一种基于多点标定的外骨骼步态检测方法及可穿戴设备技术

本发明专利技术提供了一种基于多点标定的外骨骼步态检测方法及可穿戴设备，方法包括持续获取用户左右髋关节活动时的角度值，基于获取的左右髋关节角度值，用两个波形图分别表示左侧髋关节和右侧髋关节的步态，基于左侧髋关节的步态波形图和右侧髋关节的步态波形图划分用户的步态周期，记录预设数量的步态周期，将包含记录的步态周期的左侧髋关节的步态波形图和右侧髋关节的步态波形图拟合，形成拟合波形图以完成外骨骼步态检测。本发明专利技术提出的方法通过多点标定实现了动作检测，不需使用现有技术中基于场景判断、模式识别等预测算法，需要采集的数据总量较小、计算量不大，不易出现漏报误报情况，同时具有成本低、实时性高的优点。实时性高的优点。实时性高的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多点标定的外骨骼步态检测方法及可穿戴设备


[0001]本专利技术属于动作分析
，具体涉及一种基于多点标定的外骨骼步态检测方法及可穿戴设备。

技术介绍

[0002]步态(gait)是指人体步行时的姿态和行为特征，人体通过髋、膝、踝、足趾的一系列连续活动，使身体沿着一定方向移动的过程。步态涉及行为习惯、职业、教育、年龄及性别等因素，也受到多种疾病的影响。步行的控制十分复杂，包括中枢命令、身体平衡及协调控制，涉及下肢各关节和肌肉的协同运动，同时也与上肢和躯干的姿势有关。任何环节的失调都可能影响步态，而异常也有可能被代偿或掩盖。正常步态具有稳定性、周期性和节律性、方向性、协调性以及个体差异性。
[0003]步态分析(gait analysis)是研究步行规律的检查方法，旨在通过生物力学和运动学手段，揭示步态异常的关键环节及影响因素，从而指导康复评估和治疗，能够应用于临床诊断、疗效评估、机理研究、运动指导及机器人等多个方面。
[0004]目前的步态分析主要使用的方法是基于场景判断、模式识别等预测算法利用机器学习及姿态信息对步态相位进行识别，但实时性低、采集数据量大、计算量大、模型和算法都较为复杂，而且会出现重要信息的漏报或误报的情况，同时也有一定的误差概率。

