一种基于多传感器的步态相位实时检测系统
三维步态分析系统在脑瘫下肢矫形手术领域中的应用进展
三维步态分析系统在脑瘫下肢矫形手术领域中的应用进展【摘要】本文探讨了三维步态分析系统在脑瘫下肢矫形手术领域中的应用进展。
在介绍了背景，研究意义以及研究目的。
在详细介绍了三维步态分析系统的原理，以及在脑瘫患者下肢矫形手术前评估、术后康复评估和手术效果评估中的应用情况。
讨论了在该领域中面临的挑战和解决方案。
结论部分分析了三维步态分析系统在脑瘫下肢矫形手术领域的应用前景和未来发展方向，并进行了总结。
该研究为改善脑瘫患者的下肢功能和生活质量提供了重要的参考，为临床实践和研究方向指明了新的方向和可能性。
【关键词】三维步态分析系统、脑瘫、下肢矫形手术、应用进展、评估、康复、手术效果评估、挑战、解决方案、应用前景、发展方向、总结1. 引言1.1 背景介绍脑瘫是一种常见的儿童运动障碍疾病，患者在运动和姿势控制上存在固有的缺陷。
脑瘫患者常常伴随着下肢肌肉痉挛、僵硬和肌群短缩等问题，导致步态异常，影响生活质量。
传统的脑瘫下肢矫形手术主要依靠临床经验和手术技术来进行评估和治疗，缺乏客观性和科学性。
而三维步态分析系统的引入为脑瘫下肢矫形手术提供了新的方法和技术支持。
三维步态分析系统通过对患者进行多维度、多角度的步态分析，能够客观评价患者的步态特征、关节角度、肌肉活动模式等信息，为医生提供量化的数据支持。
这种技术能够帮助医生更加准确地评估脑瘫患者的运动功能和步态异常，指导手术方案的制定和术后康复计划的制定。
三维步态分析系统在脑瘫下肢矫形手术领域中具有重要的应用前景。
通过对患者步态特征的全面评估，可以提高手术的成功率和治疗效果，进一步改善患者的生活质量和运动功能。
1.2 研究意义三维步态分析系统在脑瘫下肢矫形手术领域中的应用进展具有重要的研究意义。
脑瘫是一种常见的儿童神经发育疾病，患者在步行和站立方面存在明显的功能障碍，影响其日常生活质量。
对于脑瘫患者进行下肢矫形手术是一种重要的治疗方式，能够改善其步态功能及生活质量。
传统的评估方法主要依靠临床观察和简单的功能测试，存在主观性强、客观性不足的缺点。
基于多传感器的实时步态检测研究
第２ ８卷 第 ２期
２０ ０ ７年 ２月
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基 于 多传 感 器 的 实 时 步 态 检 测 研 究
张今 瑜 ， 王 岚 ， 立 勋 张
（ 尔 滨 工程 大 学 机 电工 程 学 院 ， 龙 江 哈 尔滨 １ ０ ０ ） 哈 黑 ５ ０ １ 摘 要 ： 线 的 步态 相 位 识 别 和压 力 中心 Ｃ 在 ＯＰ检 测 是 两 足类 人 机 器 人 、 工 假 肢 ， 及 腿 部 康 复 训 练 机 器 人 的 关 键 人 以
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｅ ｌｔｍ ｅ ｓ ａ ｃ ｎ ｒ ａ ｉ ｉ ｈａ ｅ ｍ ｅ ｓ ｒ ｎｇ ｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ｔ ｅ ｓ ｒ ｔｐ ｓ ａ ｕ ｉ ａ ｅ ｎ ｍ ｌｉｓ ｎ ｏ
临床三维步态分析系统的组成、原理及其临床应用
临床三维步态分析系统的组成、原理及其临床应用标题：临床三维步态分析系统的组成、原理及其临床应用摘要：临床三维步态分析系统是一种用于评估和分析人体步态的重要工具。
本文将介绍临床三维步态分析系统的组成、原理以及其在临床应用中的意义，并举例说明其在不同疾病和康复治疗中的应用。
一、引言三维步态分析是指对人体行走过程中的运动进行定量分析和评估，其能够提供关于步态运动异常的详细信息，为临床医生制定个体化康复方案和评估治疗效果提供依据。
临床三维步态分析系统通过使用多个传感器来记录和分析人体步态运动，并将结果可视化显示，为医生和病人提供非常有价值的信息。
二、临床三维步态分析系统的组成1. 传感器系统：临床三维步态分析系统通常由多个传感器组成，包括惯性传感器、力板传感器和摄像机等。
惯性传感器用于测量身体在三维空间中的运动，力板传感器用于测量脚底的力和压力分布，摄像机用于捕捉人体的运动轨迹。
2. 数据采集与处理系统：该系统用于采集和处理传感器产生的多维数据。
通过对数据进行处理和分析，可以得出步态参数，如步幅、步频、支撑相时间、摆动相时间等。
3. 分析与显示系统：该系统用于对采集到的数据进行分析和可视化显示。
通过三维模型、曲线图或动画，医生和病人可以更直观地了解步态运动的变化，以及异常或改善的情况。
三、临床三维步态分析系统的原理1. 传感器数据采集：传感器系统会收集与步态相关的多种数据，如加速度、角速度、力和压力等。
这些数据通过传感器中的微机电系统（MEMS）芯片转换为电信号，并经过滤波和放大后传输给数据采集与处理系统。
2. 数据处理与分析：数据采集与处理系统会对采集到的数据进行处理和分析。
主要的分析方法包括时间-空间分析、关节角度分析和力学分析。
时间-空间分析通过分析脚的着地、脚离地和摆动期等时间点和关键事件来计算步态参数。
关节角度分析使用角度传感器来测量关节的角度变化，从而了解关节的运动特征。
力学分析通过力板传感器测量脚底的力和压力分布，来评估脚地面反作用力和行走稳定性。
人体步态相位检测实验研究
摘 要：人体步态分析系统对于两足机器人 、 康复训练机器人 、 人工假肢等技术的发展具有重要意义， 在 线的步态相位识 别检测系统更为重要 。基 于 ｄＰ Ｃ ＳＡ Ｅ构建 了人体 步态相 位检 测系统 ， 传感 器采 用鞋底 传 感器和 １ 个光纤传感器 ， 鞋底传感器由４只电阻式力传感器 、 １只位置传感器构成， 用光纤传感器测量腿 部的弯 曲。 它可 以识别步行周期 的 ５ 重要 状态 和 ４个 不规则 状态 。系统的 可靠性好 ， 够 自动识别 第 个 能
Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｇａｔ ｎ ｌｓｓｐａ ｓａ ｏｔｎ ｏｅｉ ｉｅ ｏ ｏ ，ｒｈ ｂｌ ａｉｎ ａ ｄ ａｔ ｃａ ｉ ， ｎ ａｔ ｈ ｓ ｉ ａ ａｙｉ ｌｙ ｎｉ ｒ ｔ ｌ ｎｂｐ ｄｒｂ ｔ ｅ ａ ｉｔｔ ｎ ｒｉ ｉｌ ｍｂ ａ ｄ ａｇ ｉ ｐ ａｅ ｍｐ ａ ｒ ｉ ｏ ｉ ｆ ｌ ｏ ｌ ｅｉｅ ｔ ｃ ｔ ｎｉ ｆｇｅｔｓｇ ｉｃ ｎ ｅ Ｂ ｓ ｄ ｏ Ｓ ＡＣＥ， ａｔｐ ａ ｅｍｅ ｕｉｇｓｓｅ ｗｉ ｏｅ ｓｎ ｏ ｎｉ ｄ ｎｉ ａｉ ｓｏ ｒａ ｉｎｆ ａ ｃ ． ａｅ ｎ ｄ Ｐ ｎ ｉ ｆ ｏ ｉ ８ ｇｉ ｈ ａ ｒ ｙ ｔｍ ｔ ａｓｌ ｅ ｓｒ ｓ ｓ ｎ ｈ ａ ｄａｆ ｒ ｅ ｓｒｉ ｃ ｎ ｔ ｃｅ ． ｈ ｌ ｓｎ ｏ ｓｉ ｏ ｅ ｆ４ ｐｅ ｅ ｆｏｃ ｅ ｓｔ ｅｒｓ ｔｒ ｎ ｏｉｏ ｎ ｂｅ ｓｎ ｏ ｓ ｏ ｓｒ ｔｄ Ｔ ｅｓ ｅ ｅ ｓｒｉ ｍｐ ｓｄｏ ｉｃ ｓｏ ｒｅｓ ｎ ｉｖ ｅｉ ｏｓａ ｄ ａｐ ｓｔ ｎ ｉ ｕ ｏ ｆ ｉ ｓ ｉ ｓ ｎｏ ． ｈ ｂｅｓ ｎｏ ｓｄｆｒ ａｕｉｇｔｅｂ ｎ ｆｈ ｅ ｓ Ｔ ｅｆ ｅｎ ｒ ｌ ａｔ ｈ ｅ ｎ ｕ ｒｇ ｌｒ ｙ ｅ ｓｒ Ｔ ｅｆ ｒ ｅ ｓｒｉ ｕ ｅ ｏ ｓ ｒｎ ｅ ｄｏ ｅｌｇ ． ｖ ｏｍａ ｇ ｉｐ ａ ｓａ ｄｆ ｒｉｅ ｕａｉ ｉ ｓ ｍｅ ｈ ｔ ｈ ｉ ｓ ｏ ｒ ｔ ｇ ｉ ａ ｅｉｅ ｔ ｅ ． ｅｒｌ ｂｌｙｏ ｅｓｓｅ ｉ ｔ ｉａ ｌ． ｅｆ ｓ ａｔ ｈ ｓ ｓａｓ ｅ ｔ ａ ｌ ｎ ｔ ａ ａｔ ｃｎ ｂ ｄ ｎｉ ｄ Ｔ ｅｉ ｉ ｔ ｆ ｈ ｙ ｔｍ ｓａｔ ｎ ｂｅ Ｔ ｒｔ ｉｐ ａ ｅｉ ｌｏｉ ｎｉ ｂ ｅａ ｄ ｉｃ ｎ ｓ ｉ ｆ ｈ ａ ｉ ｔ ａ ｈ ｉ ｇ ｄ ｉ ｆ
基于MPSO-BP神经网络方法的人体步态识别
基于MPSO-BP神经网络方法的人体步态识别孙楠;骆敏舟;王玉成;赵汉宾【摘要】为提高人体下肢步态相位识别准确率以实现外骨骼机器人控制,采用一种改进的粒子群优化MPSO-BP神经网络方法识别不同运动模式下的人体步态相位.通过自适应调整学习因子构造MPSO-BP神经网络分类器,以多种传感信息组成的特征向量样本集训练神经网络分类器,用于识别人体下肢在平地行走、上楼梯和起坐三种典型运动模式下的步态相位.实验结果表明,MPSO-BP神经网络分类器能有效识别三种不同运动模式的步态相位,识别准确率均达到96％以上,识别性能优于传统的BP神经网络模型和粒子群优化神经网络模型.%To improve the accuracy rate of human gait phase recognition for controlling the exoskeleton robot, an approach based on Modified Particle Swarm Optimization algorithm-Back Propagation(MPSO-BP)neural network is utilized to divide three types of gait into different phases. Firstly, the MPSO-BP neural network classifier is constructed through regulating the learning factor adaptively, and then the classifier is trained using sample set containing multi-sensor information. Secondly, test the classifier on gait phase recognition in three types of human gait including walk, upstairs and sit-down. The experimental results show that the MPSO-BP neural network classifier can successfully increase the accuracy rate up to averaged 96％above, which is superior to the BP neural network and the particle swarm optimization BP neural network methods.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)021【总页数】5页(P121-125)【关键词】步态识别;步态相位;神经网络;粒子群算法【作者】孙楠;骆敏舟;王玉成;赵汉宾【作者单位】常州大学机械工程学院,江苏常州 213164;中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所,江苏常州 213164;中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所,江苏常州 213164;中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所,江苏常州 213164;中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所,江苏常州 213164【正文语种】中文【中图分类】TP242.步态相位识别是实现人体运动意图识别进而实现外骨骼机器人控制的关键技术之一[1]。
