李浩林,王震,陳樹康,陳文銳,李政樂,楊沛聰
(佛山科學技術學院,廣東 佛山 528231)
步態分析是對人類運動特征的研究,是對人體行走時的一些時間特征、空間特征和運動學特征進行測量、分析與識別的一種方法[1]。通過步態分析,可以識別步態階段,確定人體步態事件的運動學和動力學參數,并定量評估肌肉骨骼功能。因此,步態分析已被應用于運動、康復和健康診斷。例如,在某些類型的運動訓練中,將該方法應用于識別運動員成績中的缺陷,從而提高運動員的成績[2-3]。在骨科和康復中,步態分析用于檢測患者治愈進展。
而目前標準的步態分析技術,如基于攝像機的運動捕捉系統測力板,價格昂貴,只適合于實驗室中的應用而缺乏便捷性,因此本項目的理念是設計一款便捷、低成本的步態分析智能鞋墊。
本項目通過精確采集柔性壓電傳感器信號變化,對采集到的信號作進一步的分析,從而得到步數、步頻、卡路里消耗、走路姿勢、膝蓋負荷指數等運動以及各種行走姿勢的數據,并以此為依據向用戶提供個性化定制的姿勢優化方案和運動方案。除此之外,本項目通過定量步態分析尋找病理、損傷以及其他步態特征,用于臨床應用,達到糾正不健康步態或者預防疾病的目的,同時也能用于檢測分析年輕人、老人和一些病理患者的步態,從而提高用戶的使用體驗,改善用戶生活質量。
壓阻式柔性壓力傳感器由傳感層和柔性交叉電極(柔性印刷電路板FPCB)組成,FPCB 由光刻工藝制造,購自深圳市弘瑞恒線路板有限公司。傳感層由熱塑性聚氨酯(TPU)、炭黑(CB)、NaCl 顆粒和二甲基甲酰胺(DMF)配置而成。
具體制作實驗步驟如下:(1)將TPU 和CB 放在干燥箱中干燥24 小時;(2)將CB 加入DMF 溶液中在超聲儀下分散30 分鐘;(3)在CB/DMF 溶液中分別加入TPU 和NaCl 顆粒,在加入NaCl 顆粒前先使將它研磨一段時間,將其顆粒尺寸降低到100μm 以下,隨后將混合溶液放在攪拌機上攪拌30 分鐘;(4)將攪拌后的泥漿轉移到以柔性交叉電極為基底的3D 模具中,隨后放入真空干燥箱中以80℃固化4 小時;(5)將組件浸入水中2 小時,為確保NaCl 顆粒完全去除,將模具取出,再將組件浸入水中12 小時,每2 小時換水一次,最后在80℃下干燥小時。
采集電路基于STM32F405RGT6 芯片設計,包含電源模塊、藍牙模塊、采集模塊和核心處理模塊。電源模塊包括鋰電池充放電管理單元,將3.7V 的電源轉換成電路所需的3.3V、5V 和-5V 電源;采集模塊包括信號選通電路和信號放大電路;核心處理模塊包括單片機最小系統,RTC 時鐘,以及SD 卡電路。MCU 提供12 位的ADC,收集到的數據存放在SD 卡中,通過藍牙傳輸數據。最終做成27×47mm 的四層板采集板。原理圖及PCB 圖如圖1 所示,采集電路實現框圖如圖2 所示。
如圖3 所示,足底壓力監測軟件選用Python 語言基于PyQt5 界面庫設計,PyQt5 提供Designer 圖形開發工具,配合Visual Studio Code 軟件編寫“信號與槽”邏輯代碼。上位機軟件最基本要能夠實現與下位機連接通訊。此監測軟件能夠兼容藍牙連接和WIFI兩種模式連接,在WIFI模式下,使用TCP/UDP 傳輸控制協議并通過socket 接口建立服務器,WIFI 模塊通過AT 指令連接到服務器傳輸數據,在藍牙模式下,使用藍牙透傳的連接方式,再通過串口轉接socket 的方式連接到服務器,實現了兩種無線通訊方式的連接。軟件還應包含對數據的預處理功能,即濾波處理,將數據以波形圖的方式顯示的功能,以及對數據進行簡單的步態分析功能。
項目總體實現框架如圖4 所示。
本項目設計的智能鞋墊可以通過足底的壓阻式柔性傳感器對我們在日常運動時在足底產生壓力進行實時地采集,經過采集電路將采集到的信號發送到上位機中,從而進行步態分析,可以清楚直觀了解到我們的步數、步頻以及走路的姿勢,再結合系統的算法進行分析,則可以觀測到我們的各種運動參數以及生理數據。
如今,智能可穿戴設備市場規模不斷擴大,智能鞋墊市場尚處在初級階段,對于智能鞋墊的研究可以彌補市場的需求空白,于未來智能鞋墊將會擁有巨大的消費市場。而該款智能鞋墊實現了便捷、實時、高效率的步態分析功能,可以監測到人們各種運動參數,在運動、醫學的康復診斷等方面都有一定的實用價值,對可穿戴智能設備的發展具有較大影響,具有良好的市場前景。