技术实现思路

[0005]为了克服上述现有技术的缺陷，本专利技术提出了一种基于多点标定的外骨骼步态检测方法，所述方法包括：
[0006]持续获取用户左右髋关节活动时的角度值；
[0007]基于获取的左右髋关节角度值，用两个波形图分别表示左侧髋关节和右侧髋关节的步态；
[0008]基于所述左侧髋关节的步态波形图和所述右侧髋关节的步态波形图划分用户的步态周期，记录预设数量的步态周期；被记录的所述步态周期中不包含异常步态；
[0009]将包含记录的步态周期的所述左侧髋关节的步态波形图和右侧髋关节的步态波形图拟合，形成拟合波形图以完成外骨骼步态检测。
[0010]具体地，异常步态通过对所述用户左侧髋关节及右侧髋关节的步态比对以进行分别，对所述用户左侧髋关节及右侧髋关节的步态的比对包括：
[0011]标定步态周期中左右髋关节达到特定角度的至少两个时间点，将本次步态周期和前次步态周期达到第一特定角度、第二特定角度的时间点分别作为第一时间点、第二时间点，比较本次步态周期和所述前次步态周期的中第一时间点、第二时间点的时序后，将所述第一特定角度和所述第二特定角度中的至少一个替换为另一已标定的特定角度继续进行比较，直至完成预设数量的时间差的比较；所述前次步态周期中不包含异常步态；
[0012]若所述前次步态周期的第一时间点及第二时间点的时序与本次步态周期的第一
时间点及第二时间点的时序一致，则判断用户本次步态周期中不包含异常步态；
[0013]若所述前次步态周期的第一时间点及第二时间点的时序与本次步态周期的第一时间点及第二时间点的时序不一致，则判断用户本次步态周期中包含异常步态。
[0014]进一步地，对所述用户左侧髋关节及右侧髋关节的步态的比对还包括：
[0015]针对同一髋关节选取所述第一时间点、所述第二时间点，比较本次步态周期和所述前次步态周期的中第一时间点、第二时间点的时间差；
[0016]若所述前次步态周期的第一时间点及第二时间点的时间差与本次步态周期的第一时间点及第二时间点的时间差之间的差值不超出预设的第一误差阈值，则判断用户本次步态周期中不包含异常步态；
[0017]若所述前次步态周期的第一时间点及第二时间点的时间差与本次步态周期的第一时间点及第二时间点的时间差之间的差值超出所述第一误差阈值，则判断用户本次步态周期中包含异常步态。
[0018]优选地，对所述用户左侧髋关节及右侧髋关节的步态的比对还包括：
[0019]将左侧髋关节到达第一特定角度的第一时间点和到达第二特定角度的第二时间点的时间差值设置为第一时间差，将右侧髋关节到达第一特定角度的第一时间点和到达第二特定角度的第二时间点的时间差值设置为第二时间差；
[0020]若所述第一时间差和所述第二时间差的差值不超出预设的第二误差阈值，则判断用户本次步态周期中不包含异常步态；
[0021]若所述第一时间差和所述第二时间差的差值超出所述第二误差阈值，则判断用户本次步态周期中包含异常步态。
[0022]可选地，任一步态周期内标定的左右髋关节达到特定角度的时间点包括：
[0023]左侧髋关节和右侧髋关节分别达到最大角度值的时间点；
[0024]左侧髋关节和右侧髋关节分别达到最小角度值的时间点；
[0025]左侧髋关节和右侧髋关节两者达到相同角度值的时间点。
[0026]优选地，所述方法还包括：
[0027]若用户的本次步态周期为用户的首次步态周期，判定本次步态周期中是否包含异常步态的方法包括：
[0028]标定本次步态周期中左右髋关节达到特定角度的至少两个时间点，针对同一髋关节，将本次步态周期和预设的标准步态周期达到第一特定角度、第二特定角度的时间点分别作为第一时间点、第二时间点，比较本次步态周期和所述标准步态周期的中第一时间点、第二时间点的时间差后，将所述第一特定角度和所述第二特定角度中的至少一个替换为另一已标定的特定角度继续进行比较，直至完成预设数量的时间差的比较；
[0029]若所述标准步态周期的第一时间点及第二时间点的时间差与本次步态周期的第一时间点及第二时间点的时间差之间的差值不超出预设的第三误差阈值，则判断用户本次步态周期中不包含异常步态；
[0030]若所述标准步态周期的第一时间点及第二时间点的时间差与本次步态周期的第一时间点及第二时间点的时间差之间的差值超出所述第三误差阈值，则判断用户本次步态周期中包含异常步态。
[0031]优选地，所述方法还包括：
[0032]若用户的本次步态周期不为用户的首次步态周期，且在用户本次步态周期之前的步态周期中均包含异常步态，将用户的本次步态周期设置为用户的首次步态周期。
[0033]进一步地，所述方法还包括：
[0034]若确定首次步态周期不包含异常步态，将所述标准步态周期的波形替换首次步态周期的波形。
[0035]具体地，所述将包含记录的步态周期的所述左侧髋关节的步态波形图和右侧髋关节的步态波形图拟合，形成拟合波形图以完成外骨骼步态检测包括：
[0036]分别赋予左右髋关节的最大角度值、左右髋关节的最小角度值及左右髋关节的步态波形图的波形有效值不同的权重；
[0037]基于赋予的权重，使左右髋关节的步态波形图的波形中的至少一个进行垂直平移，以叠加左右髋关节的步态波形图的波形，形成叠加波形；所述叠加波形的波形交点为左侧髋关节和右侧髋关节两者达到相同角度值的时间点；
[0038]通过将所述叠加波形的波形交点垂直平移至坐标系的水平坐标轴上的方式，得到所述拟合波形图以完成外骨骼步态检测。
[0039]本专利技术还提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多点标定的外骨骼步态检测方法，其特征在于，所述方法包括：持续获取用户左右髋关节活动时的角度值；基于获取的左右髋关节角度值，用两个波形图分别表示左侧髋关节和右侧髋关节的步态；基于所述左侧髋关节的步态波形图和所述右侧髋关节的步态波形图划分用户的步态周期，记录预设数量的步态周期；被记录的所述步态周期中不包含异常步态；将包含记录的步态周期的所述左侧髋关节的步态波形图和右侧髋关节的步态波形图拟合，形成拟合波形图以完成外骨骼步态检测。2.根据权利要求1所述的基于多点标定的外骨骼步态检测方法，其特征在于，异常步态通过对所述用户左侧髋关节及右侧髋关节的步态比对以进行分别，对所述用户左侧髋关节及右侧髋关节的步态的比对包括：标定步态周期中左右髋关节达到特定角度的至少两个时间点，将本次步态周期和前次步态周期达到第一特定角度、第二特定角度的时间点分别作为第一时间点、第二时间点，比较本次步态周期和所述前次步态周期的中第一时间点、第二时间点的时序后，将所述第一特定角度和所述第二特定角度中的至少一个替换为另一已标定的特定角度继续进行比较，直至完成预设数量的时间差的比较；所述前次步态周期中不包含异常步态；若所述前次步态周期的第一时间点及第二时间点的时序与本次步态周期的第一时间点及第二时间点的时序一致，则判断用户本次步态周期中不包含异常步态；若所述前次步态周期的第一时间点及第二时间点的时序与本次步态周期的第一时间点及第二时间点的时序不一致，则判断用户本次步态周期中包含异常步态。3.根据权利要求2所述的基于多点标定的外骨骼步态检测方法，其特征在于，对所述用户左侧髋关节及右侧髋关节的步态的比对还包括：针对同一髋关节选取所述第一时间点、所述第二时间点，比较本次步态周期和所述前次步态周期的中第一时间点、第二时间点的时间差；若所述前次步态周期的第一时间点及第二时间点的时间差与本次步态周期的第一时间点及第二时间点的时间差之间的差值不超出预设的第一误差阈值，则判断用户本次步态周期中不包含异常步态；若所述前次步态周期的第一时间点及第二时间点的时间差与本次步态周期的第一时间点及第二时间点的时间差之间的差值超出所述第一误差阈值，则判断用户本次步态周期中包含异常步态。4.根据权利要求2所述的基于多点标定的外骨骼步态检测方法，其特征在于，对所述用户左侧髋关节及右侧髋关节的步态的比对还包括：将左侧髋关节到达第一特定角度的第一时间点和到达第二特定角度的第二时间点的时间差值设置为第一时间差，将右侧髋关节到达第一特定角度的第一时间点和到达第二特定角度的第二时间点的时间差值设置为第二时间差；若所述第一时间差和所述第二时间差的差值不超出预设的第二误差阈值，则判断用户本次步态周期中不包含异常步态；若所述第一时间差和所述第二时间差的差值超出所述第二误差阈值，则判断用户本次步态周期中包含异常步态。
5.根据权利要求2
‑
4任一项所述的基于多点...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱瀚琦，王申宝，
申请(专利权)人：深圳市英汉思动力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：