電動跑步機上步態特征獲取系統的設計

楊先軍，李春麗，夏 懿，劉建強，王俊青，3，孫怡寧*

(1.中國科學技術大學自動化系，合肥230027;2.安徽省仿生感知與先進機器人技術重點實驗室，中國科學院合肥智能機械研究所，合肥230031;3.中國科學院合肥物質科學研究院，合肥230031)

跑是人體水平位移的一種基本運動形式，是支撐相與擺動相交替、蹬與擺相配合的周期性運動[1]，跑步機因其速度的穩定性及步數測量的無限制性，近年來被廣泛用于走和跑過程中步態特征的研究[2－5]。中科院合肥智能機械研究所運動與健康信息技術研究中心研發的柔性陣列壓力傳感器已應用于數字跑道和數字跑鞋等領域，基于柔性陣列傳感器研制的數字跑道能實時檢測田徑運動員訓練時腳底與跑道接觸的形狀和時間等信息，從而獲取運動員的步長、步頻和動作時序等信息[6－8]。基于柔性陣列傳感器的數字跑鞋，將傳感器內置于鞋內，采集運動員的足底壓力，應用于競走運動中，實現了多角度觀測運動員技術動作的目的[9]。本文提出一種新的方案，將研制的柔性陣列壓力傳感器應用到跑步機上，結合跑步機和柔性陣列壓力傳感器的優點，為在跑步機上獲取運動員的步態信息提供了方便。同時，分析不同速度下的步態特征，為進一步研究如何在電動跑步機上實現速度自適應控制提供了很好的參考。

1 系統總體結構

系統總體結構包括主電機驅動模塊、升降模塊、心率模塊、數據采集模塊和平板電腦等部分。平板電腦作為上位機，通過人機交互界面對跑步過程進行控制，并完成數據的存儲、分析和顯示等。心率模塊實時監測鍛煉者跑步過程中的心率;主電機驅動模塊接受上位機命令，驅動電機轉動;升降模塊接受上位機命令控制跑步機跑臺的坡度，跑板固定在跑臺上;數據采集模塊包括數據采集電路及柔性陣列壓力傳感器，實時獲取鍛煉者跑步過程中足底與跑臺之間的接觸力信息及時序并發送至上位機，通過上位機軟件分析計算步態參數.系統總體結構圖如圖1所示。

圖1 系統總體結構圖

2 數據采集與分析

2.1 數據采集部分構成

柔性陣列壓力傳感器采用上下兩層結構，在上下層接觸表面形成接觸電阻，其接觸電阻隨接觸面積和接觸壓力增大成準線性減小，通過檢測電路檢測出接觸電阻的變化值，經過標定矩陣解算后就可以計算出相對應敏感單元或相應區域的壓力值[10]。由4 800個壓力敏感點按行列方式印刷構成傳感器陣列固定在跑步機的跑板上側，測量面積為120 cm×40 cm，采樣頻率 Fs為 100 Hz[11]，如圖 2 所示。

圖2 柔性陣列壓力傳感器

基于柔性陣列傳感器的數據采集模塊早期采用CAN通信方式，但隨著采樣頻率的增加、數據量的增大，CAN通信方式出現帶寬不夠，數據受限等問題，所以改為采用Ethernet通信方式，基于TCP/IP協議客戶端和服務器模式，實現實時數據傳輸。流式套接字的優點在于它提供面向連接、可靠的數據傳輸服務，且按發送順序接收數據。為此，我們在程序應用中采用流式套接字，保證接收到的數據的準確性。實際應用中上位機作為服務器，以STM32F單片機為控制核心的柔性陣列傳感器的數據采集電路作為客戶端。數據采集電路采用二次測量法[7]對傳感器進行掃描，采集當前時間戳下對應的每一個壓力點的壓力值，然后按照如下數據格式，對壓力數據進行組包并通過網口進行發送。

其中Time表示采集時刻的時間戳;Node表示壓力墊編號;bSta是備用信息;Col表示列號;Row行號數據，__ELEMENT_SIZE__代表行單元數。

2.2 數據預處理

跑步過程中，雙腳依次交替地踏在跑板上，數據采集部分采集單腳支撐期間的所有幀數據，發送至上位機分析軟件。訓練者在跑步機上跑的過程中，由于震動和電磁干擾等原因可能會產生一些雜點數據;另外，傳感器回彈速度不夠快也有可能產生干擾信號。因此，在進行步態特征提取前需要對原始數據進行去噪。因為采集到的數據形式上與灰度視頻數據非常相似，因此，可以借鑒視頻和圖像數據處理中的去噪算法對原始數據進行去噪預處理[12]。

