一种可穿戴式惯性器件人体步态信息采集计算方法技术

一种可穿戴式惯性器件人体步态信息采集计算方法，涉及外骨骼步态规律信息采集领域；包括如下步骤：步骤(一)、在人体腿部安装4个加速度计和2个IMU；步骤(二)、根据大腿俯仰角和小腿俯仰角，计算第一膝关节角度；步骤(三)、根据大腿倾斜角度和小腿倾斜角度，计算第二膝关节角度；步骤(四)、建立人体大腿第一IMU坐标系和小腿第二IMU坐标系；步骤(五)、建立第一膝关节角度和第二膝关节角度的关系方程；步骤(六)、进行卡尔曼滤波计算，得到膝关节角度误差并补偿后的膝关节角度；本发明专利技术实现了人体步态信息的实时非接触测量，获得准确的膝关节角度信息，结合开始采集的人体基本信息，解算人体步行过程中步长、步频和抬腿高度等信息。

A human body gait information acquisition and calculation method for wearable inertial devices

A method of collecting and calculating the human gait information of the wearable inertial device involves the information collection field of the exoskeleton gait law. The steps are as follows: step (1), install 4 accelerometers and 2 IMU in the human leg; step (two), calculate the angle of the first knee according to the pitch angle of the thigh and the lower leg pitch angle; step (three) According to the angle of the thigh tilt and the tilt of the leg, the angle of the second knee joint is calculated. Step (four), the establishment of the first IMU coordinate system of the human thigh and the second IMU coordinate system of the calf; step (five), establish the relation equation of the angle of the first knee joint and the angle of the second knee joint; step (six), calculate the Calman filter, get the knee The angle error of the joint and the angle of the knee joint after compensation; the invention realizes the real time non contact measurement of the human gait information, obtains the accurate angle of the knee joint, and combines the basic information of the human body, and calculates the information of the step length, the step frequency and the height of the leg during the human walking.

【技术实现步骤摘要】
一种可穿戴式惯性器件人体步态信息采集计算方法
本专利技术涉及一种外骨骼步态规律信息采集领域，特别是一种可穿戴式惯性器件人体步态信息采集计算方法。
技术介绍
