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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基于慣性測量器件的無線步態(tài)分析平臺

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．采用慣性測量單元結(jié)合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)建立了一個步態(tài)分析平臺，將兩個無線慣性測量單元傳感器節(jié)點(diǎn)分別綁定在左右雙側(cè)腳踝，以同時采集雙腳運(yùn)動過程中的加速度和角速度信號，并將其通過無線方式發(fā)送到遠(yuǎn)程終端．通過模式識別、時間序列分析、閾值檢測和零速修正等多種數(shù)據(jù)融合方法計算步態(tài)參數(shù)，并通過融合雙足傳感器數(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)對人體日常動作的識別有重要意義．實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該研究具有較高的計算精度．

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)動參數(shù)

0　引　言

步態(tài)分析主要研究人步行的機(jī)制，通過計算得到步態(tài)參數(shù)．步態(tài)分析對臨床醫(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)臨床測量借助秒表和米尺，使用目測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)，通過記錄人走路過程中的視頻圖像計算步態(tài)參數(shù)．這類步態(tài)識別方法需要多臺攝像機(jī)從不同角度同時記錄數(shù)據(jù)，圖像分析算法復(fù)雜，采集的視頻數(shù)據(jù)量龐大，同時環(huán)境光線容易影響分析結(jié)果．文獻(xiàn)[4-6]使用鞋底放置的壓力墊，通過采集步行過程中的壓力變化來計算步態(tài)周期．由于壓力信號僅能反映腳與地面接觸時間段的壓力變化規(guī)律，這類方法不能很好地跟蹤連續(xù)運(yùn)動，計算的步態(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)，用來分析人步態(tài)的一般規(guī)律，這種大型步態(tài)分析平臺非常復(fù)雜且昂貴，使用者需要經(jīng)過專業(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，更多研究開始使用慣性系統(tǒng)進(jìn)行步態(tài)分析，通過加速度信號和角速度信號來分析步態(tài)規(guī)律以及計算步態(tài)參數(shù)．文獻(xiàn)[8]將一個慣性傳感器綁定在人的右腳上，采集步行過程中右腳的角速度和加速度信號，并計算步態(tài)參數(shù)．文獻(xiàn)[9]結(jié)合壓力傳感器和陀螺儀對步態(tài)周期進(jìn)行劃分．目前采用慣性系統(tǒng)來測量步態(tài)運(yùn)動存在一些不足．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)計不合適會極大降低計算結(jié)果準(zhǔn)確性．另外，在人步行過程中，被測物體(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慣性器件綁定在一只腳上[8-12]，由于步行過程是兩只腳配合的協(xié)調(diào)運(yùn)動，單腳運(yùn)動規(guī)律不能完全反映人體步態(tài)信息．文獻(xiàn)[13]使用兩個加速度計分析左右兩個腳的步態(tài)，但是由于沒有使用陀螺儀，該方法缺乏有效數(shù)據(jù)融合過程，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，缺乏分析雙腳協(xié)調(diào)運(yùn)動規(guī)律．為了解決這個問題，本文采用兩組慣性測量器件，分別綁定在左右兩側(cè)腳踝，采集步行過程中的加速度信號和角速度信號，通過多傳感器數(shù)據(jù)融合算法計算出雙足步態(tài)數(shù)據(jù)．

1　測量裝置

本文使用兩個慣性測量單元(inertial measurement unit，IMU)，分別采集左右腳的慣性力．采用MSP430F149對IMU進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，CPU時鐘頻率為1 MHz，使用無線射頻芯片CC2420將采集到的數(shù)據(jù)通過2.4 GHz無線信道與接收節(jié)點(diǎn)通信，將步行過程中雙腳的加速度和角速度數(shù)據(jù)傳回PC端，在PC端計算步態(tài)參數(shù)．IMU傳感器節(jié)點(diǎn)選取一個三軸加速度計(LIS344ALH)和一個單軸陀螺儀(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)

加速度計和陀螺儀通過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的50 Hz頻率的干擾．慣性器件校正時，將加速度計的每個軸與地面垂直，通過校正使其輸出+1g或-1g加速度量．使用陀螺儀專用校正控制轉(zhuǎn)臺，將陀螺儀分別轉(zhuǎn)過90°、180°、270°和360°，記錄陀螺儀輸出曲線，通過校正使其積分結(jié)果得到正確角度．

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

在器件固定過程中，從PC端實(shí)時監(jiān)視器件輸出，使加速度計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)計的慣性器件結(jié)構(gòu)，這時陀螺儀測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，用于測試使用者行走過程中腳部的三維加速度和三維角速度．同時上位機(jī)控制使用者行走過程中傳感器數(shù)據(jù)采集的開始和結(jié)束，采集完成后，通過數(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)；然后分別計算出單足步態(tài)參數(shù)和雙足步態(tài)參數(shù)，其中包括時間參數(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，從而計算出步長等步態(tài)參數(shù)[8]．此處需要說明的是，由于主要的空間步態(tài)參數(shù)，比如步長、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)動信息．

圖3　走動過程中的兩個坐標(biāo)系關(guān)系

圖3中角度θ表示兩個坐標(biāo)系的偏差角度，由于陀螺儀測量軸與矢狀平面垂直，θ可由角速度計算得到，計算過程詳見2.1.4節(jié)．根據(jù)θ(t)通過式(2)所示的線性轉(zhuǎn)換將加速度計輸出的x軸和y軸加速度信號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aY(t)：

aY(t)=ay(t)cosθ(t)+ax(t)sinθ(t)

(2)

2.1.3單足步行時相劃分一個步態(tài)周期分為擺動相周期Tsw和站立相周期Tsp，擺動相是腳與地面不接觸的時間，站立相是腳與地面接觸的時間．站立相又分為3個階段，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軸加速度信號進(jìn)一步對單足步行時相做劃分．本文采用滑動方差方法分別使用式(3)和(4)計算y軸加速度在滑動窗口內(nèi)的均值和方差：

