基于MEMS惯性传感器的动作捕捉及步态分析技术研究（一）【对外公开】1.0

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【公开几年之前的研究思路，仅供爱好者参考引用，欢迎各位交流。】

人类的步态是一项复杂的运动，他涉及到了丰富的生物力学、动力学、解剖学、康复学等多门学科，同样对步态的研究分析涉及到了计算机图形图像学、电子通信学、精密仪器等众多学科。古希腊伟大的哲学家、科学家亚里士多德是步态分析的研究先驱。伴随着摄像技术、传感器技术、计算机技术的不断成熟以及大规模应用，从上个世纪70年代起，步态分析开始了科学化的研究，并有了一系列的应用，例如假肢的制造、运动鞋的设计、基于下肢的康复性设备、外骨骼机器人等。

目前我国的医疗康复产业发展还比较缓慢，一是我国的医疗机构对康复领域重视不够。通过观察医院的诊室可以发现，康复科是一个被弱化的科室。下肢的手术结束后并不是马上就恢复到健康状态，还需要术后的科学性运动训练，比如，每天的弯腿练习、走路练习，并且需要统计其运动的各项数据指标，比如步频、步长、步速、步高及骨盆的上下的变化程度等，再通过大样本的数据可视化分析，从而可以掌握病人的术后康复情况。同时医生也可以根据术后运动表现情况及时修改、完善运动康复处方。此时就需要有步态分析设备及技术等实时采集、处理、分析步态的各项参数供医生参考。再者，康复性运动大部分需要在自然环境下进行，比如家庭、社区医院、康养中心等。在非医院地点进行康复性运动，医生需要远程监督病人的康复性运动情况。传统的做法是医生为病人开具运动处方后病人在无监督情况下进行康复性运动，这就有可能造成康复性运动不规范、不标准等情况出现从而延误病情的及早康复。为了对病人的病情进行实时精确的定量分析，使医生可以做出远程化的监督与指导。这时就需要及时获得病人的康复性运动信息来制定或调整康复方案。因此远程化、规范化、标准化、数据化正是步态分析技术所具有的重大现实意义。

随着生活水平的提高、人类寿命的增加，同时社会老龄化问题变得尤为突出[1]。目前全世界老龄化都已经成为共性问题,我国老年人口已是全球首位[2]。老人的监护变成了一个棘手的问题。老人不管在家中还是独自走在路上，其行走方式变得不再灵便，很容易产生损伤或跌倒，如何做到提前预警正是步态分析技术所要解决的问题[3]。步态分析同时也可以实时监测到老人是否跌倒并在老人无法发出求救信息的情况下系统自主告知其子女或医院。步态分析技术也可以预知老人的下肢运动在未来可能出现的疾病。

如今的体育运动已经是科学技术的体现，比如我们通过分析世界优秀运动员的步态可以发现其优秀的特征。110米跨栏、百米赛跑、三级跳远运动时运动员的下肢协调性、起跑姿态是众多生物力学研究者的重点研究领域。通过分析可以获得优秀运动员起跑时下肢的摆动幅度、髋关节的转动角度以及局部的加速度等数据指标，再结合生物电信号，可以获得起跑时肌肉的响应时间。在大众体育健身方面步态分析更为重要，目前健身房的运动器械大部分还没有实现数字化、智能化，健身爱好者的运动方式还是基于传统的方式，无法实时记录步态信息，比如在跑步机上进行跑步性训练，只是记录了跑动的距离、速度等信息，并没有记录步态正确与否。马拉松运动是一项深受大众人群喜爱的运动，长距离跑步下膝盖及肌腱很容易受到损伤，如何做到正确的跑步姿态是关键的一个问题。步态分析技术不仅可以实时监测运动员的步态，还可以给出科学化的指导。

从以上几个场景我们可以看到，步态分析是一个很有必要的环节，可以解决医生与术后患者之间的沟通问题、可以有效解决老年人步态方面的疾病、提高专业运动员的成绩以及服务于大众健身等。

随着MEMS传感器的工艺水平不断地提高，MEMS传感器已经做到了小型化、极低功耗化且精度有了大幅度地提高。小型化MEMS传感器对人体下肢穿戴的舒适度起到了决定性的作用，主要是小型化后的传感器穿戴起来更为便捷快速、不影响正常运动。低功耗使之穿戴的时间得到了延长，不需要频繁的取下充电，可以全天候的监测运动。由于单个传感器很难监测众多的数据指标且单个传感器的监测指标精确度不高，而且针对不同的步态分析需要不同的算法，本文正是基于以上问题开展了研究。通过下肢多传感器的数据融合可以完整的监测到一系列运动指标，比如步态周期、步速、步频、步距、骨盆上下位移变化等参数。