《传感器与检测技术》基于多传感器的老年人跌倒检测报警系统设计设计
《传感器与检测技术》跌倒检测器摘要：随着人口老龄化进程的加快，老年人监护和医疗问题正成为一个重大的社会问题。
老年人意外受伤害的首要原因就是跌倒，因此，研究助老产品——跌倒检测器，将大大改善老年人的健康品质，对构建和谐社会的意义重大。
本课题设计了一种基于多传感器的老年人跌倒检测报警系统，依托嵌入式单片机STM32F101R8T6，利用普通的加速度传感器，对人体的空间三个方向的加速度值进行采集，倾角传感器采集人体的前后和左右倾角值，并且脚底压力传感器感知脚部的压力值。
关键词：跌倒检测，多传感器，倾角传感器1 前言1.1 课题背景21世纪的来临，使全世界范围内人口老年化的进程加快，在这种全球趋势的情形下，中国也不例外，随着我国人口老年化进程的加剧，社会对这一群体的健康保障将承担越来越艰巨的责任。
年龄的增长，身体解剖组织结构和生理代谢发生变化，由于自身疾病或者外界的影响，老年人常会发生意外跌倒，有时候甚至是健康的老年人也会发生，据国外研究机构统计，约有的超过65岁的老人平均每年发生一次跌倒，且随着年纪的增加，概率也增加，而本身身体有病痛或者伤害的老人，就更容易发生意外的跌倒。
而跌倒次数巨大的背后，是由跌倒带来的辅助治疗所需消耗的高昂费用，以及照顾跌倒人群消耗的巨额社会资源，有研究表明，社会支付的医疗费用超过50万亿元，而付出的代价则为160-800万亿元人民币。
然而，跌倒造成的伤害不仅体现在身体的即时受伤，还体现在未得到及时的帮助而造成的所有后续恶劣影响。
所以，针对跌倒问题，除了做好事先防范工作之外，如安全教育等，还应该在发生跌倒时，最快的将受伤人员送往医院进行救治，所以发明一个能够实时监测到跌倒并通知医护人员救治的产品很重要。
1.2 国内外研究现状目前对老年人跌倒检测技术相关研究主要的研究成果是利用加速度传感器检测装置,监测在跌倒事件发生时人体各方向加速度值，利用阈值检测或者模式识别的方法，对老年人的身体姿势状态进行实时检测，算法判断到处于跌倒状态后，再利用远程无线报警系统进行报警，通知护理人员进行救治，实现老年人的远程监护。
基于多特征融合的复杂路况步态识别方法
基于多特征融合的复杂路况步态识别方法董广宇【摘要】为了满足盲道草地等复杂路况下对步态相位进行识别的需求,提出了一种多特征融合的步态识别方法.首先搭建了包括Peadr-x分布式足底压力鞋垫和姿态采集装置的多特征信息采集的软硬件系统,并用该系统获取足底压力信号和大腿角度信号.其次,取足底平均压力、压力中心点(COP)和大腿角度信息作特征.最后用有向无环图支持向量机(DAG SVM)的方法识别五个相位的步态特征:支撑前期、支撑中期、支撑后期、摆动前期、摆动中期、摆动后期.实验证明在复杂路况下该方法对步态相位的识别率可以达到93％以上.%In order to satisfy the gait phase identification of complicated road conditions,such as blind tracks and the grass,a gait recognition method based on multi-feature fusion was proposed.A multi-feature information acquisition system including Novel Pedar-x system and attitude acquisition unit was designed to acquire the plantar pressure signal and thigh angle signal.Then,the Mean Plantar Pressure,Center of Plantar Pressure(COP)and the angle of the thigh was calculated as fusion feature.Directed Acyclic Graph Support Vector Machine(DAG SVM)was used to classify the different gait phases: early stance stage,mid-stance stage,terminal stance stage,early swing stage and terminal swing stage.The experiment result shows that the recognition rates achieve 93％in complicated road conditions.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2017(017)008【总页数】6页(P202-207)【关键词】复杂路况;多特征融合;Pedar-x鞋垫;足底平均压力;足底压力中心点;DAG;SVM【作者】董广宇【作者单位】天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室,天津理工大学自动化学院,天津 300384【正文语种】中文【中图分类】TP391.41步态相位识别是下肢外骨骼研究中的重要问题，目前常用的步态相位识别方法主要基于足底压力信息、加速度信息、角度信息、肌电信息及其组合的多特征信息。
