基于步态加速度的步态分析研究

　　步行是人类最基本的运动之一, 步态是指人行走的方式。人体的生理功能、病理力学甚至精神状态的各种变化都会不同程度地影响人体的步态[ 1] 。可以说, 步态从一个侧面反映出了人的健康状况和病态特征。正常的步态具有稳定性、周期性和节律性以及个体差异性。医学研究表明[ 2] , 步态分析对医疗上的异步病态、偏瘫等疾病的诊断; 对人体运动系统和神经系统疾病的病因分析; 骨、关节假体与义肢设计; 瘫痪病人的行走功能重建等预防和康复也提供了重要的信息, 已成为基础和临床研究中不可缺少的手段之一, 在人类学、体育学和宇航学等领域也具有特殊的价值。在现代化的体育训练中, 很多项目都可以通过步态特征来监测运动员的体能消耗情况、动作准确程度等, 从而制定出科学的训练方案。此外步态在机器人的行走、人的行为理解等研究上也有着其不可忽视的作用。

　　目前主流的步态特征分析是基于计算机视觉或在装备了复杂测试设备和分析工具的步态实验室完成, 基于计算机视觉的步态特征分析是建立在视频处理、图像处理的基础上的, 易受动态环境中多方面因素影响, 数据处理复杂度高, 而在步态实验室进行的步态特征分析由于设备和场地的限制, 难以普及。

　　本文设计了一套基于加速度传感器的便携式数据采集装置, 并基于此装置进行了步态分析。该便携式数据采集装置选用加速度传感器MMA7260采集人行走的三维加速度信号。由于人自然行走的步态加速度信号是准周期的时变信号, 本文重点分析了利用步态加速度的无偏自相关特性提取步态参数如步频、步长、步幅的方法, 以及通过分析、对比人单步( 左、右脚步) 与步态周期间的相关系数从而进行步态对称性评估的方法。实验表明, 本文设计的步态数据采集装置能准确提取步态加速度信号, 对用户的影响小, 不干扰人的正常活动。采用的步态参数提取与步态对称性评估方法能有效地分析测试对象的步态特征。

　　1 传感器选择及步态数据采集模块设计

　　近年来随着微型化、低功耗电子器件技术的迅猛发展, 惯性传感器的价格和体积显著下降, 通过步态加速度信号提取人步行的特征参数成为一种简便、可行的步态分析方法。本文设计的便携式步态数据采集模块用于实时采集人行走时的步态加速度信号。研究显示[ 3] , 虽然人在做剧烈运动时加速度值可能达到12 gn , 但人的躯干的加速度值不会超过6 gn , 因此, 用于采集人的步行的加速度传感器的精度范围大多选取在±6 g n 以内。MMA7260[ 4] 是美国Freescale 公司最近推出的一款低成本单芯片三轴加速度传感器, 它具有三轴向检测功能, 使便携式设备能够智能地回应位置、方位和移动的变化。并且MMA7260 提供休眠模式, 适合于电池充电的手持设备, 因此步态数据采集模块选用MMA7260 三轴加速度传感器采集人的物理活动加速度信号。