[发明专利]基于多源信息融合的人体运动监测方法、装置

权利要求书

1.一种基于多源信息融合的人体运动监测方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

S1、获取被测试者的多源信息，所述多源信息包括人体测量学信息、足底压力分布数据、实际惯性测量单元贴附位置及采集的数据；

S2、基于多源信息，对通用人体骨骼模型进行适配调整，得到待测人体骨骼模型；

S3、利用待测人体骨骼模型和所述多源信息，建立以关节运动参数为决策变量的目标函数，通过使所述目标函数取得最小值，以求得关节运动参数；

所述目标函数包括第一项和第二项之和；

所述第一项用于度量待测人体骨骼模型与被测试者关于惯性测量单元的位置误差；

所述第二项用于度量在人体关节运动过程中与能量代谢相关的全部或部分计算。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待测人体骨骼模型通过下述步骤获得：

S21、利用所述人体测量学信息将通用人体骨骼模型进行放缩得到待测人体骨骼模型；

S22、利用足底压力分布数据，计算地面反作用力的作用中心位置和作用集中力，将相应的作用中心位置及作用集中力作为接触点与接触力关联到待测人体骨骼模型；

S23、根据实际惯性测量单元贴附位置，定义虚拟惯性测量单元，并将其刚性连接到待测人体骨骼模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数如下：

式中：

A为关节运动参数，

q为监测关节的广义位置矢量，为q的关于时间t的一阶导数；为q的关于时间t的二阶导数；

q的元素构成包括关节运动的位移和角度，所述位移的范围为[-0.02，0.02]，单位为米；所述角度的范围为[-π，π]，单位为弧度；θ_IMU和分别为模拟的和实际测量得到的惯性测量单元的角度向量；t₁为运动开始时间，t₂为运动结束时间；M是由力分量和转矩分量构成的广义力矢量，G为重力矢量，C为科式力和离心力矢量；F_Act为驱动关节运动的广义主动力矢量；F_PE由待测人体骨骼模型中设定的关节刚度产生的广义被动力矢量；F_external为广义外力矢量；f_energy为在人体关节运动过程中与能量代谢相关的全部或部分计算式。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述惯性测量单元贴附位置包括下述位置：头、颈、胸椎部分、腰椎部分、骨盆、上臂、小臂、手、大腿、小腿、足。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关节包括肩关节、肘关节、腕关节、髋关节、膝关节、踝关节、颈椎关节、腰椎关节。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人体测量学信息包括：四肢和躯干的几何长度、身高、体重。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二项包括运动生理机械能、新陈代谢率。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述足底压力分布数据通过足底压力鞋垫获得。

9.一种基于多源信息融合的人体运动监测装置，其特征在于，所述装置包括惯性测量单元、足底压力鞋垫、存储器和处理器；

所述存储器上存储所述惯性测量单元、足底压力鞋垫采集的数据，以及有能够被处理器加载并执行如权利要求1至7中任一种方法的计算机程序；

所述惯性测量单元用于贴附在被测试者身体上，用于记录惯性测量单元的运动轨迹；

所述足底压力鞋垫用于获取足底压力分布数据。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括数据存储包，用于存储所述惯性测量单元、足底压力鞋垫采集的实时数据，然后通过有线或无线方式传输导出。