康复训练外骨骼、助残行走外骨骼、负重外骨骼等外骨骼设备需要人体与外骨骼器械具有协调一致的步态规律，但二者又存在不可去除的差别，因此上述外骨骼设备的穿戴者均需要进行步态信息采集和步态数据的分类、跟踪与预测等分析，以便实现下肢外骨骼步态跟踪与控制，并提高其动态稳定性。此外敬老院看护老年人或者运动员均需要对人体姿态及体能信息进行采集和检测，以便于老年人运动能力测评与运动员运动性能分析等。近年来传感器技术迅速发展，数字化技术越来越先进，目前可用来检测人体运动步态信息的方法也越来越多，最常用的方法主要包括图像序列解析、肌电信号检测、角度/角速度检测和加速度计检测等。图像序列解析:利用计算机视觉技术从图像序列中检测运动及运动物体并对其进行运动分析、跟踪或识别；肌电信号检测：表面肌电信号是一种复杂的表皮下肌肉电活动在皮肤表面处的时间和空间上的综合结果，通过肌电传感器检测人体表面的肌电信号，对其进行运动步态检测与分析；角度/角速度检测：通过陀螺仪等角速度传感器输出数据进行积分运算，计算人体运动角度，进而进行人体步态跟踪预测分析等；加速度计检测方法：利用加速度传感器检测重力矢量分量，计算人体肢体运动角度进而进行步态跟踪和分析运算等。图像序列解析：实时检测步态数据上成本大、数据处理量大且延时严重肌电信号检测：所用的传感器及配套装置价格高，信号识别分类难度大，并且肌电信号检测受到检测位置、汗水、温度等的影响，很容易受到信号干扰，可重复性不高角度/角速度检测：由于采用积分算法，导致误差持续累积，使得所求关节角误差逐渐增大加速度计检测方法：仅适用于静态解算，未推广至动态关节角度解算。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的上述不足，提供一种可穿戴式惯性器件人体步态信息采集计算方法，实现了人体步态信息的实时非接触测量，获得准确的膝关节角度信息，结合开始采集的人体基本信息，解算人体步行过程中步长、步频和抬腿高度等信息。本专利技术的上述目的是通过如下技术方案予以实现的：一种可穿戴式惯性器件人体步态信息采集计算方法，包括如下步骤：步骤(一)、在人体左腿的外侧沿竖直方向固定安装4个加速度计；其中，大腿外侧沿竖直方向分别安装第一加速度计和第二加速度计；小腿外侧沿竖直方向分别安装第三加速度计和第四加速度计；在人体左腿的外侧沿竖直方向固定安装2个IMU；其中，大腿内侧安装第一IMU；小腿内侧安装第二IMU；步骤(二)、人体步态行走，由第一IMU测量获得大腿的俯仰角θDright；由第二IMU测量获得小腿的俯仰角θXright；并根据大腿俯仰角θDright和小腿俯仰角θXright，计算第一膝关节角度θright；步骤(三)、第一加速度计测量获得第一加速度a1；第二加速度计测量获得第二加速度a2；第三加速度计测量获得第三加速度a3；第四加速度计测量获得第四加速度a4；对大腿部分第一加速度a1和第二加速度a2进行差分解算，计算大腿倾斜角度θD；对小腿部分第三加速度a3和第四加速度a4进行差分解算，计算小腿倾斜角度θX；根据大腿倾斜角度θD和小腿倾斜角度θX，计算第二膝关节角度θleft；步骤(四)、建立人体大腿第一IMU坐标系o1-x1y1z1和小腿第二IMU坐标系o2-x2y2z2，其中，坐标系o1-x1y1z1沿垂直于大腿骨骼方向向右为x1轴正方向，沿着大腿骨骼方向向下为y1轴正方向，与x1、y1轴垂直前向方向为z1轴正方向；坐标系o2-x2y2z2沿垂直于小腿骨骼方向向右为x2轴正方向，沿着小腿骨骼方向向下为y2轴正方向,与x2、y2轴垂直前向方向为z2轴正方向；步骤(五)、根据步骤(四)建立的人体大腿第一IMU坐标系o-x1y1z1和小腿第二IMU坐标系o-x2y2z2；建立第一膝关节角度θright和第二膝关节角度θleft的关系方程；步骤(六)、根据步骤(五)得到的第一膝关节角度θright和第二膝关节角度θleft的关系方程；得到k时刻采集传感器输出值X1、X2、X3、X4、X5和θright，对X1、X2、X3、X4、X5和θright进行卡尔曼滤波计算，即得到膝关节角度误差并补偿后的膝关节角度。在上述的一种可穿戴式惯性器件人体步态信息采集计算方法，所述步骤(二)中，第一膝关节角度θright的计算方法为：θright＝180+θDright-θXright(1)。