一种人体疲劳监测与反馈刺激系统技术方案

本发明专利技术公开了一种可以监测人体疲劳状态并进行反馈刺激的闭环系统，该系统在人体足底、小腿、大腿、腰部穿戴加速度计和触觉振子，以及配套的处理单元、存储单元、驱动单元和电源装置，通过采集人体各肢体部位的加速度信号，构建运动复杂网络，通过复杂网络分析来凸显最为疲劳的肢体部位，并通过肢体运动复杂度分析来反映疲劳部位的疲劳程度，进而控制触觉振子施加定点且定量的反馈振动刺激，产生随机共振，自适应刺激各个肢体趋于平衡。

A Human Fatigue Monitoring and Feedback Stimulation System

【技术实现步骤摘要】
一种人体疲劳监测与反馈刺激系统
本专利技术涉及人体疲劳监测与触觉刺激领域，提出了一种人体疲劳监测与反馈刺激系统。
技术介绍
人体在正常状态下，其各肢体运动加速度具有一定协调性，体现在各肢体本身的运动保持一定的复杂性，各肢体运动关系之间也维持在一个稳定状态。在长期站立作业的情况下，人体易产生疲劳，这种疲劳体现在人体本体感觉下降，肌肉和关节力量减弱等方面，进一步体现在人体的静态平衡功能和动态稳定性下降，影响工作效率，这可以通过运动加速度反映出来。随机共振StochasticResonance(SR)是指在非线性系统中内噪声或外噪声的存在可以增加系统输出响应的现象。1996年，JameJ.Collins等人在《Nature》上发表的文章《Noise-enhancedtactilesensation》表明特定的白噪声信号可以提高低于触感阈值刺激的强度，达到增强触感的效果；更进一步的研究发现，基于触感阈值的随机噪声振动可以增强体感，改善人体平衡，缓解疲劳。针对此问题，现行已有一些改善人体触感的刺激设备，如专利200480010061.0提出了一款可以改善人平衡与步态并防止足部受伤的方法及设备；专利201711187980提出了一种具有触感增强功能的智能鞋垫；但这些方法/设备只局限于足部刺激，且需要人工操作干预，并非一个自动控制的闭环系统；而对于人体疲劳程度的检测，如专利201810035943.6提出了一种基于手环的人体疲劳度判断方法及手环，基于手环中的加速度计进行分析判断，其反映的是人体整体的疲劳程度，而并非某个具体身体部位的疲劳程度。
技术实现思路
本专利技术针对上述存在的问题进行了改进，公开了一种可以监测人体疲劳状态并进行反馈刺激的闭环系统。本专利技术在人体足底、小腿、大腿、腰部穿戴加速度计和触觉振子，以及配套的处理单元、存储单元、驱动单元和电源装置，通过对各个肢体运动加速度的动态变化评价，定位疲劳位置，并进行定量的反馈振动，自适应刺激各个肢体趋于平衡。为了实现上述目的，实时监测分析人体疲劳状态，本专利技术采集人体多部位加速度信号，构建运动复杂网络，通过复杂网络分析来凸显当前人体中最为疲劳的部位，并通过复杂度分析来反映疲劳部位的疲劳程度，给予精准的反馈刺激进行调节。本专利技术采用的具体方案如下：整个系统在结构上包括一双鞋垫A，两只小腿部绑带B，两只大腿部绑带C和一只腰部绑带D；每个部位都包含加速度传感单元和触觉振子单元，两个单元成对存在，分别负责采集加速度信号和向人体施加振动刺激；具体地，A中的每只鞋垫上包含有1个加速度传感单元和1个触觉振子单元，其中，加速度传感单元位于鞋垫中间位置，触觉振子单元位于足跟处；B中的每只绑带包含1个加速传感单元和1个触觉振子单元，这两个单元的位置可绕小腿进行调整；C中的每只绑带也包含1个加速度传感单元和1个触觉振子单元，这两个单元的位置可绕大腿进行调整；D中包含1个加速度传感单元和1个触觉振子单元，都位于腰部正后方，除此之外，D中还包含整个系统的处理单元D1、存储单元D2、驱动单元D3和电源装置D4。