基于多传感器数据融合的路面车辆行驶状态检测技术研究
基于多传感器数据融合的路面车辆行驶状态检测技术研究路面车辆行驶状态检测技术是指利用车辆传感器获取车辆运行状态、车辆周围环境信息等，根据这些信息，判断当前车辆行驶状态的一种技术。
目前，随着车辆电子化、智能化的发展，越来越多的车辆传感器被应用到这一领域，并且基于多传感器数据融合的技术在路面车辆行驶状态检测中也得到了越来越广泛的应用。
一、多传感器数据融合技术介绍多传感器数据融合技术是指利用多个相关联传感器获得不同方面的信息，并将这些信息融合起来得到更为精确、全面的信息的一种技术。
例如，在路面车辆行驶状态检测中，常见的传感器包括GPS定位传感器、加速度传感器、陀螺仪传感器、车辆CAN总线传感器等。
这些传感器可以获取到车辆的运动状态、方向、速度、转向角度等信息。
相互融合之后，可以得到更为全面准确的车辆行驶状态信息。
二、多传感器数据融合技术的优势相比于单一传感器，多传感器数据融合技术的优势主要体现在以下几个方面：1. 提高检测精度：由于多个传感器获取到的信息有所区别，其数据也各有差异，通过数据融合，可以减少单一传感器因为误差、干扰等原因导致的数据不准确性的问题，从而使得计算出来的车辆行驶状态信息更加精确准确。
2. 增加信息量：多传感器数据融合可以获取到更多方面的信息，而不同传感器之间的信息是具备互补性的，因此融合后的数据信息量远远超过了单一传感器的信息量。
3. 提高鲁棒性：在车辆行驶状态检测中，我们要求车辆状态检测准确率高，但是实际上车辆的运行环境复杂多变，例如道路情况、天气状况等，这些都会对车辆状态的检测造成干扰。
通过多传感器数据融合，可以将多个传感器的信息进行综合评估，提高系统的鲁棒性。
三、基于多传感器数据融合的路面车辆行驶状态检测技术研究1. 基于GPS定位传感器和陀螺仪传感器的路面车辆行驶状态检测GPS定位传感器和陀螺仪传感器可以获取到车辆的位置、速度和方位信息。
因此，通过对GPS和陀螺仪数据进行融合，可以得到车辆的位置、速度和方位信息更加准确的一种方法。
宽光谱多传感器轴一致性检测系统设计
第 32 卷第 2 期2024 年 1 月Vol.32 No.2Jan. 2024光学精密工程Optics and Precision Engineering宽光谱多传感器轴一致性检测系统设计邹韵1，朱运东1，2*，王劲松1，2（1.长春理工大学光电工程学院，吉林长春 130012；2.长春理工大学中山研究院，广东中山 528437）摘要：光轴一致性是衡量多传感器光电系统工作性能的重要指标，为了解决多传感器轴一致性检测系统工作波段范围较窄、系统灵活性较低的问题，本文结合光路切换和光热转换的思想，设计了一套宽光谱多传感器轴一致性检测系统。
该系统采用卡塞格林反射式光学系统作为从可见光到长波红外范围内的接收和发射系统；通过步进电机的驱动，带动导轨上方反光镜位置移动，实现系统光路的切换；采用镀有硫化铜的锗玻璃，作为光热转换靶材，将短波长的光斑转换为热斑，采用长波红外探测器实现对各波段激光光斑图像采集。
系统能够实现0.4~14 μm波段光谱范围的检测；对光学系统进行像质评价分析，可以得到系统在不同波段下由像差引起的弥散斑（Root mean square， RMS）直径均在9 μm以下，能量集中度较好；对系统检测精度进行分析，最大测量误差为0.1 mrad；通过导轨往返运动重复精度实验和系统测量准确度实验，对系统可靠性进行验证，结果表明检测系统满足仪表准确度1.5级的要求。
该检测系统结构紧凑，适用波谱范围广，能够实现对多传感器光电设备的轴一致性检测。
关键词：宽光谱；轴一致性；光路切换；光热转换；硫化铜中图分类号：TH741 文献标识码：A doi：10.37188/OPE.20243202.0148Design of wide spectrum multi-sensor axis consistencydetection systemZOU Yun1，ZHU Yundong1，2*，WANG Jinsong1，2（1.College of Optoelectronic Engineering， Changchun University of Science and Technology，Changchun 130012， China；2.Zhongshan Institute of Changchun University of Science and Technology， Zhongshan 528437， China）* Corresponding author， E-mail：865040845@Abstract： Optical axis consistency is an important indicator for measuring the performance of multi-sensor optoelectronic systems. In order to address the issue of narrow working spectral range and limited system flexibility in the multi-sensor axis consistency detection system，this paper designed a board-spectrum multi-sensor axis consistency detection system. The system based on the concepts of optical path