CN106805980A - 一种步态分析***及分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种步态分析***及分析方法，其中，所述步态分析***，包括智能终端和两信号采集***，所述信号采集***包括载体、压力传感器、加速度传感器、角速度传感器、MCU以及电池；所述MCU与智能终端通过蓝牙通讯无线连接；所述分析方法的分析过程如下：1）对采集到的压力信号进行两次滤波；2）进行起始触地信号检测，获得起始压力阈值Th，然后进行中间阈值检测，最后判断站立结束阈值；3）建立笛卡尔直角坐标系；4）求解当前压力中心点点位（x，y）；5）计算前掌、后跟内外翻系数；6）对称性SI判断；7）变异度CVt判断；8）内、外八字判断；9）足弓指数AI判断。本发明能够更全面、准确地分析出步态信息。

Description

一种步态分析***及分析方法

技术领域

本发明涉及步态分析技术领域，尤其涉及一种步态分析***及分析方法。

背景技术

步态是人体结构与功能、运动调节***、行为及心理活动在行走时的外在表现，但是，其中某个***或某些方面的功能障碍，都可引起步态异常。据调查显示，50％-60％的轻运动人群由于运动过程中步态不正确而患有不同程度的膝盖伤(统称跑步伤)；发育期行走姿态异常直接影响儿童成长阶段骨骼腿部甚至脊柱发育；步态异常具有对某些疾病有提示意义，如糖尿病足、下肢关节炎、下肢肌无力。通过步态分析可以实现对某些疾病的预防以及辅助性治疗。

步态分析是固体力学在生物***(即生物力学)的典型范例。步态判断与分析，是一门高尖端的专业医疗学科，目前尚处于科研级，监测设备门槛高，专业度也极高，人们享用设备的成本也相当高，例如德国的Proxomed、美国的Biodex等步态测试设备。目前尚没有消费级步态监测产品，能通过个体数据指导健康运动及临床辅助诊疗的产品。因此，提供一种方便，快捷，精准的步态分析方法，为医生、运动教练、用户自己提供客观的步态分析依据及康复治疗、矫正或运动改善后的效果评估，已经刻不容缓。

发明内容

针对现有技术存在的上述不足，本发明的目的在于提供一种步态分析***及分析方法，能够更全面、准确地分析出步态信息。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是这样的：一种步态分析***，其特征在于：包括具有蓝牙通讯功能的智能终端和两信号采集***，所述信号采集***包括载体、压力传感器、加速度传感器、角速度传感器、MCU以及电池；所述载体的形状与鞋垫的形状一致；所述压力传感器采用薄膜电阻式压力片，并为若干个，其中，载体对应足跟、跖趾关节及大拇指处分布的压力传感器间距为4mmX4mm，载体对应足弓处分布的压力传感器间距为20mmX20mm，载体其余区域的压力传感器间距为10mmX10mm；所述加速度传感器、角速度传感器、MCU和电池设于一电路板上，该电路板位于载体对应足弓位置处，并设于压力传感器与载体之间；所述压力传感器、加速度传感器、角速度传感器均与MCU相连，所述电池为各个电子元件供电；

所述MCU具有A/D转换功能、串口通信功能以及蓝牙通信功能，并与智能终端通过蓝牙通讯无线连接；所述智能终端接收到MCU发送的数据后，处理得到步态信息。

进一步地，所述智能终端在处理过程中，分别对两信号采集***传输的数据进行处理，其具体处理过程如下：

1)对采集到的压力信号进行两次滤波：先经过一个10Hz的低通滤波器滤除高频噪声，然后通过一个1Hz的高通滤波器滤除基线漂移；

2)进行起始触地信号检测，获得起始压力阈值Th，然后进行中间阈值检测，最后判断站立结束阈值，其中，中间阈值包括两个峰值和一个谷值；起始阈值和结束阈值之间的时间差值为站立相St，起始阈值与前一个起始阈值之间的时间差值记为一个步态周期Gt；