在上述的一种可穿戴式惯性器件人体步态信息采集计算方法，所述步骤(三)中，对大腿部分第一加速度a1和第二加速度a2进行差分解算，计算大腿倾斜角度θD的方法为：计算的方法为：第一加速度a1为：式中，g为重力加速度；R1为第一加速度计安装矢量；为对第一加速度计安装矢量求2次微分；r1为第一加速度计安装位置；ω1为第一加速度计位置的旋转角速度；为对旋转角速度求微分；第二加速度a2为：式中，R2为第二加速度计安装矢量；为对第二加速度计安装矢量求2次微分；r2为第二加速度计安装位置；ω2为第二加速度计位置的旋转角速度；为对旋转角速度求微分；对第一加速度a1和第二加速度a2进行差分解算，得到大腿加速度aD为：对应大腿倾斜角度在上述的一种可穿戴式惯性器件人体步态信息采集计算方法，所述步骤(三)中，对小腿部分第三加速度a3和第四加速度a4进行差分解算，计算小腿倾斜角度θX的方法为：第三加速度a3为：式中，R3为第三加速度计安装矢量；为对第三加速度计安装矢量求2次微分；r3为第三加速度计安装位置；ω3为第三加速度计位置的旋转角速度；为对旋转角速度求微分；第四加速度a4为：式中，R4为第四加速度计安装矢量；为对第四加速度计安装矢量求2次微分；r4为第四加速度计安装位置；ω4为第四加速度计位置的旋转角速度；为对旋转角速度求微分；对第三加速度a3和第四加速度a4进行差分解算，得到小腿加速度aX为：对应小腿倾斜角度在上述的一种可穿戴式惯性器件人体步态信息采集计算方法，所述步骤(三)中，第二膝关节角度θleft为：θleft＝180-θD-θX(7)。在上述的一种可穿戴式惯性器件人体步态信息采集计算方法，所述步骤(四)中，人体大腿第一IMU坐标系o1-x1y1z1和小腿第二IMU坐标系o2-x2y2z2的建立方法为：坐标系o1-x1y1z1沿垂直于大腿骨骼方向向右为x1轴正方向，沿着大腿骨骼方向向下为y1轴正方向，与x1、y1轴垂直前向方向为z1轴正方向；原点为第一IMU所在位置；坐标系o2-x2y2z2沿垂直于小腿骨骼方向向右为x2轴正方向，沿着小腿骨骼方向向下为y2轴正方向,与x2、y2轴垂直前向方向为z2轴正方向；原点为第二IMU所在位置。在上述的一种可穿戴式惯性器件人体步态信息采集计算方法，所述步骤(五)中，第一膝关节角度θright和第二膝关节角度θleft关系方程的建立方法为：第一IMU包括一个三轴陀螺仪和一个三轴加速度计；第二IMU包括一个三轴陀螺和一个三轴加速度计；建立状态方程：式中，X1为第一IMU中三轴陀螺仪对应的x1轴的角度误差；X2为第一IMU中三轴陀螺仪对应的x1轴的角速度误差；X3为第二IMU中三轴陀螺仪对应本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种可穿戴式惯性器件人体步态信息采集计算方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤(一)、在人体左腿的外侧沿竖直方向固定安装4个加速度计；其中，大腿外侧沿竖直方向分别安装第一加速度计和第二加速度计；小腿外侧沿竖直方向分别安装第三加速度计和第四加速度计；在人体左腿的外侧沿竖直方向固定安装2个IMU；其中，大腿内侧安装第一IMU；小腿内侧安装第二IMU；步骤(二)、人体步态行走，由第一IMU测量获得大腿的俯仰角θDright；由第二IMU测量获得小腿的俯仰角θXright；并根据大腿俯仰角θDright和小腿俯仰角θXright，计算第一膝关节角度θright；步骤(三)、第一加速度计测量获得第一加速度a1；第二加速度计测量获得第二加速度a2；第三加速度计测量获得第三加速度a3；第四加速度计测量获得第四加速度a4；对大腿部分第一加速度a1和第二加速度a2进行差分解算，计算大腿倾斜角度θD；对小腿部分第三加速度a3和第四加速度a4进行差分解算，计算小腿倾斜角度θX；根据大腿倾斜角度θD和小腿倾斜角度θX，计算第二膝关节角度θleft；步骤(四)、建立人体大腿第一IMU坐标系o1‑x1y1z1和小腿第二IMU坐标系o2‑x2y2z2，其中，坐标系o1‑x1y1z1沿垂直于大腿骨骼方向向右为x1轴正方向，沿着大腿骨骼方向向下为y1轴正方向，与x1、y1轴垂直前向方向为z1轴正方向；坐标系o2‑x2y2z2沿垂直于小腿骨骼方向向右为x2轴正方向，沿着小腿骨骼方向向下为y2轴正方向,与x2、y2轴垂直前向方向为z2轴正方向；步骤(五)、根据步骤(四)建立的人体大腿第一IMU坐标系o‑x1y1z1和小腿第二IMU坐标系o‑x2y2z2；建立第一膝关节角度θright和第二膝关节角度θleft的关系方程；步骤(六)、根据步骤(五)得到的第一膝关节角度θright和第二膝关节角度θleft的关系方程；得到k时刻采集传感器输出值X1、X2、X3、X4、X5和θright，对X1、X2、X3、X4、X5和θright进行卡尔曼滤波计算，即得到膝关节角度误差并补偿后的膝关节角度。...

