[发明专利]利用惯性传感器计算关节力矩和角度的步态分析系统及方法

权利要求书

1.一种利用惯性传感器计算关节力矩和角度的步态分析系统，其特征在于，包括佩戴于被试者身上的惯性传感器和计算单元；所述惯性传感器用于测量加速度和陀螺仪数据，所述计算单元利用深度学习网络，计算得出关节角度、地反力和关节力矩。

2.根据权利要求1所述的利用惯性传感器计算关节力矩和角度的步态分析系统，其特征在于，所述惯性传感器设置在被试者腿部和脚踝上，根据测量出的角速度与加速度信号，通过卡尔曼滤波器计算得到关节角度；

系统还包括基站和上位机；数个惯性传感器佩戴于人体相应部位，惯性传感器将加速度信号和陀螺仪信号通过WIFI或蓝牙发送给基站，基站再传送给上位机；上位机通过接收到的数据，计算得出关节角度、地反力和关节力矩。

3.根据权利要求1所述的利用惯性传感器计算关节力矩和角度的步态分析系统，其特征在于，所述深度学习网络训练后，下载至手持终端。

4.一种利用惯性传感器计算关节力矩和角度的步态分析方法，其特征在于，包括：

利用佩戴于被试者身上的惯性传感器测量加速度和陀螺仪数据；

通过深度学习网络，计算得出关节角度、地反力和关节力矩。

5.根据权利要求4所述的利用惯性传感器计算关节力矩和角度的步态分析方法，其特征在于，惯性传感器设置在被试者腿部和脚踝上，根据测量出的角速度与加速度信号，通过卡尔曼滤波器计算得到关节角度；计算一个关节角度需要两个惯性传感器，分别附着在被测关节的两端上，则此关节角度的计算方法为两个陀螺仪测量角速度差的积分。

6.根据权利要求5所述的利用惯性传感器计算关节力矩和角度的步态分析方法，其特征在于，膝关节角度计算公式为：

θ_膝盖＝∫(ω_大腿-ω_小腿)dt+θ₀

其中，ω_大腿和ω_小腿分别表示测量得到的大腿和小腿的角速度，θ₀表示用加速度计测量得到的初始关节角度，即：

θ₀＝θ_大腿0-θ_小腿0

θ_大腿0和θ_小腿0分别表示大腿和小腿的初始倾角；

卡尔曼滤波器根据陀螺仪获得的角度与加速度计获得的角度之间的差异Δy，估计陀螺仪测量的关节角度误差关节角度的估计值为θ与的和。

7.根据权利要求4所述的利用惯性传感器计算关节力矩和角度的步态分析方法，其特征在于，利用加速度拟合地反力，包括：对初始加速度数据数据进行PCA，降低数据维度，降低预测中的噪声；构建MLP神经网络模型，训练模型参数并进行测试。