3)建立笛卡尔直角坐标系，通过该笛卡尔直角坐标系，能够反映出载体与地面接触时各个压力传感器的位置；其中，X轴代表各压力传感器与原点的水平距离，Y轴代表各压力传感器与原点的垂直距离；

4)根据步骤3)建立的笛卡尔直角坐标系，根据当前状态：(X1，Y1)，(X2，Y2)，……，(Xn，Yn)为某一时刻各压力传感器在笛卡尔坐标系中的坐标点，P1，P2，……，Pn为对应压力传感器的压力值，求解当前压力中心点点位(x，y)：

其中，x＝(x1*p1+x2*p2+……+xn*pn)/(p1+p2+……+pn),

y＝(y1*p1+y2*p2+……+yn*pn)/(p1+p2+……+pn)；

5)计算前掌、后跟内外翻系数：

根据采集到的压力数据，计算前脚掌内外侧的压力比：

式中：Pf表示前掌内外翻系数，Fm为前掌内侧压力值，Fl为前掌外侧压力值；如果Pf小于50％则表示前掌外翻，Pf在50～70％之间表示正常，Pf大于70％则表示前掌内翻；

后跟内外侧的压力比：

式中：Ph表示后跟内外翻系数，Hm为后跟内侧压力值，Hl为后跟外侧压力值；Ph小于40％表示后跟外翻，Ph在40～60％为正常范围，Ph大于60％则表示后跟内翻；

6)对称性SI判断：

式中：X_L表示左脚摆动相时长，X_R表示右脚摆动相时长，SI变化区间为0～100，其中，SI<15％则视为正常值，如果SI>25％则视为异常；

7)变异度CVt判断：

式中：SDt表示一段时间内左脚或者右脚站立相的标准差，MNt表示一段时间内左脚或右脚站立相的平均值，其中，CVt在3～5％表示稳定性好，CVt超过12％则表示稳定性差；

8)内、外八字判断：根据角速度传感器采集的行走过程中的前进角的度数进行判定，其中，前进角小于5°则判定为内八字，5～15°为正常值，大于15°则判定为外八字；

9)足弓指数AI判断：

式中，Sn为非足弓区域压力总和，Sa为足弓区域压力总和；其中，AI<21％，表示足弓过高，如果AI>28％则表示足弓过低，21～28％之间为正常范围。

进一步地，所述信号采集***还包括一Flash存储器，所述Flash存储器也设于电路板上，并与MCU相连。

进一步地，所述MCU采用DA14580芯片，所述加速度传感器采用LIS3DH芯片。

一种基于上述步态分析***的分析方法，分别对两信号采集***传输的数据进行处理，其具体处理过程如下：

1)对采集到的压力信号进行两次滤波：先经过一个10Hz的低通滤波器滤除高频噪声，然后通过一个1Hz的高通滤波器滤除基线漂移；

2)进行起始触地信号检测，获得起始压力阈值Th，然后进行中间阈值检测，最后判断站立结束阈值，其中，中间阈值包括两个峰值和一个谷值；起始阈值和结束阈值之间的时间差值为站立相St，起始阈值与前一个起始阈值之间的时间差值记为一个步态周期Gt；

3)建立笛卡尔直角坐标系，通过该笛卡尔直角坐标系，能够反映出载体与地面接触时各个压力传感器的位置；其中，X轴代表各压力传感器与原点的水平距离，Y轴代表各压力传感器与原点的垂直距离；

4)根据步骤3)建立的笛卡尔直角坐标系，根据当前状态：(X1，Y1)，(X2，Y2)，……，(Xn，Yn)为某一时刻各压力传感器在笛卡尔坐标系中的坐标点，P1，P2，……，Pn为对应压力传感器的压力值，求解当前压力中心点点位(x，y)：

