CN108175414A - 一种运动稳定性检测方法、服务器及*** - Google Patents

一种运动稳定性检测方法、服务器及*** Download PDF

Info

Publication number
CN108175414A
CN108175414A CN201711486866.8A CN201711486866A CN108175414A CN 108175414 A CN108175414 A CN 108175414A CN 201711486866 A CN201711486866 A CN 201711486866A CN 108175414 A CN108175414 A CN 108175414A
Authority
CN
China
Prior art keywords
coordinate
joint
represent
abscissa
ordinate
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201711486866.8A
Other languages
English (en)
Inventor
张广驰
钟万春
崔苗
林凡
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangdong University of Technology
Original Assignee
Guangdong University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangdong University of Technology filed Critical Guangdong University of Technology
Priority to CN201711486866.8A priority Critical patent/CN108175414A/zh
Publication of CN108175414A publication Critical patent/CN108175414A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1118—Determining activity level
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/08—Projecting images onto non-planar surfaces, e.g. geodetic screens
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Rehabilitation Tools (AREA)

Abstract

本申请公开了一种运动稳定性检测方法、服务器及***，包括：分别接收支撑腿的第一关节的支撑坐标和摆动腿的第一关节的摆动坐标；利用支撑坐标和摆动坐标计算出稳定区域边界；利用稳定区域边界计算出稳定值。本申请采集支撑腿的第一关节的支撑坐标和摆动腿的第一关节的摆动坐标，再利用支撑坐标和摆动坐标计算出稳定区域边界，最后利用稳定区域边界计算出稳定值，利用稳定值判定被测人的稳定性，能够更为准确的判断被测人的行走稳定性，实现了对被测人的行走能力进行客观量化考核。

