一种步态分类方法的再优化技术

本发明专利技术公开了一种步态分类方法的再优化，涉及步态分析技术领域，包括以下步骤：S10：采集若干组不同人群行走时的足部压力信息以及步幅信息，并对应记录不同人群的身份特征信息，S20：根据S10中不同人群行走时的足部信息得到不同人群行走时足部的压力以及行走时的步幅大小。该步态分类方法的再优化，通过前期的数据采集，特征值提取，对采集到的数据进行分析处理，得出一个类函数模型，通过该模型输入一些新患者的基本信息之后，将获得该名患者的最佳适配规划步态，通过这套对应机制可以有效地获得新患者的步态相关的关键性信息，利用这些信息对新患者进行康复步态的规划，能有效降低患者在康复训练中的不匹配性，提高患者康复训练的效率。

Re optimization of a gait classification method

【技术实现步骤摘要】
一种步态分类方法的再优化
本专利技术涉及步态分析
，具体为一种步态分类方法的再优化。
技术介绍
随着近些年来老龄化程度的加剧和各种意外的发生，我国下肢运动障碍的病患人口也逐年增加，而针对这些患者当前的康复训练大都采用标准的步态进行训练，众所周知每个人的步态与其他人相对比都具有很大的差异性，而针对每个人的康复训练标准步态又难以满足每一位患者的需求，在实际的操作过程中，为了减少不必要的麻烦，就采用了一刀切的康复训练方式对每一位与众不同的患者进行康复训练，这是不明智的，同样地其康复训练结果也不很理想。以一种恒定的无差别的康复训练过程去应对每一位患者，显然这种做法是不科学的，通过实际的考察发现这种做法确实存在很大的问题，例如：有些患者由于先天自身身体条件的问题走路方式跟不同的大部分人有很大的区别，而该类患者在进行康复训练的时候如果采用标准的步态来进行康复训练，很有可能会对该名患者造成二次伤害，另外在有些情况下，患者仅仅是由于自己的一部分肌肉需要进行康复训练，传统的康复训练方法就显得不那么明智了，采用传统方式将会造成很大程度上的资源浪费，并本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种步态分类方法的再优化，其特征在于，包括以下步骤：/nS10：采集若干组不同人群行走时的足部压力信息以及步幅信息，并对应记录不同人群的身份特征信息；/nS20：根据S10中不同人群行走时的足部信息得到不同人群行走时足部的压力以及行走时的步幅大小；/nS30：将步骤S20中得到的不同人群的信息(足部的压力以及行走时的步幅大小)对应S10其的身份特征信息，并一同输入数据库，建立一个比较有代表性的人类步态数据库；/nS40：根据S30中具有代表性的数据库的数据进行分析处理，进而得出一个类函数模型；/nS50：通过S40中得到的类函数模型，在患者穿戴上康复外骨骼设备的前提下，再输入一些患者的身份...

【技术特征摘要】
1.一种步态分类方法的再优化，其特征在于，包括以下步骤：
S10：采集若干组不同人群行走时的足部压力信息以及步幅信息，并对应记录不同人群的身份特征信息；
S20：根据S10中不同人群行走时的足部信息得到不同人群行走时足部的压力以及行走时的步幅大小；
S30：将步骤S20中得到的不同人群的信息(足部的压力以及行走时的步幅大小)对应S10其的身份特征信息，并一同输入数据库，建立一个比较有代表性的人类步态数据库；
S40：根据S30中具有代表性的数据库的数据进行分析处理，进而得出一个类函数模型；
S50：通过S40中得到的类函数模型，在患者穿戴上康复外骨骼设备的前提下，再输入一些患者的身份特征信息之后，能够通过上述类函数模型使系统自动计算并获得该名患者的最佳适配规划步态；
S60：根据S50在步态数据模型确立以后进行患者的康复训练，在康复训练的过程中根据当前外骨骼的数据(足部的压力以及行走时的步幅大小)返回信息通过控制算法对当前所采用的康复训练步态数据进行优化处理，优化处理过后的数据再重新应用到康复训练中去(重复此步骤)，形成适配该名患者的康复训练标准步态。
S70：在患者康复训练完成后，系统将患者的身份特征信息以及训练完成后的患者足部压力信息以及步幅信息记录一同输入人类步态数据库为后来患者提供数据依据。


2.根据权利要求1所述的一种步态分类方法的再优化，其特征在于：所述S10中足部信息采集时需要在采集人群的足底设置压力传感器，用以测量患者足部的压力，所述S10中步幅信息测量时在采集人群足背上设置惯性传感器，用以测量患者的步幅大小，S10中采集人群的身份特征信息测量时需要在用...

【专利技术属性】
技术研发人员：王瑷珲，喻俊，张帅帅，卢俊兰，
申请(专利权)人：河南水滴智能技术有限公司，中原工学院，
类型：发明
国别省市：河南;41