其中，x＝(x1*p1+x2*p2+……+xn*pn)/(p1+p2+……+pn),

y＝(y1*p1+y2*p2+……+yn*pn)/(p1+p2+……+pn)；

5)计算前掌、后跟内外翻系数：

根据采集到的压力数据，计算前脚掌内外侧的压力比：

式中：Pf表示前掌内外翻系数，Fm为前掌内侧压力值，Fl为前掌外侧压力值；如果Pf小于50％则表示前掌外翻，Pf在50～70％之间表示正常，Pf大于70％则表示前掌内翻；

后跟内外侧的压力比：

式中：Ph表示后跟内外翻系数，Hm为后跟内侧压力值，Hl为后跟外侧压力值；Ph小于40％表示后跟外翻，Ph在40～60％为正常范围，Ph大于60％则表示后跟内翻；

6)对称性SI判断：

式中：X_L表示左脚摆动相时长，X_R表示右脚摆动相时长，SI变化区间为0～100，其中，SI<15％则视为正常值，如果SI>25％则视为异常；

7)变异度CVt判断：

式中：SDt表示一段时间内左脚或者右脚站立相的标准差，MNt表示一段时间内左脚或右脚站立相的平均值，其中，CVt在3～5％表示稳定性好，CVt超过12％则表示稳定性差；

8)内、外八字判断：根据角速度传感器采集的行走过程中的前进角的度数进行判定，其中，前进角小于5°则判定为内八字，5～15°为正常值，大于15°则判定为外八字；

9)足弓指数AI判断：

式中，Sn为非足弓区域压力总和，Sa为足弓区域压力总和；其中，AI<21％，表示足弓过高，如果AI>28％则表示足弓过低，21～28％之间为正常范围。

与现有技术相比，本发明具有如下优点：

1、整个步态分析***结构简单，测量更加全面、准确；成本低廉，可用于大规模筛查。

2、本方法通过对用户在行走或运动过程中基于足部的各种参数进行实时采集和算法处理，能够实现实时检测与分析用户步态，并且分析过程方便快捷，准确度高；同时，能够将步态数据可视化，形成图像，实现人体运动功能的定量分析。

附图说明

图1为信号采集***的结构示意图。

图2为信号传感器的电路原理框图。

图3为智能终端的处理流程图。

图4为信号采集***采集到的压力信号曲线图。

图中：1—载体，2—压力传感器，3—电路板。

具体实施方式

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明。

实施例：参见图1、图2，一种步态分析***，包括具有蓝牙通讯功能的智能终端和两信号采集***，所述信号采集***包括载体1、压力传感器2、加速度传感器、角速度传感器、MCU以及电池；所述载体1的形状与鞋垫的形状一致。

所述压力传感器2采用薄膜电阻式压力片，并为若干个；具体实施过程中，采取受力大的地方压力传感器2分布密集，受力小的地方压力传感器2分布稀疏的原则，其中，载体1对应足跟、跖趾关节及大拇指处分布的压力传感器2间距为4mmX4mm，载体1对应足弓处分布的压力传感器2间距为20mmX20mm，载体1其余区域的压力传感器2间距为10mmX10mm；由于足底各部位受力不均匀，足跟、跖趾关节、大拇指处受力大，足弓部位基本不受力，所以受力大的部位传感器分布密集度更高，以更精确的测量受力点位置；而受力小的部位传感器密集度较低，这些位置不需要精准的点位分析，从而大大提高了压力中心测量精度，同时尽可能降低成本。

所述加速度传感器、角速度传感器、MCU和电池设于一电路板3上，所述加速度传感器采用LIS3DH芯片，采集三个方向的加速度信号，以辅助整个步态检测,当压力传感器2有压力变化而加速度计无变化时，则说明用户没有运动，只是静态压力变化；只有当压力传感器2有变化，同时加速剂有变化说明用户在运动。该电路板3位于载体1对应足弓位置处，并设于压力传感器2与载体1之间；其中，电路板3与压力传感器2中间添加有一层缓冲材料，以避免电路板3对压力传感器2的影响。所述压力传感器2、加速度传感器、角速度传感器均与MCU相连，所述电池为各个电子元件供电。