整个系统中所有的加速度传感单元[N1，N2，...，Ni]通过现场总线连接至处理单元D1；驱动单元D3通过现场总线连接至所有触觉振子单元[M1，M2，...，Mi]，驱动各振子振动。处理单元D1负责加速度信号动态变化评价和振动反馈控制，其中包含4个程序模块，依次为：复杂网络分析模块D11、启停控制模块D12、复杂度分析模块D13、振动强度评估模块D14。其中，复杂网络分析模块D11的输入为加速度传感单元[N1，N2，...，Ni]的信号，该模块以每个加速度传感单元为网络节点，以加速度传感单元信号两两之间的相似程度为网络中边的权重，构建整个加速度复杂网络，得到每个节点的实时网络节点参数矩阵β(t)＝[β1(t)，β2(t)，...，βi(t)]，输出至后级的启停控制模块D12。启停控制模块D12的输入为实时网络节点参数矩阵β(t)＝[β1(t)，β2(t)，...，βi(t)]和在人体非疲劳状态下测得的网络节点参数参考矩阵β(0)＝[β1(0)，β2(0)，...，βi(0)]，通过滑模控制比较β(t)与β(0)两个矩阵，得到系统中每个网络节点的振动启停状态矩阵S(t)＝[S1(t)，S2(t)，...，Si(t)]，并通过设定双阈值，控制每个触觉振子的振动强度设定参数γ(t)＝[γ1(t)，γ2(t)，...，γi(t)]的更新，具体策略如下：①如果Si(t)高于高阈值，则在复杂度分析模块D13中对加速度传感器Ni的信号进行时间序列复杂度分析得到复杂度指标αi(t)，输出至振动强度评估模块D14；振动强度评估模块D14根据下式评估触觉振子单元Mi的振动强度设定参数γi(t)：γi(t)＝γmax-k×αi(t)，其中，γmax是振动强度的最大值，k为比例系数；②如果Si(t)低于低阈值，则在复杂度分析模块D13中直接设置复杂度指标进而在振动强度评估模块D14中得到γi(t)＝0，即代表振动强度为0，振子Mi不振；③如果Si(t)位于高低阈值之间，则在复杂度分析模块D13中不重新计算复杂度指标αi(t)，进而在振动强度评估模块D14中γi(t)值也保持不变。振动强度评估模块D14将振动强度设定参数矩阵γ(t)输出至后级的驱动单元D3。驱动单元D3中包含8通道信号发生器的功率放大器，其输入为处理单元D1中的振动强度评估模块D14输出的振动强度设定参数矩阵γ(t)，各通道信号发生器和功放根据该矩阵产生相应幅度的有色噪声驱动信号，驱动相应振子[M1，M2，...，Mi]随机振动，即第i路信号发生器和功放根据参数γi(t)产生相应幅度的有色噪声驱动信号，驱动振子Mi随机振动，若γi(t)＝0，则驱动信号幅度为0，Mi停振。系统中所有单元的电源都由电源装置D4提供，D4中包含锂电池、充电模块、电量计模块以及稳压器模块。作为优选，网络节点参数参考矩阵β(0)的计算步骤为：步骤1：在人体非疲劳状态下，处理单元中的复杂网络分析模块实时计算得到网络节点参数矩阵序列存储于存储单元D2；其中Tmax为5～20分钟，W1为分析过程中的滑窗窗宽。步骤2：在Tmax后，对网络节点参数矩阵序列进行统计平均得到每个网络节点参数的参考值β(0)＝[β1(0)，β2(0)，...，βi(0)]，再存储至存储单元D2：作为优选，所述的加速度传感单元Ni的数据报告率大于100Hz，采集身体各部位的运动加速度信号，发送至处理单元D1；作为优选，所述的触觉振子单元Mi的响应速度小于5ms；作为优选，所述的处理单元D1中的复杂网络分析模块D11，其中网络节点参数βi(t)的具体计算步骤为：步骤1：利用时间滑窗实时获取每个加速度传感单元Ni在W1＝3～10s的加速度传感器信号；步骤2：利用时间序列相关性方法计算每个加速度信号两两之间的相似程度，以该相似程度来衡量两节点之间的边的权重，且当该相似程度大于预先设定的阈值时认为两者之间有边连接，相似程度的阈值为0.3～0.5；步骤3：计算各节点的网络节点参数βi(t)。