Description

一种运动稳定性检测方法、服务器及***
技术领域
本发明涉及康复训练领域，特别涉及一种运动稳定性检测方法、服务器及***。
背景技术
随着医疗水平的提高，让更多的残疾人士可以实现双脚走路的梦想。要想实现这个梦想，就必须给这些残疾人士安装假肢，然后经过一段时间的康复训练才可以像正常人一样走路。但是现有的康复训练运动中，医生和患者只能仅凭肉眼主观判断行走运动的稳定性，缺乏客观的数据说明走的稳不稳。
因此，需要一种方法能够更为准确的判断被测人的行走稳定性，对被测人的行走能力进行客观量化考核。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种运动稳定性检测方法、服务器及***，能够更为准确的判断被测人的行走稳定性，对被测人的行走能力进行客观量化考核。其具体方案如下：
一种运动稳定性检测方法，包括：
分别接收支撑腿的第一关节的支撑坐标和摆动腿的第一关节的摆动坐标；
利用所述支撑坐标和所述摆动坐标计算出稳定区域边界；
利用所述稳定区域边界计算出稳定值；
其中，第一关节为人体的脚踝部位。
可选的，所述利用所述支撑坐标和所述摆动坐标计算出稳定区域边界的过程，包括：
利用预先测量的支撑脚的脚宽、摆动脚的脚宽、所述支撑坐标和所述摆动坐标，分别计算出支撑腿的第二坐标、第四坐标、摆动腿的第一坐标和第三坐标；
将所述第一坐标、所述第二坐标、所述第三坐标和所述第四坐标代入边界投影公式，分别计算出所述支撑腿与所述摆动腿的第一投影距离和第二投影距离；
分别计算出所述第一投影距离在x轴、y轴的分量、所述第二投影距离在x轴、y轴的分量，并带入区域边界公式，计算出稳定区域边界；
其中，所述边界投影公式为：
所述区域边界公式为：
式中，l′12表示所述第一投影距离，l′34表示所述第二投影距离，xA1和yA1分别表示所述第一坐标的横坐标和纵坐标，xA2和yA2分别表示所述第二坐标的横坐标和纵坐标，xA3和yA3分别表示所述第三坐标的横坐标和纵坐标，xA4和yA4分别表示所述第四坐标的横坐标和纵坐标，xQ1和yQ1分别表示所述第一投影距离在x轴、y轴的分量，xQ2和yQ2分别表示所述第二投影距离在x轴、y轴的分量，la表示脚尖到脚掌中心的距离，lb表示脚后跟到脚掌重心的距离，lm表示脚掌的长度，lm＝la+lb，xmax表示所述稳定区域边界的最大横坐标，xmin表示所述稳定区域边界的最小横坐标，ymax表示所述稳定区域边界的最大纵坐标，ymin表示所述稳定区域边界的最小纵坐标。
可选的，所述利用所述稳定区域边界计算出稳定值的过程，包括：
将所述稳定区域边界代入稳定值计算公式，计算出所述稳定值；
其中，所述稳定值计算公式为：γ＝min(dxmax,dxmin,dymax,dymin,dl′12,dl′34)；
式中，γ表示所述稳定值。
可选的，还包括：
利用第一关节移动坐标计算公式和第二关节移动坐标计算公式规划所述摆动腿的移动轨迹，以提高所述摆动腿的稳定性；其中，第二关节为人体连接腰和大腿之间的关节，
所述第一关节移动坐标计算公式包括：
所述第二关节移动坐标计算公式包括：
式中，xf(t)表示所述摆动腿的第一关节的横坐标，zf(t)表示所述摆动腿的第一关节的竖坐标，xfs表示所述摆动腿的第一关节的起始横坐标，zfs表示所述摆动腿的第一关节的起始竖坐标，xh(t)表示所述摆动腿的第二关节的横坐标，zh(t)表示所述摆动腿的第二关节的竖坐标，xh表示所述摆动腿的第二关节的起始横坐标，zh表示所述摆动腿的第二关节的起始竖坐标，L表示台阶的宽度，k表示步数，H表示台阶的高度，Tc表示一个步行周期，Td表示双脚支撑期，Tn表示被测人跨过一个台阶长度的时间，axh表示所述摆动腿的第二关节点横坐标方向的加速度，azh表示所述摆动腿的第二关节点竖坐标方向的加速度，θf表示脚掌与水平面的夹角，θfs表示第一关节的起始位置脚掌与水平面的夹角，θfe表示第一关节的结束位置脚掌与水平面的夹角。
本发明还公开了一种运动稳定性检测服务器，包括：
定位模块，用于分别获取支撑腿的第一关节的支撑坐标和摆动腿的第一关节的摆动坐标；
稳定区域计算模块，用于利用所述支撑坐标和所述摆动坐标计算出稳定区域边界；
稳定值计算模块，用于利用所述稳定区域边界计算出稳定值；
其中，第一关节为人体的脚踝部位。
可选的，所述稳定区域计算模块，包括：
坐标计算单元，用于利用预先测量的支撑脚的脚宽、摆动脚的脚宽、所述支撑坐标和所述摆动坐标，分别计算出支撑腿的第二坐标、第四坐标、摆动腿的第一坐标和第三坐标；