所述MCU具有A/D转换功能、串口通信功能以及蓝牙通信功能，并与智能终端通过蓝牙通讯无线连接；具体实施时，所述MCU采用DA14580芯片，该芯片是一款具有蓝牙低功耗(BLE)功能的单片机芯片，支持蓝牙4.0通信协议，同时具有A/D采样、串口通信等基本的MCU功能。所述智能终端接收到MCU发送的数据后，处理得到步态信息。为更好地存储数据，所述信号采集***还包括一Flash存储器，所述Flash存储器也设于电路板3上，并与MCU相连。

参见图3，所述智能终端在处理过程中，分别对两信号采集***传输的数据进行处理，其具体处理过程如下：

1)对采集到的压力信号进行两次滤波：先经过一个10Hz的低通滤波器滤除高频噪声，然后通过一个1Hz的高通滤波器滤除基线漂移。

2)参见图4，进行起始触地信号检测，其中，触地时长It，获得起始压力阈值Th，然后进行中间阈值检测，最后判断站立结束阈值，其中，中间阈值包括两个峰值(Pa1和Pa1)和一个谷值(Va)；起始阈值和结束阈值之间的时间差值为站立相St，起始阈值与前一个起始阈值之间的时间差值记为一个步态周期Gt。

3)建立笛卡尔直角坐标系，通过该笛卡尔直角坐标系，能够反映出载体与地面接触时各个压力传感器的位置；其中，X轴代表各压力传感器与原点的水平距离，Y轴代表各压力传感器与原点的垂直距离。

4)根据步骤3)建立的笛卡尔直角坐标系，根据当前状态：(X1，Y1)，(X2，Y2)，……，(Xn，Yn)为某一时刻各压力传感器在笛卡尔坐标系中的坐标点，P1，P2，……，Pn为对应压力传感器的压力值，求解当前压力中心点点位(x，y)：

其中，x＝(x1*p1+x2*p2+……+xn*pn)/(p1+p2+……+pn)；

y＝(y1*p1+y2*p2+……+yn*pn)/(p1+p2+……+pn)。

5)计算前掌、后跟内外翻系数：

根据采集到的压力数据，计算前脚掌内外侧的压力比：

式中：Pf表示前掌内外翻系数，Fm为前掌内侧压力值，Fl为前掌外侧压力值，其中，Fl为将前掌外侧对应的压力传感器采集到的压力值加总起来的总压力值；如果Pf小于50％则表示前掌外翻，Pf在50～70％之间表示正常，Pf大于70％则表示前掌内翻；

后跟内外侧的压力比：

式中：Ph表示后跟内外翻系数，Hm为后跟内侧压力值，Hl为后跟外侧压力值，Hl为将后跟内外侧对应的压力传感器采集到的压力值加总起来的总压力值；Ph小于40％表示后跟外翻，Ph在40～60％为正常范围，Ph大于60％则表示后跟内翻。

6)对称性SI判断：

式中：X_L表示左脚(即其中一个信号采集***)摆动相时长，X_R表示右脚(另一个信号采集***)摆动相时长，其中，X_L和X_R根据2)中描述的方法获得，其中，摆动相时长＝步态周期Gt-站立相St；SI变化区间为0～100，其中，SI<15％则视为正常值，如果SI>25％则视为异常。

7)变异度CVt判断：

式中：SDt表示一段时间内左脚或者右脚(信号采集***)站立相的标准差，MNt表示一段时间内左脚或右脚(信号采集***)站立相的平均值，其中，CVt在3～5％表示稳定性好，CVt超过12％则表示稳定性差。

8)内、外八字判断：根据角速度传感器采集的行走过程中的前进角(即载体的长度方向与行走过程中前进的方向之间的夹角)的度数进行判定，其中，前进角小于5°则判定为内八字，5～15°为正常值，大于15°则判定为外八字。

9)足弓指数AI判断：

式中，Sn为非足弓区域压力总和，Sa为足弓区域压力总和，计算出足弓区域占整个脚掌的比例AI；其中，AI<21％，表示足弓过高，如果AI>28％则表示足弓过低，21～28％之间为正常范围。