switching and opto-thermal conversion.The system used a Cassegrain reflective optical system as the receiving and transmitting system in the range from visible light to long-wave infrared.A stepper motor was used to move the reflective mirror above the guide rail，allowing for the switching of the system's optical path. The copper sulfide-coated germanium glass was used to convert the short-wavelength spot into a hot spot 文章编号1004-924X（2024）02-0148-10收稿日期：2023-06-20；修订日期：2023-08-22.基金项目：吉林省重点科技研发项目（No. 20180201025GX）第 2 期邹韵，等：宽光谱多传感器轴一致性检测系统设计as the photothermal conversion target. The long-wave infrared detector was used to collect the laser spot images of various spectral bands. The system could detect the spectral range of 0.4 - 14 μm. The analysis of the optical system's image quality shows that the root mean square （RMS） diameter caused by aberra⁃tions is consistently below 9 μm across various wavelengths. The system also exhibits strong energy con⁃centration.Detection accuracy of the system is analyzed，and the maximum measurement error is 0.1 mrad. Experiments on repetitive precision involving the guide rail's back-and-forth movement， and accura⁃cy measurement experiments on the system， verify the reliability of the system. The results indicate that the detection system meets the requirement of instrument accuracy level 1.5. The detection system has a compact structure， a wide range of applicable spectral， and the ability to perform axis consistency testing for multi-sensor optoelectronic devices.Key words： wide spectrum；axis consistency；optical switching；photothermal conversion；copper sulfide1 引言随着光学成像技术的不断发展，光电系统的构成也逐步趋于多样化、复杂化［1-2］。
详解超逼真动作背后的技术——动作捕捉
详解超逼真动作背后的技术——动作捕捉电影《魔戒》里的咕噜姆、《泰迪熊》里的毛绒熊、《阿凡达》里的部落公主……电影里那些经典虚拟形象生动的表演总能深深打动观众，而它们被赋予生命的背后都源于一项重要的科技技术——动作捕捉。
动作捕捉（Motion capture），简称动捕（Mocap），是指记录并处理人或其他物体动作的技术。
多个摄影机捕捉真实演员的动作后，将这些动作还原并渲染至相应的虚拟形象身上。
这个过程的技术运用即动作捕捉，英文表述为Motion Capture。
动作捕捉技术涉及尺寸测量、物理空间里物体的定位及方位测定等方面可以由计算机直接理解处理的数据。
在运动物体的关键部位设置跟踪器，由Motion capture系统捕捉跟踪器位置，再经过计算机处理后得到三维空间坐标的数据。
当数据被计算机识别后，可以应用在动画制作，步态分析，生物力学，人机工程等领域。
动作捕捉技术的背景动作捕捉的起源普遍被认为是费舍尔（Fleischer）在1915年发明的影像描摹（rotoscope）。
这是一个在动画片制作中产生出的一种技术。
艺术家通过精细的描绘播放给他们的真人录影片段当中的每一帧静态画面来模拟出动画人物在虚拟世界中的具备真实感的表演。
这个过程本身是枯燥乏味的。
但是对于这些动画师来说，幸运且具有纪念意义的是，1983年麻省理工学院（MIT）研发出了一套图形牵线木偶。
这套系统使用了早期的光学动作捕捉系统，叫做“Op-Eye”，它依赖于一系列的发光二极管，通过制定动作，来生成动画脚本（Sturman,1999）。
本质上，这个牵线木偶充当了第一套“动作捕捉服装”。
它自带非常有限数量的感应球,这些球能粗略的定位人体结构的关键骨骼点的位置。