投影计算单元，用于将所述第一坐标、所述第二坐标、所述第三坐标和所述第四坐标代入边界投影公式，分别计算出所述支撑腿与所述摆动腿的第一投影距离和第二投影距离；
稳定区域计算单元，用于分别计算出所述第一投影距离在x轴、y轴的分量、所述第二投影距离在x轴、y轴的分量，并带入区域边界公式，计算出稳定区域边界；
式中，l′12表示所述第一投影距离，l′34表示所述第二投影距离，xA1和yA1分别表示所述第一坐标的横坐标和纵坐标，xA2和yA2分别表示所述第二坐标的横坐标和纵坐标，xA3和yA3分别表示所述第三坐标的横坐标和纵坐标，xA4和yA4分别表示所述第四坐标的横坐标和纵坐标，xQ1和yQ1分别表示所述第一投影距离在x轴、y轴的分量，xQ2和yQ2分别表示所述第二投影距离在x轴、y轴的分量，la表示脚尖到脚掌中心的距离，lb表示脚后跟到脚掌重心的距离，lm表示脚掌的长度，xmax表示所述稳定区域边界的最大横坐标，xmin表示所述稳定区域边界的最小横坐标，ymax表示所述稳定区域边界的最大纵坐标，ymin表示所述稳定区域边界的最小纵坐标。
可选的，所述稳定值计算模块，具体用于将所述稳定区域边界代入稳定值计算公式，计算出所述稳定值；
其中，所述稳定值计算公式为：γ＝min(dxmax,dxmin,dymax,dymin,dl′12,dl′34)；
式中，γ表示所述稳定值。
可选的，还包括：
轨迹规划模块，用于利用第一关节移动坐标计算公式和第二关节移动坐标计算公式规划所述摆动腿的移动轨迹，以提高所述摆动腿的稳定性；其中，第二关节为人体连接腰和大腿之间的关节，
所述第一关节移动坐标计算公式包括：
所述第二关节移动坐标计算公式包括：
式中，xf(t)表示所述摆动腿的第一关节的横坐标，zf(t)表示所述摆动腿的第一关节的竖坐标，xfs表示所述摆动腿的第一关节的起始横坐标，zfs表示所述摆动腿的第一关节的起始竖坐标，xh(t)表示所述摆动腿的第二关节的横坐标，zh(t)表示所述摆动腿的第二关节的竖坐标，xh表示所述摆动腿的第二关节的起始横坐标，zh表示所述摆动腿的第二关节的起始竖坐标，L表示台阶的宽度，k表示步数，H表示台阶的高度，Tc表示一个步行周期，Td表示双脚支撑期，Tn表示被测人跨过一个台阶长度的时间，axh表示所述摆动腿的第二关节点横坐标方向的加速度，azh表示所述摆动腿的第二关节点竖坐标方向的加速度，θf表示脚掌与水平面的夹角，θfs表示第一关节的起始位置脚掌与水平面的夹角，θfe表示第一关节的结束位置脚掌与水平面的夹角。
本发明还公开了一种运动稳定性检测***，包括如前述运动稳定性检测服务器，用于获取支撑腿的第一关节的支撑坐标和摆动腿的第一关节的摆动坐标的定位模块，用于将所述支撑坐标和摆动坐标发送至所述运动稳定性检测服务器的通信模块。
本发明中，运动稳定性检测方法，包括：分别接收支撑腿的第一关节的支撑坐标和摆动腿的第一关节的摆动坐标；利用支撑坐标和摆动坐标计算出稳定区域边界；利用稳定区域边界计算出稳定值。本发明采集支撑腿的第一关节的支撑坐标和摆动腿的第一关节的摆动坐标，再利用支撑坐标和摆动坐标计算出稳定区域边界，最后利用稳定区域边界计算出稳定值，利用稳定值判定被测人的稳定性，能够更为准确的判断被测人的行走稳定性，实现了对被测人的行走能力进行客观量化考核。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例公开的一种运动稳定性检测方法流程示意图；
图2为本发明实施例公开的一种运动稳定性检测服务器结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例公开了一种运动稳定性检测方法，参见图1所示，该方法包括：
S11：分别接收支撑腿的第一关节的支撑坐标和摆动腿的第一关节的摆动坐标。
具体的，可以利用安装在被测人支撑腿的第一关节和摆动腿的第一关节的定位模块采集被测人的支撑腿的第一关节的支撑坐标和摆动腿的第一关节的摆动坐标，定位模块通过通信模块发送至运动稳定性检测服务器，使运动稳定性检测服务器接收支撑坐标和摆动坐标，其中，第一关节为人体的脚踝部位。
S12：利用支撑坐标和摆动坐标计算出稳定区域边界。
具体的，人在上楼梯过程中支撑腿和摆动腿会保持在一个范围之内，以保证身体的稳定，因此，可以通过支撑坐标和摆动坐标计算出当前稳定区域边界，以此来判断被测人的支撑腿和摆动腿是否在上楼梯的过程中是否摆动过大，进而判断被测人行走是否稳定，S12可以具体包括S121至S123：