作为优选，所述的处理单元D1中复杂度分析模块D13，其中复杂度指标αi的具体计算步骤为：步骤1：对于实时采集的单个加速度传感器本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人体疲劳监测与反馈刺激系统，其特征在于，通过对各个肢体运动加速度的动态变化评价，进行反馈振动刺激，自适应调整各个肢体趋于平衡；具体结构为：由A)一双鞋垫、B)两只小腿部绑带、C)两只大腿部绑带、D)一只腰部绑带组成；每只鞋垫A内部包含1个加速度传感单元，位于鞋垫中心位置，还包含1个触觉振子单元，位于足跟位置；每只小腿部绑带B包含1个加速度传感单元和1个触觉振子单元，两个单元的位置均可调整；每只大腿部绑带C包含1个加速度传感单元和1个触觉振子单元，两个单元的位置均可调整；腰部绑带D中包含1个加速度传感单元和1个触觉振子单元，均位于腰部正后方；系统各部分中的触觉振子单元和加速度传感单元成对存在；腰部绑带D中包含整个系统的处理单元D1、存储单元D2、驱动单元D3以及电源装置D4。

【技术特征摘要】
1.一种人体疲劳监测与反馈刺激系统，其特征在于，通过对各个肢体运动加速度的动态变化评价，进行反馈振动刺激，自适应调整各个肢体趋于平衡；具体结构为：由A)一双鞋垫、B)两只小腿部绑带、C)两只大腿部绑带、D)一只腰部绑带组成；每只鞋垫A内部包含1个加速度传感单元，位于鞋垫中心位置，还包含1个触觉振子单元，位于足跟位置；每只小腿部绑带B包含1个加速度传感单元和1个触觉振子单元，两个单元的位置均可调整；每只大腿部绑带C包含1个加速度传感单元和1个触觉振子单元，两个单元的位置均可调整；腰部绑带D中包含1个加速度传感单元和1个触觉振子单元，均位于腰部正后方；系统各部分中的触觉振子单元和加速度传感单元成对存在；腰部绑带D中包含整个系统的处理单元D1、存储单元D2、驱动单元D3以及电源装置D4。2.如权利要求1所述处理单元，负责加速度动态变化评价和反馈控制，包含4个模块，依次为：复杂网络分析模块、启停控制模块、复杂度分析模块、振动强度评估模块；其中，复杂网络分析模块的输入为加速度传感单元[N1，N2，...，Ni]的信号，该模块以每个加速度传感单元为网络节点，以加速度传感单元信号两两之间的相似程度为边的权重，构建整个加速度复杂网络，得到每个节点的实时网络节点参数矩阵β(t)＝[β1(t)，β2(t)，...，βi(t)]，输出至后级的启停控制模块；启停控制模块的输入为实时节点参数矩阵β(t)＝[β1(t)，β2(t)，...，βi(t)]和在人体非疲劳状态下测得的网络节点参数参考矩阵β(0)＝[β1(0)，β2(0)，...，βi(0)]，通过滑模控制比较β(t)与β(0)两个矩阵，得到每个节点的振动启停状态矩阵S(t)＝[S1(t)，S2(t)，...，Si(t)]，并通过双阈值控制更新每个触觉振子的振动强度设定参数γ(t)＝[γ1(t)，γ2(t)，...，γi(t)]，具体策略如下：1)若Si(t)高于高阈值，则在复杂度分析模块中对加速度传感器Ni的信号时间序列复杂度分析得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：张庭威，周殿阁，王汉斌，郑亦嘉，吴松杰，张珏，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：北京,11