靠专业设备，如：测力台，不具备实时性和便携性。

因此本申请提出一种新的足底压力中心和支撑多边形的计算方式，且提出一种基于分布式足底压力的行人稳定性评估方法，此外本申请的稳定性判断方法能够归一化不同人之间的足部尺寸差异，旨在提高普适性和便携性，具有十分重要的现实意义。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明拟解决的技术问题是，提供一种基于分布式足底压力且适应于不同人的行人稳定性评估方法。

本发明解决所述技术问题采用的技术方案是：一种基于分布式足底压力的行人稳定性评估方法，其特征在于可以将不同人的稳定裕量映射到一定范围，实时计算足底压力中心和稳定裕量，设定归一化的稳定阈值进行行人动态稳定性评估并预测摔倒，该方法的具体步骤是：

步骤1、搭建便携式数据采集系统，包括一双电容式足底压力鞋垫和一对IMU，分别采集行走、绊倒、滑倒过程中的分布式足底压力数据以及足部姿态数据，此数据作为本文的真实传感数据；

步骤2、在光学运动捕捉系统下完成行走、绊倒、滑倒运动过程，记录运动数据并以C3D格式导入人体建模仿真软件AnyBody中驱动人体肌骨模型完成相应运动过程，然后经过运动学分析和逆动力学分析得到仿真足底压力数据；

步骤3、对真实足底压力数据进行形态学处理，生成真实足底压力云图；利用零速检测法和卡尔曼滤波方法对足部加速度进行二次积分并补偿误差，得到足部位移数据；对仿真足底压力数据进行插值处理，生成仿真足底压力云图；

步骤4、根据足底压力云图将一个步态周期划分为足跟着地、足弓着地、足平放、足跟离地、足尖离地、足摆动6种状态，分别将真实足底压力数据和仿真足底压力数据根据这6种状态归类；

步骤5、利用多元线性回归算法建立足底压力数据的归一映射模型，实现将不同人的真实压力映射成一组标准仿真足底压力，弱化不同人的足部尺寸和重量差异，为后面建立归一化稳定阈值做铺垫，多元线性回归算法公式可表示为：

Y＝Xβ+ε，ε～N(0，σ²E_n)