一种基于上述步态分析***的分析方法，分别对两信号采集***传输的数据进行分析，其具体分析过程如下：

1)对采集到的压力信号进行两次滤波：先经过一个10Hz的低通滤波器滤除高频噪声，然后通过一个1Hz的高通滤波器滤除基线漂移。

2)参见图4，进行起始触地信号检测，其中，触地时长It，获得起始压力阈值Th，然后进行中间阈值检测，最后判断站立结束阈值，其中，中间阈值包括两个峰值(Pa1和Pa1)和一个谷值(Va)；起始阈值和结束阈值之间的时间差值为站立相St，起始阈值与前一个起始阈值之间的时间差值记为一个步态周期Gt。

3)建立笛卡尔直角坐标系，通过该笛卡尔直角坐标系，能够反映出载体与地面接触时各个压力传感器的位置；其中，X轴代表各压力传感器与原点的水平距离，Y轴代表各压力传感器与原点的垂直距离。

4)根据步骤3)建立的笛卡尔直角坐标系，根据当前状态：(X1，Y1)，(X2，Y2)，……，(Xn，Yn)为某一时刻各压力传感器在笛卡尔坐标系中的坐标点，P1，P2，……，Pn为对应压力传感器的压力值，求解当前压力中心点点位(x，y)：

其中，x＝(x1*p1+x2*p2+……+xn*pn)/(p1+p2+……+pn)；

y＝(y1*p1+y2*p2+……+yn*pn)/(p1+p2+……+pn)。

5)计算前掌、后跟内外翻系数：

根据采集到的压力数据，计算前脚掌内外侧的压力比：

式中：Pf表示前掌内外翻系数，Fm为前掌内侧压力值，Fl为前掌外侧压力值，其中，Fl为将前掌外侧对应的压力传感器采集到的压力值加总起来的总压力值；如果Pf小于50％则表示前掌外翻，Pf在50～70％之间表示正常，Pf大于70％则表示前掌内翻；

后跟内外侧的压力比：

式中：Ph表示后跟内外翻系数，Hm为后跟内侧压力值，Hl为后跟外侧压力值，Hl为将后跟内外侧对应的压力传感器采集到的压力值加总起来的总压力值；Ph小于40％表示后跟外翻，Ph在40～60％为正常范围，Ph大于60％则表示后跟内翻。

6)对称性SI判断：

式中：X_L表示左脚(即其中一个信号采集***)摆动相时长，X_R表示右脚(另一个信号采集***)摆动相时长，其中，X_L和X_R根据2)中描述的方法获得，其中，摆动相时长＝步态周期Gt-站立相St；SI变化区间为0～100，其中，SI<15％则视为正常值，如果SI>25％则视为异常。

7)变异度CVt判断：

式中：SDt表示一段时间内左脚或者右脚(信号采集***)站立相的标准差，MNt表示一段时间内左脚或右脚(信号采集***)站立相的平均值，其中，CVt在3～5％表示稳定性好，CVt超过12％则表示稳定性差。

8)内、外八字判断：根据角速度传感器采集的行走过程中的前进角(即载体的长度方向与行走过程中前进的方向之间的夹角)的度数进行判定，其中，前进角小于5°则判定为内八字，5～15°为正常值，大于15°则判定为外八字。

9)足弓指数AI判断：

式中，Sn为非足弓区域压力总和，Sa为足弓区域压力总和，计算出足弓区域占整个脚掌的比例AI；其中，AI<21％，表示足弓过高，如果AI>28％则表示足弓过低，21～28％之间为正常范围。

最后需要说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制技术方案，本领域的普通技术人员应当理解，那些对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (5)

