[發明專利]一種基于九軸傳感器的自適應踢腿狀態識別方法及其裝置

有效

• 申請號: 202011106339.1
• 申請日: 2020-10-16
• 公開（公告）號: CN112206480B
• 公開（公告）日: 2022-05-24
• 發明（設計）人: 李偉銘;張繪國;林軍;徐庸輝;張亮;苗春燕
• 申請（專利權）人: 中新國際聯合研究院
• 主分類號: A63B23/04
• 分類號: A63B23/04;A63B71/06;A61B5/11;A61B5/00
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 李盛洪

本發明公開了一種基于九軸傳感器的自適應踢腿狀態識別方法及其裝置，所述識別方法包括以下步驟：首先將九軸傳感器綁定至用戶的小腿部，初始化數據并采集用戶運動時最新的一幀數據包括三維姿態角、三軸加速度和三軸角速度數據；其次計算出的合角速度與三軸加速度一起進行基準面判別的運算，計算踢腿標識KICK，判定并輸出當前狀態為“趨于踢腿”、“處于踢腿”、“保持踢腿”和“未踢腿”四種狀態的一種和對應的踢腿持續時間，最后，將數據進行更新和存儲，本發明的識別方法及其裝置針對小腿運動信息進行處理，可以將下肢運動進一步模塊化，具有響應快、準確性更高和自適應強的優點，并具備自適應學習的能力，能針對不同個體運動習慣進行區分識別。

技術領域

本發明屬于人體運動檢測領域，特別是涉及一種獲取人體運動時大腿部的三軸角速度、三軸加速度和姿態角信息，并根據數據提出一種基于九軸傳感器的自適應踢腿狀態識別方法及其裝置。

背景技術

隨著計算機的普及與虛擬游戲的發展，新型人機即時交互逐漸成為計算機技術的一項新熱點，能夠即時的識別人體運動姿態作為一種新的人機交互方式愈發受到重視。其中下肢運動的識別具有廣泛的應用前景，在健康監測、康復以及虛擬運動健身游戲等領域具有積極的研究意義。

人體膝關節將腿部分為大腿部和小腿部兩個主要部位，大腿決定了下肢運動的大趨勢，小腿部則將下肢運動細膩化，現有腿部運動識別技術中，大多數都是對大腿部或腳掌部運動信息進行加工處理的，本發明是直接針對小腿部運動信息進行處理，現有基于九軸傳感器的動作識別方法中，多數都是對過去一段時間間隔內的運動狀態進行特征提取然后再進行分類，此方案需要所識別的動作基本完成后才能相對可靠地被識別出，例如對踢腿動作的識別，現存的方法是對踢腿動作總體過程中所有九軸數據進行融合，然后提取特征再進行判別識別，此類方案普遍存在響應不及時、準確性不夠高、自適應差，不能針對不同個體運動習慣進行區分的等缺點。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術中的上述缺陷，提供一種基于九軸傳感器的自適應踢腿狀態識別方法及其裝置，該識別方法及其裝置針對小腿運動信息進行處理，可以將下肢運動進一步模塊化，具有響應快、準確性更高和自適應強的優點，并具備自適應學習的能力，能針對不同個體運動習慣進行區分識別。

為實現上述目的，本發明提供了一種基于九軸傳感器的自適應踢腿狀態識別方法，所述識別方法包括以下步驟：

步驟S1，將九軸傳感器綁定至用戶的小腿部，初始化踢腿閾值、踢腿周期、踢腿持續時間和采樣頻率取值，定義一個足夠長的隊列數據緩存區Buff，設Buff緩沖區內數據數為0；定義合角速度序列緩沖區AnBuff，設AnBuff緩沖區內數據量為0，進入步驟S2；

步驟S2，通過九軸傳感器采集用戶運動時最新的一幀數據包括三維姿態角、三軸加速度和三軸角速度數據，判斷隊列數據緩存區Buff是否已滿，如果已滿，則從隊列緩沖區內隊列的頭部刪除一幀數據，將當前采集的一幀數據存儲在隊列緩沖區的隊尾位置，否則直接將當前采集的數據儲到隊列緩沖區Buff隊尾位置，并將BuffLen數值加1，進入步驟S3；

步驟S3，利用步驟S2中采集的三軸角速度計算出的合角速度，將計算出的合角速度和三軸加速度進行基準面判別的運算，判定并輸出當前九軸傳感器綁向是處于“XOY”、“XOZ”、“YOZ”三種基準面的一種，并輸出合角速度，進入步驟S4；

步驟S4，利用步驟S3中的基準面、三維姿態角、踢腿周期、踢腿閾值、踢腿持續時間和采樣頻率信息，按照踢腿動作判別規則分類，即計算踢腿標識KICK，判定并輸出當前狀態為“趨于踢腿”、“處于踢腿”、“保持踢腿”和“未踢腿”四種狀態的一種和對應的踢腿持續時間，進入步驟S5；

步驟S5，將被標記為“趨于踢腿”、“處于踢腿”和“保持踢腿”狀態的合角速度插入到合角速度序列緩沖區尾部，進入步驟S6；