这套技术的产生，迅速的奠定了动作捕捉在之后迅速发展的基础，为后续各种动作捕捉提供了追寻的方向，也引领了之后动作捕捉技术的风潮，包括今天的动作捕捉技术在内。
动作捕捉技术基本原理动作捕捉系统是指用来实现动作捕捉的专业技术设备。
重载铁路列车障碍物检测研究
检测到障碍物 帧数（总帧数）
检测率 /%
80（80）
100
82（82）
100
81（81）
收稿日期 ：2023 12 18 ；修回日期 ：2024 02 04
作者简介 ：张东涛（1982—），男，高级工程师，本科，主
要研究方向 ：软件工程，邮箱 ：
。
重要意义。另外，货运铁路通常存在运力紧张、作 业繁忙等问题，加上货物装卸、巡检等作业人员较 多，容易发生工作人员误入线路的情况。仅依靠司 机瞭望检测轨行区障碍物这种传统方式存在以下缺 点 ：1）在恶劣天气或光线昏暗时肉眼识别的可靠性 低 ；2）受到生理机能限制，人眼远距离识别障碍物 困难，难以预防或避免事故 ；3）检测结果受人员注 意力是否集中等主观因素影响较大 ；4）人工瞭望的 方式不适应全自动轨道交通的发展要求。通过增加 障碍物探测装置可以有效避免列车与人员之间的碰 撞事故，其能够实时检测线路上的障碍物，及时向 司机发送警报，以便司机能够采取制动措施。
中物体色彩细节特征结合起来，提高隧道环境下对 障碍物的辨识能力，但是由于热成像仪对远距离目 标的成像效果差，所提方法难以满足对远距离障碍 物检测的需求。综上所述，多传感器融合的方法虽 然为障碍物检测提供了多源的信息，但是不合适的 传感器也会限制整个系统的检测性能。
本文提出了一种基于激光雷达和视觉融合的障 碍物检测系统（简称系统），结合了激光雷达测距、 定位精度高且受光照、天气影响小的优势与高清像 机能获取丰富环境、颜色信息的优势，实现精准、 可靠识别轨行区障碍物。
2 研究方法
系统具有障碍物检测功能，利用视觉技术检测 轨行区，辅以激光雷达点云数据，依托车载探测主 机的深度学习算法，实施精准检测、主动预警，为 列车运行提供主动安全保障。
基于隐马尔可夫模型的步态识别算法
基于隐马尔可夫模型的步态识别算法刘畅; 魏忠诚; 张春华; 王巍; 赵继军【期刊名称】《《计算机工程与设计》》【年(卷),期】2019(040)012【总页数】7页(P3487-3493)【关键词】步态识别; 隐马尔可夫模型; 步态阶段; 滑动平均滤波; 步态分割【作者】刘畅; 魏忠诚; 张春华; 王巍; 赵继军【作者单位】河北工程大学信息与电气工程学院河北邯郸056038; 河北工程大学河北省安防信息感知与处理重点实验室河北邯郸056038; 河北工程大学公共体育部河北邯郸056038【正文语种】中文【中图分类】TP1810 引言在步态识别[1-3]领域，除了在三维空间中对步态行为的识别和分类外[4-6]，还涉及到步态各阶段的识别、步态特征的评估、步态相位的检测等[7,8]，以最终实现步态行为的自动识别[9]。
当前，通过惯性传感器采集人体步态数据进而实现步态识别已成为热点课题。
以隐马尔可夫模型(hidden Markov model，HMM)为代表[10]的统计分析模型已在人体步态行为的检测和预测中广泛应用[11]，但仍存在步态数据噪声过大、识别准确率低的问题。
针对以上问题，本文提出了一种基于隐马尔可夫模型的步态识别算法GR-HMM(gait recognition algorithm based on hidden Markov model)算法。
首先使用滑动平均滤波对步态数据进行去噪预处理；然后基于观测序列对初始GR-HMM算法的参数模型进行训练，重估迭代至观测序列概率收敛，得到算法的参数模型；最后对步态数据进行步态分割并进行步态阶段识别。
与其它算法相比，在相同的训练周期下，该算法提高了步态识别算法的有效性。
1 步态识别模型结构本文采用基于Shimmer IMU惯性测量单元进行步态识别研究。
Shimmer IMU集加速度计、陀螺仪等传感器于一体，可有效检测和测量加速度、倾斜、冲击、振动、旋转和多自由度运动。
基于惯性传感器的步态身份识别
基于惯性传感器的步态身份识别
张向刚;吕昀琏;曾京;张婷
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2023(50)2
【摘要】基于步态的身份识别作为一种新的生物特征识别技术,以其非接触、无打扰、远距离、不易伪装等优点成为了生物特征识别技术领域的研究热点。
此外,近年来,由于MEMS惯性传感器技术发展成熟及其在便携式设备中的广泛应用,基于惯性传感器的步态身份识别越来越受到科研人员的关注。
文中收集整理了国内外有关惯性传感器步态身份识别的研究方法和现状,并对该领域的相关技术进行了回顾;根据识别过程处理的先后顺序,依次回顾了数据采集、数据预处理、数据分割、特征选择与组合、智能识别各个阶段的相关技术以及研究现状,并给出了目前主要的公共步态数据库,以方便感兴趣的读者进行实验分析。
最后,在此基础上讨论了基于惯性传感器的步态身份识别的技术难点,并对未来发展方向进行了展望。
【总页数】13页(P254-266)
【作者】张向刚;吕昀琏;曾京;张婷
【作者单位】电子科技大学航空航天学院;电子科技大学计算机科学与工程学院【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于惯性传感器的帕金森病冻结步态识别方法研究
2.利用惯性传感器和AdaBoost算法的步态识别方法
3.基于智能手机运动传感器的步态特征身份识别方法
4.改进的惯性运动传感器步态识别
5.基于惯性传感器的穿戴式步态分析系统设计与实现