【技术特征摘要】
1.一种可穿戴式惯性器件人体步态信息采集计算方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤(一)、在人体左腿的外侧沿竖直方向固定安装4个加速度计；其中，大腿外侧沿竖直方向分别安装第一加速度计和第二加速度计；小腿外侧沿竖直方向分别安装第三加速度计和第四加速度计；在人体左腿的外侧沿竖直方向固定安装2个IMU；其中，大腿内侧安装第一IMU；小腿内侧安装第二IMU；步骤(二)、人体步态行走，由第一IMU测量获得大腿的俯仰角θDright；由第二IMU测量获得小腿的俯仰角θXright；并根据大腿俯仰角θDright和小腿俯仰角θXright，计算第一膝关节角度θright；步骤(三)、第一加速度计测量获得第一加速度a1；第二加速度计测量获得第二加速度a2；第三加速度计测量获得第三加速度a3；第四加速度计测量获得第四加速度a4；对大腿部分第一加速度a1和第二加速度a2进行差分解算，计算大腿倾斜角度θD；对小腿部分第三加速度a3和第四加速度a4进行差分解算，计算小腿倾斜角度θX；根据大腿倾斜角度θD和小腿倾斜角度θX，计算第二膝关节角度θleft；步骤(四)、建立人体大腿第一IMU坐标系o1-x1y1z1和小腿第二IMU坐标系o2-x2y2z2，其中，坐标系o1-x1y1z1沿垂直于大腿骨骼方向向右为x1轴正方向，沿着大腿骨骼方向向下为y1轴正方向，与x1、y1轴垂直前向方向为z1轴正方向；坐标系o2-x2y2z2沿垂直于小腿骨骼方向向右为x2轴正方向，沿着小腿骨骼方向向下为y2轴正方向,与x2、y2轴垂直前向方向为z2轴正方向；步骤(五)、根据步骤(四)建立的人体大腿第一IMU坐标系o-x1y1z1和小腿第二IMU坐标系o-x2y2z2；建立第一膝关节角度θright和第二膝关节角度θleft的关系方程；步骤(六)、根据步骤(五)得到的第一膝关节角度θright和第二膝关节角度θleft的关系方程；得到k时刻采集传感器输出值X1、X2、X3、X4、X5和θright，对X1、X2、X3、X4、X5和θright进行卡尔曼滤波计算，即得到膝关节角度误差并补偿后的膝关节角度。2.根据权利要求1所述的一种可穿戴式惯性器件人体步态信息采集计算方法，其特征在于：所述步骤(二)中，第一膝关节角度θright的计算方法为：θright＝180+θDright-θXright(1)。3.根据权利要求1所述的一种可穿戴式惯性器件人体步态信息采集计算方法，其特征在于：所述步骤(三)中，对大腿部分第一加速度a1和第二加速度a2进行差分解算，计算大腿倾斜角度θD的方法为：计算的方法为：第一加速度a1为：式中，g为重力加速度；R1为第一加速度计安装矢量；为对第一加速度计安装矢量求2次微分；r1为第一加速度计安装位置；ω1...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭雅静，朱晓荣，王福德，陈靓，郑继贵，
申请(专利权)人：北京精密机电控制设备研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11