[發明專利]腰部姿態檢測方法及檢測結果的觸覺反饋方法

在審

• 申請號: 201410853441.6
• 申請日: 2014-12-31
• 公開（公告）號: CN104545936A
• 公開（公告）日: 2015-04-29
• 發明（設計）人: 戴曉偉;王瑜
• 申請（專利權）人: 戴曉偉;王瑜
• 主分類號: A61B5/11
• 分類號: A61B5/11;A61F5/01
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種腰部姿態檢測方法，其通過對使用者不同運動狀態的識別，并去除干擾運動，從而實現各種不同運動狀態下腰部姿態檢測，其特征在于，該方法包括：

對穿戴于使用者身上的感應器中的六軸MEMS傳感器的數據進行采樣，獲得使用者的狀態數據，包括加速度和角速度數據；

對采集的狀態數據進行分析，確定使用者的狀態，其中使用者狀態包括靜止和運動兩種，運動狀態包括步行、慢跑和快跑；

識別用戶偶爾的晃動、彎腰和/或側身這些不規則的運動，并作為干擾進而予以去除；以及

計算使用者的感應器佩戴部位在設定時間段內的平均姿態，包括側翻角(roll)和俯仰角(pitch)，依次作為腰部姿態角，進而獲得腰部姿態。

2.根據權利要求1所述的一種腰部姿態檢測方法，其中，所述確定使用者的狀態中，先計算一定時間段內的加速度數據的模、加速度數據的方差，以及角速度數據的模，并在加速度方差大于給定的閾值TH1、或加速度數據的模與重力加速度的偏差大于給定閾值TH2、或角速度數據的模大于給定閾值TH3時，認定使用者處于運動狀態，否則處于靜止狀態。

3.根據權利要求1或2所述的一種腰部姿態檢測方法，其中，上述運動狀態的具體類型也可以通過分類器進行識別，具體為，實時計算加速度信號峰峰值的采樣間隔，獲取連續多組加速度信號峰峰值采樣間隔，并以其作為特征向量進行訓練和分類，并以用戶步行，慢跑，以及快跑的特征數據組成樣本庫，通過利用機器學習的方法訓練得到離線的線性SVM分類器，從而即可識別運動狀態。

4.根據權利要求1-3中任一項所述的一種腰部姿態檢測方法，其中，所述不規則運動的識別通過判定使用者不是連續時間段均處于運動狀態而確定。

5.根據權利要求1-4中任一項所述的一種腰部姿態檢測方法，其中，所述側翻角(roll)和俯仰角(pitch)通過如下公式計算得到：

roll=arctan(-ax/az)pitch=arcsin(ay/g)]]>

其中，感應器測量得到的加速度數據為a_b＝[a_x,a_y,a_z]^T，g為重力加速度。

6.根據權利要求1-5中任一項所述的一種腰部姿態檢測方法，其中，所述腰部姿態的評價結果為實際檢測到的感應器上表面的法向量與標準姿態下感應器上表面法向量之間的夾角。

7.一種腰部姿態檢測系統，其通過對使用者不同運動狀態的識別，并去除干擾運動，從而實現各種不同狀態下腰部姿態檢測，其特征在于，該系統包括：

數據采樣模塊，用于對穿戴于使用者身上的感應器中六軸MEMS傳感器的數據進行采樣，獲得使用者的狀態數據，包括加速度和角速度數據；

運動狀態判斷模塊，用于對采集的狀態數據進行分析，確定使用者的狀態，其中使用者狀態包括靜止和運動兩種，其中運動狀態包括步行、慢跑和快跑；

干擾去除模塊，用于識別用戶偶爾的晃動、彎腰和/或側身這些不規則的運動，并作為干擾進而予以去除；以及

腰部姿態計算模塊，用于計算使用者的感應器佩戴部位在設定時間段內的平均姿態，包括側翻角(roll)和俯仰角(pitch)，依次作為腰部姿態角，進而獲得腰部姿態。