S121：利用预先测量的支撑脚的脚宽、摆动脚的脚宽、支撑坐标和摆动坐标，分别计算出支撑腿的第二坐标、第四坐标、摆动腿的第一坐标和第三坐标。
具体的，支撑腿的第二坐标、第四坐标、摆动腿的第一坐标和第三坐标，是分别通过支撑脚的脚宽和摆动脚的脚宽计算而得的，根据定位采集模块安装在脚踝部位到脚两边的差值，通过加减脚的跨度，从而得到位于脚两边的两个坐标，即支撑腿的第二坐标和第四坐标或摆动腿的第一坐标和第三坐标，例如，采集模块到支撑脚的一端距离为2cm，支撑脚宽度为10cm，支撑坐标为3，则支撑腿的第二坐标、第四坐标分别为1和11，摆动腿的第一坐标和第三坐标也是同理。
S122：将第一坐标、第二坐标、第三坐标和第四坐标代入边界投影公式，分别计算出支撑腿与摆动腿的第一投影距离和第二投影距离。
具体的，利用第一坐标、第二坐标、第三坐标和第四坐标，计算出支撑腿与摆动腿之间的长度距离，即第一投影距离和第二投影距离。
S123：分别计算出第一投影距离在x轴、y轴的分量、第二投影距离在x轴、y轴的分量，并带入区域边界公式，计算出稳定区域边界；
式中，l′12表示第一投影距离，l′34表示第二投影距离，xA1和yA1分别表示第一坐标的横坐标和纵坐标，xA2和yA2分别表示第二坐标的横坐标和纵坐标，xA3和yA3分别表示第三坐标的横坐标和纵坐标，xA4和yA4分别表示第四坐标的横坐标和纵坐标，xQ1和yQ1分别表示第一投影距离在x轴、y轴的分量，xQ2和yQ2分别表示第二投影距离在x轴、y轴的分量，la表示脚尖到脚掌中心的距离，lb表示脚后跟到脚掌重心的距离，lm表示脚掌的长度，lm＝la+lb，xmax表示稳定区域边界的最大横坐标，xmin表示稳定区域边界的最小横坐标，ymax表示稳定区域边界的最大纵坐标，ymin表示稳定区域边界的最小纵坐标。
可以理解的是，边界投影公式和区域边界公式是通过统计历史正常人在行走过程中的行走规律分析而得的。
S13:利用稳定区域边界计算出稳定值。
具体的，计算出稳定区域边界后，可以再依据稳定区域边界计算出当前被测人的稳定值，将稳定区域边界代入稳定值计算公式，计算出稳定值，利用稳定值判定被测人的稳定性，稳定值越大表明被测人走的越稳定，不易摔倒，稳定值越小，表明被测人摆动较大，不稳定，可以通过预设多个稳定值范围设定每个稳定值范围对应的稳定级别，从而判定被测人行走的稳定性；
其中，稳定值计算公式为：γ＝min(dxmax,dxmin,dymax,dymin,dl′12,dl′34)；
式中，γ表示稳定值。
可以理解的是，被测人可以为进行康复训练的患者，通过判断被测人行走的稳定性，可以提高被测人的训练效果。
可见，本发明实施例采集支撑腿的第一关节的支撑坐标和摆动腿的第一关节的摆动坐标，再利用支撑坐标和摆动坐标计算出稳定区域边界，最后利用稳定区域边界计算出稳定值，利用稳定值判定被测人的稳定性，能够更为准确的判断被测人的行走稳定性，实现了对被测人的行走能力进行客观量化考核。
本发明实施例公开了一种具体的运动稳定性检测方法，相对于上一实施例，本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化。具体的：
在上一实施例的基础上，利用历史正常人的行走数据进行统计和分析，对被测人的行走轨迹进行规划，以快速的提高被测人行走的稳定性，加快被测人的康复过程；
具体的，利用第一关节移动坐标计算公式规划摆动腿的脚踝的移动轨迹和第二关节移动坐标计算公式规划摆动腿的腰部的移动轨迹，以提高摆动腿的稳定性；其中，第二关节为人体连接腰和大腿之间的关节，
第一关节移动坐标计算公式包括：
第二关节移动坐标计算公式包括：
式中，xf(t)表示摆动腿的第一关节的横坐标，zf(t)表示摆动腿的第一关节的竖坐标，xfs表示摆动腿的第一关节的起始横坐标，zfs表示摆动腿的第一关节的起始竖坐标，xh(t)表示摆动腿的第二关节的横坐标，zh(t)表示摆动腿的第二关节的竖坐标，xh表示摆动腿的第二关节的起始横坐标，zh表示摆动腿的第二关节的起始竖坐标，L表示台阶的宽度，k表示步数，H表示台阶的高度，Tc表示一个步行周期，Td表示双脚支撑期，Tn表示被测人跨过一个台阶长度的时间，t表示各个时刻，axh表示摆动腿的第二关节点横坐标方向的加速度，azh表示摆动腿的第二关节点横坐标方向的加速度，θf表示脚掌与水平面的夹角，θfs表示第一关节的起始位置脚掌与水平面的夹角，θfe表示第一关节的结束位置脚掌与水平面的夹角。