(3)

(4)

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

圖4　一個步行周期內(nèi)步行時相的劃分

每一步開始時，在滑動方差大于0．01的情況下，認(rèn)為是腳跟離地時刻(tho)；當(dāng)角速度第一次變正時，認(rèn)為是擺動相開始的時間點(diǎn)(tsw)；由于腳跟著地時y軸加速度會產(chǎn)生明顯脈沖，在發(fā)生脈沖時認(rèn)為是腳跟擊地的時刻(ths)；當(dāng)滑動方差小于0.01時，認(rèn)為是完全站立開始時刻(tff)．一個步行周期內(nèi)的步行時相由式(5)～(8)來計算：

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角度的計算步行過程中單足轉(zhuǎn)過的角度θ(t)可以根據(jù)下式計算：

θ(t)=∫ttho(i)θ.(τ)dτ+θinit(i)

(9)

初始角度θinit通過式(10)計算，本文中令N=10，方括號代表離散點(diǎn)的序列號．

(10)

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

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

(11)

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

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

(12)

(13)

2.1.5步伐長度計算在一個步行周期內(nèi)，通過對步行方向上(世界坐標(biāo)系內(nèi))的加速度信號aY(t) 進(jìn)行積分可以得到步伐長度，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)動的過程，需要左右腳協(xié)調(diào)配合．已有研究大多使用單個節(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)計兩個節(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程的相關(guān)性，反映兩腳協(xié)調(diào)運(yùn)動的規(guī)律．兩個腳協(xié)調(diào)運(yùn)動時，步態(tài)周期分為單支撐相(single stand phase，SSP)、雙支撐相(dual stand phase，DSP)，以及擺動相(swing phase，SW)．雙支撐相是指兩個腳同時與地面接觸，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始擺動相的期間是左腳前雙支撐相；隨后左腳發(fā)生擺動相，同時右腳處于單支撐相；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，這個期間是第二次雙支撐相；最后左腳處于單支撐相，同時右腳離地發(fā)生擺動相．根據(jù)這個規(guī)律可以得到雙腳的步行時相劃分，如圖5所示．通過計算雙支撐相可以有效區(qū)分“走路”和“跑步”兩種動作，對人體運(yùn)動識別具有重要作用．

圖5　一個步態(tài)周期內(nèi)的雙足步行時相劃分

3　實(shí)驗(yàn)過程和實(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的左腳x軸加速度、y軸加速度，以及角速度的信號曲線．從圖6中可以看到，x軸方向有一個初始1g的重力分量，隨后數(shù)值累計變化2g左右，這個變化反映出人腳在垂直方向上的運(yùn)動．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，y軸加速度在短時間內(nèi)(不超過0.01 s)有一個劇烈的變化，可以從2g直接躍變到-2g．角速度在擺動期達(dá)到峰值，大概在300°/s．對比加速度信號，角速度信號變化比較緩和，在腳跟擊地時沒有過大的沖擊．通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以看出本文設(shè)計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)計方法，本文方法更能準(zhǔn)確反映步行過程中腳跟的運(yùn)動情況．

(a) x軸加速度信號

(b)y軸加速度信號

(c) 角速度信號

圖6某志愿者左腳步態(tài)信號

Fig.6Gait signal of left foot from a volunteer

圖7所示是某志愿者正常步行時采集的左右腳的角速度曲線，從中可以看到兩個腳交替運(yùn)動的協(xié)調(diào)過程．

表2所示是使用本文所提方法計算得到的某志愿者的單腳步行時相，本文給出了從起步開始到第10步的數(shù)據(jù)，圖8所示為每個步行時相占整個步態(tài)周期的百分比R．通過表2和圖8可以發(fā)現(xiàn)，左右腳時相基本對稱，右腳擺動相比左腳稍大一點(diǎn)，而腳跟離地稍小一點(diǎn)．本文計算結(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

表2　某志愿者步行時相計算結(jié)果

圖8　左腳步行時相占步行周期的百分比

表3所示是使用本文所提方法計算得到的某志愿者的步長和足俯角的計算結(jié)果．從表3中可以看到，志愿者平均步長為1.204±0.219 m；足俯角平均負(fù)角度-38.474°±7.878°，這個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程中主要在擺動相期間腳逆時針擺動的角度．值得注意的是第一步的步態(tài)參數(shù)對比后面參數(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)生這個現(xiàn)象是因?yàn)橹驹刚咴陂_始采集數(shù)據(jù)時是靜止的，本文給出的平均值統(tǒng)計中沒有包括第一步起步的數(shù)據(jù)．

表3　某志愿者步長和足俯角的計算結(jié)果

4　結(jié)　語

本文提出的雙足步態(tài)分析系統(tǒng)被用來測量健康人的正常步態(tài)，通過無線傳感器節(jié)點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù)，再使用上面提到的算法分析計算得到正常人的步態(tài)參數(shù)．為了對測量結(jié)果的準(zhǔn)確性進(jìn)行一定的評估，本文在實(shí)際測量中使用了其他方法來測量對比系統(tǒng)的計算結(jié)果．比如在實(shí)際測量時采用秒表對步行周期的測量做了簡單的對比，采用視頻的方法來估算俯仰角的大小，以及用米尺測量人的步長大?。畬Ρ确治霰砻鞅疚南到y(tǒng)分析計算出來的參數(shù)具有一定的精度，尤其是在步態(tài)周期的測量上有很大的優(yōu)越性．并且比起其他的方法，本文提出的系統(tǒng)測量方法簡單，容易被應(yīng)用到實(shí)際測量中．

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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