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仿人机器人的研究历史、现状及展望
0 引言 ( ) 7 1 w x . / 2 z w 3 . 1
机 器 人 是 近 年 来 发 展 起 来 的 综 合 学 科1 它集中 了 机 械 工 程电 子 工 程计 算 机 工 程自动控制工程 以 及 人 工 智 能 等 多 种 学 科 的 最 新 科 研 成 果0 代表了 机 电 一 体 化 的 最 高 成 就0 是目前科技发展最活跃的 领域之一 1 自从 + #年代 工业机器 人 应 用 于 工 业 生 产 以 来 0 机 器 人 对 工 业 生 产 的 发 展劳 动 生 产 率劳 动 市 场环 境 工 程 都 产 生 了 深 远 的 影 响1 仿人机器人不同于 一 般的工业机器人 1 因 为它 不再固定 在 一 个 位 置 上 1 这 种 机 器 人 具 有 灵 活 的 行 走 系 统0 以便随时走到需 要 的 地 方0 包括一些对普通人来说不易到达的地方 和角落0 完成人 或智能 系统预先设 置 指 定 的 工 作 1 自 然 界 的事实 仿 生学以 及力 学分析表 明 0 仿人机器人 与 轮 式履带式机器人相比有许多突出的优点和它 们无法比拟的优越性 1 它的特性主要体现以下方面 ! ( " )仿 人 机 器 人 能 适 应 各 种 地 面 且 具 有 较 高 的
第F L卷第 L期
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现状及展望 涛等 G 仿人机器人的研究历史 8
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载了超声波视觉传感器以实现实时地 提 供 地 面 信 息 的 功 能! 将视觉传感器系统与针对线性倒立摆所提 出 的 控 制 模 式 相 结 合 构 成 自 适 应 步 态 控 制 系 统" 可 使 #$ 成功地实现在未知路面上的动态行 % & ’ ( )* * 走! 日本东京大学的 + , . , -/ 0 1 & $ 2 3, 4 ( 5 (实 验 室研制了 67 机器人 8 69型仿人型双足步行机器 人 ! 总 共 具有 : 其 中 在 67型 的 步 态 规 划 设 ;个 自 由 度 " 计 中 充 分 考 虑 了 动 态 平 衡 条 件! 采用遗传算法来实 现上体的补偿运动以保证 < 上体运 #=轨迹的跟踪 " 动的轨迹用 :次样条插值来实现 ! 在 67双足机器人 的头部安装有两个 > 可以实现定位 > ? 彩色摄 像 头 " 前面的物体 @ 例如小球 A 并能够在 > > ? 的协助下用 B 自由度的手来抓取的目的 ! 日本本田公司从 C D E 9年 至 今 已 经 推 出 了 =系 列 C 其 研 究 宗 旨 是G 机器人应该要 " F " :型 机 器 人 ! H 与人类共存并合作 " 做人类做不到 的 事 " 开拓机动性 的 新 领 域" 从 而 对 人 类 社 会 产 生 附 加 价 值! 本田公 I 司 的 计 划 着 重 设 计 一 般 家 用 的 机 器 人" 而非针对特 殊 任 务! 这种设计的最大挑战是要让机器人在布满 家具的房间中来去自如 " 而且还要 能 上 下 楼 梯 ! 本田
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摘 要 ：对人体步态相位进行准确实时的判断是智能假肢 等康复机 器人控制 的基础 ，提出并建 立 了一种 实时状态相位检测系统 。该系统包含了 ４只压力传感器和 ２只姿态传感器 ，能 够准确地 区分 出平地行 走 时足跟着地 、足放平 、足跟离地 、足尖离地 、摆动弯 曲以及摆动伸展等五种状态相位 ，实验表明 ：该 系统 能够 适应不 同测试者的不 同步幅和步速 ，并能够应用在假肢 的实 时控 制中。 关键词 ：智能假肢 ；步态相位 ；状态判断 ；传感器 中图分类号 ：ＴＰ２４２ 文献标识码 ：Ｂ 文章编号 ：１０００－－９７８７（２０１６）０２－００９１－０３
Ａ ｂｓｔｒａｃｔ： Ａｃｃｕｒａｔｅ ａｎｄ ｒｅａｌ —ｔｉｍｅ ｇａｉｔ ｐｈａｓｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｉｓ ｂａｓｉｓ ｏｆ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｐｒｏｓｔｈｅｓｉｓ ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｒｅｈａｂｉｌｉｔａｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔ。ａ ｒｅａｌ —ｔｉｍ ｅ ｐｈａｓｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｉＳ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｏｕｒ ｆｏｏｔ ｆｏｒｃｅ ｓｅｎｓｏｒｓ ａｎｄ ｔｗｏ ａｔｔｉｔｕｄｅ ｓｅｎｓｏｒｓ ａｒｅ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ，ｗｈｉｃｈ ｃａｎ ｄｅｔｅｃｔ ｐｈａｓｅｓ ｏｆ ｈｅｅｌ ｓｔｒｉｋｅ，ｆｏｏｔ ｆ ｌａｔ，ｈｅｅｌ ｏｆ，ｔｏｅ ｏｆｆ，ｓｗｉｎｇ ｆ ｌｅｘｉｏｎ ａｎｄ ｓｗｉｎｇ ｅｘｔｅｎｄ ｄｕｒｉｎｇ ｗａｌｋｉｎｇ ｏｎ ｌｅｖｅｌ ｇｒｏｕｎｄ．Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｃａｎ ａｄａｐｔ ｔｏ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｐｒｏｓｔｈｅｓｉｓ；ｇａｉｔ ｐｈａｓｅ；ｓｔａｔｅ ｊｕｄｇｅｍｅｎｔ；ｓｅｎｓｏｒ