其中，一个步行周期为被测人跨越两个台阶的时间，t取不同值对应不同时刻被测人摆动腿的第一关节和摆动腿的第二关节的坐标，第一关节的坐标可以表示为第二关节的坐标可以表示为θf(t)表示脚掌与水平面的夹角，θh(t)表示人体上半身与竖直面的夹角，θh(t)的取值范围可以在-15°＜θh(t)＜15°，t＝kTc表示第K步开始时摆动腿脚后跟离开地面的时刻，t＝kTc+Td表示第K步摆动腿脚尖离开地面时刻，t＝kTc+Tn表示第K步摆动腿脚跨过一个台阶时刻，t＝(k+1)Tc表示第K步结束时摆动腿脚后跟接触地面时刻，t＝(k+1)Tc+Td表示第K步结束时摆动腿脚尖接触地面时刻，t＝(k+2)Tc表示第K+1步结束时支撑腿脚后跟接触地面的时刻。
相应的，本发明实施例还公开了一种运动稳定性检测服务器，参见图2所示，该装置包括：
定位模块，用于分别获取支撑腿的第一关节的支撑坐标和摆动腿的第一关节的摆动坐标；
稳定区域计算模块，用于利用支撑坐标和摆动坐标计算出稳定区域边界；
稳定值计算模块，用于利用稳定区域边界计算出稳定值；
其中，第一关节为人体的脚踝部位。
可见，本发明实施例采集支撑腿的第一关节的支撑坐标和摆动腿的第一关节的摆动坐标，再利用支撑坐标和摆动坐标计算出稳定区域边界，最后利用稳定区域边界计算出稳定值，利用稳定值判定被测人的稳定性，能够更为准确的判断被测人的行走稳定性，实现了对被测人的行走能力进行客观量化考核。
本发明实施例中，上述稳定区域计算模块，包括坐标计算单元、投影计算单元和稳定区域计算单元；其中，
坐标计算单元，用于利用预先测量的支撑脚的脚宽、摆动脚的脚宽、支撑坐标和摆动坐标，分别计算出支撑腿的第二坐标、第四坐标、摆动腿的第一坐标和第三坐标；
投影计算单元，用于将第一坐标、第二坐标、第三坐标和第四坐标代入边界投影公式，分别计算出支撑腿与摆动腿的第一投影距离和第二投影距离；
稳定区域计算单元，用于分别计算出第一投影距离在x轴、y轴的分量、第二投影距离在x轴、y轴的分量，并带入区域边界公式，计算出稳定区域边界；
其中，边界投影公式为：
区域边界公式为：
式中，l′12表示第一投影距离，l′34表示第二投影距离，xA1和yA1分别表示第一坐标的横坐标和纵坐标，xA2和yA2分别表示第二坐标的横坐标和纵坐标，xA3和yA3分别表示第三坐标的横坐标和纵坐标，xA4和yA4分别表示第四坐标的横坐标和纵坐标，xQ1和yQ1分别表示第一投影距离在x轴、y轴的分量，xQ2和yQ2分别表示第二投影距离在x轴、y轴的分量，la表示脚尖到脚掌中心的距离，lb表示脚后跟到脚掌重心的距离，lm表示脚掌的长度，xmax表示稳定区域边界的最大横坐标，xmin表示稳定区域边界的最小横坐标，ymax表示稳定区域边界的最大纵坐标，ymin表示稳定区域边界的最小纵坐标。
上述稳定值计算模块，具体用于将稳定区域边界代入稳定值计算公式，计算出稳定值；
其中，稳定值计算公式为：γ＝min(dxmax,dxmin,dymax,dymin,dl′12,dl′34)；
式中，γ表示稳定值。
本发明实施例中，还可以包括轨迹规划模块；其中，
轨迹规划模块，用于利用第一关节移动坐标计算公式和第二关节移动坐标计算公式规划摆动腿的移动轨迹，以提高摆动腿的稳定性；其中，第二关节为人体连接腰和大腿之间的关节，
第一关节移动坐标计算公式包括：
第二关节移动坐标计算公式包括：
式中，xf(t)表示摆动腿的第一关节的横坐标，zf(t)表示摆动腿的第一关节的竖坐标，xfs表示摆动腿的第一关节的起始横坐标，zfs表示摆动腿的第一关节的起始竖坐标，xh(t)表示摆动腿的第二关节的横坐标，zh(t)表示摆动腿的第二关节的竖坐标，xh表示摆动腿的第二关节的起始横坐标，zh表示摆动腿的第二关节的起始竖坐标，L表示台阶的宽度，k表示步数，H表示台阶的高度，Tc表示一个步行周期，Td表示双脚支撑期，Tn表示被测人跨过一个台阶长度的时间，axh表示摆动腿的第二关节点横坐标方向的加速度，azh表示摆动腿的第二关节点竖坐标方向的加速度，θf表示脚掌与水平面的夹角，θfs表示第一关节的起始位置脚掌与水平面的夹角，θfe表示第一关节的结束位置脚掌与水平面的夹角。
另外，本发明实施例还公开了一种运动稳定性检测***，包括如前述的运动稳定性检测服务器，用于获取支撑腿的第一关节的支撑坐标和摆动腿的第一关节的摆动坐标的定位模块，用于将支撑坐标和摆动坐标发送至运动稳定性检测服务器的通信模块。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
以上对本发明所提供的一种运动稳定性检测方法、服务器及***进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (9)