1.一种步态分析***，其特征在于：包括具有蓝牙通讯功能的智能终端和两信号采集***，所述信号采集***包括载体、压力传感器、加速度传感器、角速度传感器、MCU以及电池；所述载体的形状与鞋垫的形状一致；所述压力传感器采用薄膜电阻式压力片，并为若干个，其中，载体对应足跟、跖趾关节及大拇指处分布的压力传感器间距为4mmX4mm，载体对应足弓处分布的压力传感器间距为20mmX20mm，载体其余区域的压力传感器间距为10mmX10mm；所述加速度传感器、角速度传感器、MCU和电池设于一电路板上，该电路板位于载体对应足弓位置处，并设于压力传感器与载体之间；所述压力传感器、加速度传感器、角速度传感器均与MCU相连，所述电池为各个电子元件供电；

所述MCU具有A/D转换功能、串口通信功能以及蓝牙通信功能，并与智能终端通过蓝牙通讯无线连接；所述智能终端接收到MCU发送的数据后，处理得到步态信息。

2.根据权利要求1所述的一种步态分析***，其特征在于：所述智能终端在处理过程中，分别对两信号采集***传输的数据进行处理，其具体处理过程如下：

1)对采集到的压力信号进行两次滤波：先经过一个10Hz的低通滤波器滤除高频噪声，然后通过一个1Hz的高通滤波器滤除基线漂移；

2)进行起始触地信号检测，获得起始压力阈值Th，然后进行中间阈值检测，最后判断站立结束阈值，其中，中间阈值包括两个峰值和一个谷值；起始阈值和结束阈值之间的时间差值为站立相St，起始阈值与前一个起始阈值之间的时间差值记为一个步态周期Gt；

3)建立笛卡尔直角坐标系，通过该笛卡尔直角坐标系，能够反映出载体与地面接触时各个压力传感器的位置；其中，X轴代表各压力传感器与原点的水平距离，Y轴代表各压力传感器与原点的垂直距离；

4)根据步骤3)建立的笛卡尔直角坐标系，根据当前状态：(X1，Y1)，(X2，Y2)，……，(Xn，Yn)为某一时刻各压力传感器在笛卡尔坐标系中的坐标点，P1，P2，……，Pn为对应压力传感器的压力值，求解当前压力中心点点位(x，y)：

其中，x＝(x1*p1+x2*p2+……+xn*pn)/(p1+p2+……+pn),

y＝(y1*p1+y2*p2+……+yn*pn)/(p1+p2+……+pn)；

5)计算前掌、后跟内外翻系数：

根据采集到的压力数据，计算前脚掌内外侧的压力比：

$P_f=\frac{F_m}{F_m+F_l}\&times;100\%;$

式中：Pf表示前掌内外翻系数，Fm为前掌内侧压力值，Fl为前掌外侧压力值；如果Pf小于50％则表示前掌外翻，Pf在50～70％之间表示正常，Pf大于70％则表示前掌内翻；

后跟内外侧的压力比：

$P_h=\frac{H_m}{H_m+H_l}\&times;100\%;$

式中：Ph表示后跟内外翻系数，Hm为后跟内侧压力值，Hl为后跟外侧压力值；Ph小于40％表示后跟外翻，Ph在40～60％为正常范围，Ph大于60％则表示后跟内翻；

6)对称性SI判断：

$SI=\frac{|X_L-X_R|}{0.5\&times;(X_L+X_R)}\&times;100\%;$

式中：X_L表示左脚摆动相时长，X_R表示右脚摆动相时长，SI变化区间为0～100，其中，SI<15％则视为正常值，如果SI>25％则视为异常；

7)变异度CVt判断：

${\mathrm{CV}}_t=\frac{{\mathrm{SD}}_t}{{\mathrm{MN}}_t}\&times;100\%$

式中：SDt表示一段时间内左脚或者右脚站立相的标准差，MNt表示一段时间内左脚或右脚站立相的平均值，其中，CVt在3～5％表示稳定性好，CVt超过12％则表示稳定性差；