０ 引 言 人工假肢 、助行机器人以及康复训练机器人等是中风 、
偏瘫 、截肢患者等 恢 复行走 能力 和生 活能 力 的主要 手 段。 机器人 的控制方法是保证其穿戴者行走更 自然和安全 的重 要 因素 。由于人体运动 时具有典 型的步态 特征 ，基于 状态 的控制方法 受到 广泛 的关 注 ，有 限状 态机 、映射 控 制方 法 、模糊 自适应控制方法 等 相继 出现。步态相位 判断 是基 于状态 的机器人控制方法 的基础 Ｊ。
Ａ ｒｅａｌ－ｔｉｍ ｅ ｇａｉｔ ｐｈａｓｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｍ ｕｌｔｉ－ｓｅｎｓｏｒｓ
ＺＨＯＵ Ｘｉａｏ—ｈｕａ，ＬＩ Ｊｕａｎ，ＬＩ Ｗ ｅｉ－ｄａ，ＬＩ Ｃｈｕｎ－ｇｕａｎｇ，ＨＵ Ｈａｉ—ｙａｎ，ＺＨＡＮＧ Ｈｏｎｇ－ｍｉａｏ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍ ｅｃｈａｎｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒ ｉｎｇ，Ｓｏｏｃｈｏｗ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ Ｊｉａｎｇｓｕ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ，Ｓｕｚｈｏｕ ２１５０２１，Ｃｈｉｎａ）
ｗａｌｋｉｎｇ ｖｅｌｏｃｉｔｉｅｓ，ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｔｒｉｄｅ ｌｅｎｇｔｈ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｕｂｊｅｃｔｓ，ａｎｄ ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｏｆ ｐｒｏｓｔｈｅｓｉｓ ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｓ ｐｅｒｆｏｒｍｅｄ
ｔｏ ｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｇａｉｔ ｐｈａｓｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｃａｎ ｂｅ ｕｓｅｄ ｔｏ ｒｅａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｐｒｏｓｔｈｅｓｉｓ．
１ 人体下肢运动规律分析与步态相位划分方 法 人体行走过 程是 一个 典型的节律性运动 ，根据 图 １（ａ）
所示 的一 个 步 态周 期 内的 踝 关 节 力 矩 与 角 度 关 系 以及 图 １（ｂ）所示 的膝关节角度 曲线 ，本文将人体行走 的一 个周 期划分 为 ５个相位 ，即 ＣＰ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ ｐｌａｎｔａｒ—ｆｌｅｘｉｏｎ）相 、ＣＤ （ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ ｄｏｒｓｉ—ｆ ｌｅｘｉｏｎ）相 、ＰＰ（ｐｏｗｅｒｅｄ ｐｌａｎｔａｒ—ｆｌｅｘｉｏｎ）相 、 ＳＦ（ｓｗｉｎｇ ｆｌｅｘｉｏｎ）相 以及 ＳＥ（ｓｗｉｎｇ ｅｘｔｅｎｄ）相 。各相 位特点 如下 ：ＣＰ相 ，该相位下 ，踝关 节力 矩较小 且基本 不 变 ，对 应 于足的位 置即足跟着地状 态至足 放平状态 ；ＣＤ相 ，踝 关节 角度力矩与角度都逐渐增 大 ，直至达到最大背屈角度 ，对应 于足 的位置 为足放 平状 态至 足跟离 地状态 ；ＰＰ相 ，踝关 节 力矩与角度又 同时减小 ，直至踝关节 力矩减小 到 ０，此 时站 立相结束 ，进入足离地 阶段 ，即摆动相 ，足 的位置从 足跟 离 地状 态到足尖 离地状 态 ；ＳＦ相 ，从 足位置 处于足 尖离地 开 始 ，终 止于膝关节弯曲到最大位置 ，该相位膝关节 角速 度大 于 ０；ＳＥ相 ，紧 接于 ｓＦ相 ，终止 于下 一周期 的足 跟着地 状 态 ，该 相位 下膝关节伸展 ，角速度小 于 ０。
现有 的步态相位判断系统大多采用各种传感器及其组 合来实现 ，较为典型的有 力传感 器 、角速 度传感器 、加 速度传感器 Ｊ。多 种传 感器及 其 不 同组 合方 式逐 渐成 为 步态相位判断方法 的发展趋势 。
本文基 于力传感器和姿态传感器给 出一种状态相位检 测 系统 ，该 系统原理简单 、减少 了计 算成本 ，具 有较好 的实 时性 ，能够适应不同的穿戴 者 、不同的行走 速度 和步 幅 ，并 能成功应用于在假肢 的控制 中。
２０１６年 第 ３５卷 第 ２期
传感器与微 系统 （Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ ａｎｄ Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）
９１
ＤＯＩ：１０．１３８７３／Ｊ．１０００－９７８７（２０１６）０２－－００９１－０３
一 种
周小华 ，李 娟 ，李伟达 ，李春光，胡海燕，张虹淼