1.一种运动稳定性检测方法，其特征在于，包括：
分别接收支撑腿的第一关节的支撑坐标和摆动腿的第一关节的摆动坐标；
利用所述支撑坐标和所述摆动坐标计算出稳定区域边界；
利用所述稳定区域边界计算出稳定值；
其中，第一关节为人体的脚踝部位。
2.根据权利要求1所述的运动稳定性检测方法，其特征在于，所述利用所述支撑坐标和所述摆动坐标计算出稳定区域边界的过程，包括：
利用预先测量的支撑脚的脚宽、摆动脚的脚宽、所述支撑坐标和所述摆动坐标，分别计算出支撑腿的第二坐标、第四坐标、摆动腿的第一坐标和第三坐标；
将所述第一坐标、所述第二坐标、所述第三坐标和所述第四坐标代入边界投影公式，分别计算出所述支撑腿与所述摆动腿的第一投影距离和第二投影距离；
分别计算出所述第一投影距离在x轴、y轴的分量、所述第二投影距离在x轴、y轴的分量，并带入区域边界公式，计算出稳定区域边界；
其中，所述边界投影公式为：
所述区域边界公式为：
式中，l'12表示所述第一投影距离，l'34表示所述第二投影距离，xA1和yA1分别表示所述第一坐标的横坐标和纵坐标，xA2和yA2分别表示所述第二坐标的横坐标和纵坐标，xA3和yA3分别表示所述第三坐标的横坐标和纵坐标，xA4和yA4分别表示所述第四坐标的横坐标和纵坐标，xQ1和yQ1分别表示所述第一投影距离在x轴、y轴的分量，xQ2和yQ2分别表示所述第二投影距离在x轴、y轴的分量，la表示脚尖到脚掌中心的距离，lb表示脚后跟到脚掌重心的距离，lm表示脚掌的长度，lm＝la+lb，xmax表示所述稳定区域边界的最大横坐标，xmin表示所述稳定区域边界的最小横坐标，ymax表示所述稳定区域边界的最大纵坐标，ymin表示所述稳定区域边界的最小纵坐标。
3.根据权利要求2所述的运动稳定性检测方法，其特征在于，所述利用所述稳定区域边界计算出稳定值的过程，包括：
将所述稳定区域边界代入稳定值计算公式，计算出所述稳定值；
其中，所述稳定值计算公式为：γ＝min(dxmax,dxmin,dymax,dymin,dl'12,dl'34)；
式中，γ表示所述稳定值。
4.根据权利要求1至3任一项所述的运动稳定性检测方法，其特征在于，还包括：
利用第一关节移动坐标计算公式和第二关节移动坐标计算公式规划所述摆动腿的移动轨迹，以提高所述摆动腿的稳定性；其中，第二关节为人体连接腰和大腿之间的关节，
所述第一关节移动坐标计算公式包括：
所述第二关节移动坐标计算公式包括：
式中，xf(t)表示所述摆动腿的第一关节的横坐标，zf(t)表示所述摆动腿的第一关节的竖坐标，xfs表示所述摆动腿的第一关节的起始横坐标，zfs表示所述摆动腿的第一关节的起始竖坐标，xh(t)表示所述摆动腿的第二关节的横坐标，zh(t)表示所述摆动腿的第二关节的竖坐标，xh表示所述摆动腿的第二关节的起始横坐标，zh表示所述摆动腿的第二关节的起始竖坐标，L表示台阶的宽度，k表示步数，H表示台阶的高度，Tc表示一个步行周期，Td表示双脚支撑期，Tn表示被测人跨过一个台阶长度的时间，axh表示所述摆动腿的第二关节点横坐标方向的加速度，azh表示所述摆动腿的第二关节点竖坐标方向的加速度，θf表示脚掌与水平面的夹角，θfs表示第一关节的起始位置脚掌与水平面的夹角，θfe表示第一关节的结束位置脚掌与水平面的夹角。
5.一种运动稳定性检测服务器，其特征在于，包括：
定位模块，用于分别获取支撑腿的第一关节的支撑坐标和摆动腿的第一关节的摆动坐标；
稳定区域计算模块，用于利用所述支撑坐标和所述摆动坐标计算出稳定区域边界；
稳定值计算模块，用于利用所述稳定区域边界计算出稳定值；
其中，第一关节为人体的脚踝部位。
6.根据权利要求5所述的运动稳定性检测服务器，其特征在于，所述稳定区域计算模块，包括：
坐标计算单元，用于利用预先测量的支撑脚的脚宽、摆动脚的脚宽、所述支撑坐标和所述摆动坐标，分别计算出支撑腿的第二坐标、第四坐标、摆动腿的第一坐标和第三坐标；