8)内、外八字判断：根据角速度传感器采集的行走过程中的前进角的度数进行判定，其中，前进角小于5°则判定为内八字，5～15°为正常值，大于15°则判定为外八字；

9)足弓指数AI判断：

$AI=\frac{S_a}{S_n+S_a}\&times;100\%;$

式中，Sn为非足弓区域压力总和，Sa为足弓区域压力总和；其中，AI<21％，表示足弓过高，如果AI>28％则表示足弓过低，21～28％之间为正常范围。

3.根据权利要求1所述的一种步态分析***，其特征在于：所述信号采集***还包括一Flash存储器，所述Flash存储器也设于电路板上，并与MCU相连。

4.根据权利要求1所述的一种步态分析***，其特征在于：所述MCU采用DA14580芯片，所述加速度传感器采用LIS3DH芯片。

5.一种基于权利要求1所述步态分析***的分析方法，其特征在于：分别对两信号采集***传输的数据进行分析，其具体分析过程如下：

1)对采集到的压力信号进行两次滤波：先经过一个10Hz的低通滤波器滤除高频噪声，然后通过一个1Hz的高通滤波器滤除基线漂移；

2)进行起始触地信号检测，获得起始压力阈值Th，然后进行中间阈值检测，最后判断站立结束阈值，其中，中间阈值包括两个峰值和一个谷值；起始阈值和结束阈值之间的时间差值为站立相St，起始阈值与前一个起始阈值之间的时间差值记为一个步态周期Gt；

3)建立笛卡尔直角坐标系，通过该笛卡尔直角坐标系，能够反映出载体与地面接触时各个压力传感器的位置；其中，X轴代表各压力传感器与原点的水平距离，Y轴代表各压力传感器与原点的垂直距离；

4)根据步骤3)建立的笛卡尔直角坐标系，根据当前状态：(X1，Y1)，(X2，Y2)，……，(Xn，Yn)为某一时刻各压力传感器在笛卡尔坐标系中的坐标点，P1，P2，……，Pn为对应压力传感器的压力值，求解当前压力中心点点位(x，y)：

其中，x＝(x1*p1+x2*p2+……+xn*pn)/(p1+p2+……+pn),

y＝(y1*p1+y2*p2+……+yn*pn)/(p1+p2+……+pn)；

5)计算前掌、后跟内外翻系数：

根据采集到的压力数据，计算前脚掌内外侧的压力比：

$P_f=\frac{F_m}{F_m+F_l}\&times;100\%;$

式中：Pf表示前掌内外翻系数，Fm为前掌内侧压力值，Fl为前掌外侧压力值；如果Pf小于50％则表示前掌外翻，Pf在50～70％之间表示正常，Pf大于70％则表示前掌内翻；

后跟内外侧的压力比：

$P_h=\frac{H_m}{H_m+H_l}\&times;100\%;$

式中：Ph表示后跟内外翻系数，Hm为后跟内侧压力值，Hl为后跟外侧压力值；Ph小于40％表示后跟外翻，Ph在40～60％为正常范围，Ph大于60％则表示后跟内翻；

6)对称性SI判断：

$SI=\frac{|X_L-X_R|}{0.5\&times;(X_L+X_R)}\&times;100\%;$

式中：X_L表示左脚摆动相时长，X_R表示右脚摆动相时长，SI变化区间为0～100，其中，SI<15％则视为正常值，如果SI>25％则视为异常；

7)变异度CVt判断：

${\mathrm{CV}}_t=\frac{{\mathrm{SD}}_t}{{\mathrm{MN}}_t}\&times;100\%$

式中：SDt表示一段时间内左脚或者右脚站立相的标准差，MNt表示一段时间内左脚或右脚站立相的平均值，其中，CVt在3～5％表示稳定性好，CVt超过12％则表示稳定性差；

8)内、外八字判断：根据角速度传感器采集的行走过程中的前进角的度数进行判定，其中，前进角小于5°则判定为内八字，5～15°为正常值，大于15°则判定为外八字；

9)足弓指数AI判断：

$AI=\frac{S_a}{S_n+S_a}\&times;100\%;$

式中，Sn为非足弓区域压力总和，Sa为足弓区域压力总和；其中，AI<21％，表示足弓过高，如果AI>28％则表示足弓过低，21～28％之间为正常范围。