在形態學的處理中，使用同一個結構元素對目標圖像先進行腐蝕運算，再進行膨脹運算的過程稱為開運算[13]，原圖經過開運算之后，能夠去除孤立的小點、毛刺和小的連通區域，去除小物體、平滑較大物體的邊界，也不會明顯改變其面積。設X為目標圖像，B為結構元素，則結構元素B對目標圖像X的開運算數學表達式為:X·B=(XΘB)⊕B。

然而，本設計中每一幀所包含的只是有效數據點，組合成圖像之后，像素點較少，開運算并不能很好的濾去雜點。因此，基于開運算的思想，本文采用一種簡單的基于窗口內有效值個數的去噪算法，算法原理是依次掃描某一個時間戳下的所有數據點，如果圍繞某一個數據點的3×3的數據窗口中有效數據點(指壓力值＞0)的個數少于某一個值(目前是4個)，那么就認為該數據點是雜點，予以剔除。

圖3 去噪的結果

3 應用示例

3.1 參數獲取

步長、步頻和騰空時間是進行跑步技術分析比較敏感和有效的指標[14]，本文從步長、步頻、騰空時間及支撐時間這四個指標來分析訓練者在跑步機上跑步的步態特征。將每只腳支撐期間所有幀的數據區域疊加，計算出整個支撐期間的區域范圍，然后把最后一幀的時間戳(IDend)減去第一幀的時間戳(IDstart)乘以采樣時間即為支撐時間Ton(ms)，即

在跑步機上，步長SL(Step Longty)定義為每步的時間間隔乘以這段時間間隔內的平均速度加上前后兩次腳跟著地點的距離之差[5]，即當前腳著地時刻IDcurstart減去前一只腳離地時刻IDpreend乘以這段時間內的速度V(km/h)，所得結果減去當前腳、前一只腳腳跟著地點的距離之差(Dcur－Dpre)即

步頻SF(Step Frequency)是1 min內行走的步數，指從一只腳的腳后跟著地IDcurstart到另一只腳的腳跟著地IDprestart的時間間隔的倒數[6]，即

騰空時間Toff(ms)是指從腳離地瞬間起到另一腳著地瞬間的時間[1]，即

3.2 實驗及結果

以一名39歲的男性長跑運動員(體重70 kg，身高175 cm)為例，我們分析了不同速度下的步態特征。為了保證受試者姿態自然，實驗開始后，待受試者速度穩定，在不知會受試者的情況下開始數據采集[15]，每一速度下采集完成后，休息5 min之后再進行下一速度下的實驗。在不同速度下采集受試者穩定狀態下80步的步態信息，并進行數據分析和對比，結果如表1和圖4所示。

表1 不同速度下的測試結果

圖4 不同速度下參數對比

由以上測試結果可以看出，隨著速度的增加，單腳支撐時間在逐漸減小，單腳騰空時間在逐漸增加;該受試者在8 km/h速度時，步長比較小、步頻都比較低，10 km/h速度下的步長和8 km/h的速度相差不大、但步頻提高了很多，而在12 km/h速度下的步長和步頻都有所提高，14 km/h速度下的步頻和12 km/h速度下的步頻相差不大，主要是通過增加步長來適應跑步機當前的速度。圖4表明獲取的參數范圍及趨勢與以往的研究結果是一致的[5，14]，進而說明了該系統的傳感原理、實現方式及參數獲取算法都是正確的。

4 結論與展望

將柔性陣列壓力傳感技術應用到跑步機上，設計了一種新的在跑步機上獲取步態特征的系統，從步長、步頻、騰空時間及支撐時間這四個指標來分析訓練者在跑步機上跑步的步態特征，該系統可以很好的獲取訓練者的步態特征。通過研究不同速度下訓練者的步態特征，發現訓練者會通過調整步頻和步長以達到設定的跑步機跑速[14]。同時，訓練者在不同速度下調整的方式是不同的，因此，該研究為今后在電動跑步機上實現速度自適應控制提供了很好的參考。

由于實驗對象及實驗條件的限制，測試結果并不能代表所有人的特征，本文還有需要改進的地方，如實驗對象的選取(區別普通人和運動員、選取不同年齡段)、低速下的特征提取、長時間運動之后動作的變形等，后續研究將對這些方面進行改進。

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