投影计算单元，用于将所述第一坐标、所述第二坐标、所述第三坐标和所述第四坐标代入边界投影公式，分别计算出所述支撑腿与所述摆动腿的第一投影距离和第二投影距离；
稳定区域计算单元，用于分别计算出所述第一投影距离在x轴、y轴的分量、所述第二投影距离在x轴、y轴的分量，并带入区域边界公式，计算出稳定区域边界；
其中，所述边界投影公式为：
所述区域边界公式为：
式中，l'12表示所述第一投影距离，l'34表示所述第二投影距离，xA1和yA1分别表示所述第一坐标的横坐标和纵坐标，xA2和yA2分别表示所述第二坐标的横坐标和纵坐标，xA3和yA3分别表示所述第三坐标的横坐标和纵坐标，xA4和yA4分别表示所述第四坐标的横坐标和纵坐标，xQ1和yQ1分别表示所述第一投影距离在x轴、y轴的分量，xQ2和yQ2分别表示所述第二投影距离在x轴、y轴的分量，la表示脚尖到脚掌中心的距离，lb表示脚后跟到脚掌重心的距离，lm表示脚掌的长度，xmax表示所述稳定区域边界的最大横坐标，xmin表示所述稳定区域边界的最小横坐标，ymax表示所述稳定区域边界的最大纵坐标，ymin表示所述稳定区域边界的最小纵坐标。
7.根据权利要求6所述的运动稳定性检测服务器，其特征在于，所述稳定值计算模块，具体用于将所述稳定区域边界代入稳定值计算公式，计算出所述稳定值；
其中，所述稳定值计算公式为：γ＝min(dxmax,dxmin,dymax,dymin,dl'12,dl'34)；
式中，γ表示所述稳定值。
8.根据权利要求5至7任一项所述的运动稳定性检测服务器，其特征在于，还包括：
轨迹规划模块，用于利用第一关节移动坐标计算公式和第二关节移动坐标计算公式规划所述摆动腿的移动轨迹，以提高所述摆动腿的稳定性；其中，第二关节为人体连接腰和大腿之间的关节，
所述第一关节移动坐标计算公式包括：
所述第二关节移动坐标计算公式包括：
式中，xf(t)表示所述摆动腿的第一关节的横坐标，zf(t)表示所述摆动腿的第一关节的竖坐标，xfs表示所述摆动腿的第一关节的起始横坐标，zfs表示所述摆动腿的第一关节的起始竖坐标，xh(t)表示所述摆动腿的第二关节的横坐标，zh(t)表示所述摆动腿的第二关节的竖坐标，xh表示所述摆动腿的第二关节的起始横坐标，zh表示所述摆动腿的第二关节的起始竖坐标，L表示台阶的宽度，k表示步数，H表示台阶的高度，Tc表示一个步行周期，Td表示双脚支撑期，Tn表示被测人跨过一个台阶长度的时间，axh表示所述摆动腿的第二关节点横坐标方向的加速度，azh表示所述摆动腿的第二关节点竖坐标方向的加速度，θf表示脚掌与水平面的夹角，θfs表示第一关节的起始位置脚掌与水平面的夹角，θfe表示第一关节的结束位置脚掌与水平面的夹角。
9.一种运动稳定性检测***，其特征在于，包括如权利要求5至8任一项所述的运动稳定性检测服务器，用于获取支撑腿的第一关节的支撑坐标和摆动腿的第一关节的摆动坐标的定位模块，用于将所述支撑坐标和摆动坐标发送至所述运动稳定性检测服务器的通信模块。
CN201711486866.8A 2017-12-29 2017-12-29 一种运动稳定性检测方法、服务器及*** Pending CN108175414A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711486866.8A CN108175414A (zh) 2017-12-29 2017-12-29 一种运动稳定性检测方法、服务器及***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711486866.8A CN108175414A (zh) 2017-12-29 2017-12-29 一种运动稳定性检测方法、服务器及***

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108175414A true CN108175414A (zh) 2018-06-19

Family

ID=62549425

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711486866.8A Pending CN108175414A (zh) 2017-12-29 2017-12-29 一种运动稳定性检测方法、服务器及***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108175414A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113840681A (zh) * 2019-05-15 2021-12-24 三菱电机株式会社 信息处理装置、激光加工机、判定方法及判定程序

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101323325A (zh) * 2008-07-04 2008-12-17 清华大学 一种双足机器人动力式行走方法
CN101414190A (zh) * 2008-10-28 2009-04-22 北京理工大学 基于有效稳定区域仿人机器人稳定行走的控制方法和***
CN101847009A (zh) * 2010-05-28 2010-09-29 广东工业大学 两足机器人步态能效优化方法
CN103197671A (zh) * 2012-01-04 2013-07-10 中国人民解放军第二炮兵工程学院 一种仿人机器人步态规划及合成方法
US20160089786A1 (en) * 2014-09-29 2016-03-31 Honda Motor Co., Ltd. Control device for mobile robot

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101323325A (zh) * 2008-07-04 2008-12-17 清华大学 一种双足机器人动力式行走方法
CN101414190A (zh) * 2008-10-28 2009-04-22 北京理工大学 基于有效稳定区域仿人机器人稳定行走的控制方法和***
CN101847009A (zh) * 2010-05-28 2010-09-29 广东工业大学 两足机器人步态能效优化方法
CN103197671A (zh) * 2012-01-04 2013-07-10 中国人民解放军第二炮兵工程学院 一种仿人机器人步态规划及合成方法
US20160089786A1 (en) * 2014-09-29 2016-03-31 Honda Motor Co., Ltd. Control device for mobile robot

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
肖乐 等: "仿人机器人上楼梯行走稳定性研究", 《计算机工程与应用》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113840681A (zh) * 2019-05-15 2021-12-24 三菱电机株式会社 信息处理装置、激光加工机、判定方法及判定程序
CN113840681B (zh) * 2019-05-15 2024-04-26 三菱电机株式会社 信息处理装置、激光加工机、判定方法及记录介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Robinson et al. Support for a reduction in the number of trials needed for the star excursion balance test
CN107174255B (zh) 基于Kinect体感技术的三维步态信息采集与分析方法
Kang et al. Relationship between the kinematics of the trunk and lower extremity and performance on the Y-balance test
Chaudhry et al. Measurement of balance in computer posturography: Comparison of methods—A brief review
Willson et al. Utility of the frontal plane projection angle in females with patellofemoral pain
Novick et al. Case study: position and movement changes of the foot with orthotic intervention during the loading response of gait
Nielsen et al. Validation of an inertial measurement unit to determine countermovement jump height
Jung et al. Dynamically adjustable foot-ground contact model to estimate ground reaction force during walking and running
Ma et al. Gait characteristics of children with spastic cerebral palsy during inclined treadmill walking under a virtual reality environment
WO2015110298A1 (en) System and method for mapping moving body parts
Giggins et al. Evaluating rehabilitation exercise performance using a single inertial measurement unit
Nicholson et al. Comparison of three-dimensional multi-segmental foot models used in clinical gait laboratories
Washabaugh et al. Comparing the accuracy of open-source pose estimation methods for measuring gait kinematics
McClelland et al. Alternative modelling procedures for pelvic marker occlusion during motion analysis
JP6649323B2 (ja) 歩行解析システム及び方法
Qu Effects of lower-limb muscular fatigue on stair gait
CN105147295A (zh) 一种基于加速度传感器的跑步姿势判断和矫正方法
Bötzel et al. Quantification of gait parameters with inertial sensors and inverse kinematics
Koh et al. Landing leg motion and performance in the horizontal jumps I: The long jump
Sliwinski et al. Dynamic stability during walking following unilateral total hip arthroplasty
Jeong et al. Comparison of segmental analysis and sacral marker methods for determining the center of mass during level and slope walking
Hickox et al. Exploration of the validity of the two-dimensional sagittal plane assumption in modeling the standing long jump
King et al. Reliability of using a handheld tablet and application to measure lower-extremity alignment angles
CN108175414A (zh) 一种运动稳定性检测方法、服务器及***
Park et al. Measurement and analysis of gait pattern during stair walk for improvement of robotic locomotion rehabilitation system

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20180619

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication