基于相關(guān)性分析的下肢假肢步行模式預(yù)識(shí)別方法

茍 斌 劉作軍， 趙麗娜 楊 鵬

(1河北工業(yè)大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院，天津300130)

(2智能康復(fù)裝置與檢測(cè)技術(shù)教育部工程研究中心，天津 300130)

目前投入市場(chǎng)的假肢產(chǎn)品多為被動(dòng)式假肢，但是這類假肢不能在患者需要大力矩的情況下提供相應(yīng)的動(dòng)力，同時(shí)被動(dòng)式假肢也不能實(shí)現(xiàn)多種步行模式間的快速轉(zhuǎn)換，所以動(dòng)力型下肢假肢成為了未來(lái)智能假肢的發(fā)展趨勢(shì)［1-3］.

國(guó)外對(duì)于動(dòng)力型下肢假肢的研究最早可以追溯到20世紀(jì)70年代初期.由Flowers［4］等人發(fā)明了一種由計(jì)算機(jī)來(lái)操控液壓裝置的電控式液壓膝關(guān)節(jié).英國(guó)的布萊切福特公司在1990年獲得開(kāi)發(fā)氣動(dòng)式可擺動(dòng)膝關(guān)節(jié)的相關(guān)技術(shù)許可后，開(kāi)發(fā)出了全世界第一個(gè)智能下肢假肢I(xiàn)P［5］.2006年，Kapti和Yucenur［6］發(fā)明了利用電機(jī)和滾珠絲杠配合作為驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)的動(dòng)力型膝關(guān)節(jié).同年，冰島Ossur公司與美國(guó)Hanger Orthopedic Group整形外科服務(wù)公司合力研制出了主動(dòng)型下肢假肢Power Knee［7］.

國(guó)內(nèi)在智能下肢假肢控制技術(shù)方面的研究已有30多年的歷史.清華大學(xué)的金德聞教授等人在此方面都做了大量開(kāi)創(chuàng)性的研究工作［8］.中南大學(xué)的譚冠政教授等人研制出了一種基于非線性PID控制的智能仿生人工腿CIP-I Leg［9］.河北工業(yè)大學(xué)的楊鵬教授等人與國(guó)家康復(fù)輔具研究中心等單位合作，研制開(kāi)發(fā)了變阻尼被動(dòng)型下肢假肢，利用角度傳感器判斷穿戴者行走步速，調(diào)節(jié)氣壓缸阻尼達(dá)到協(xié)調(diào)行走步態(tài)［10］.

動(dòng)力型假肢可使假肢的運(yùn)動(dòng)步態(tài)更接近健肢，可在上樓梯等復(fù)雜路況中為患者提供助力，實(shí)現(xiàn)多種步行模式的及時(shí)轉(zhuǎn)換，但這必須建立在智能假肢對(duì)人體步行模式識(shí)別的基礎(chǔ)上.由于下肢假肢的控制與調(diào)節(jié)過(guò)程具有一定的滯后性，為了使假肢能夠及時(shí)、連貫地配合健肢運(yùn)動(dòng)，需要根據(jù)步行信息對(duì)假肢的運(yùn)動(dòng)做出預(yù)識(shí)別并提前調(diào)節(jié).本文利用在假肢接受腔裝配的陀螺儀傳感器、加速度計(jì)以及安裝在假肢足底的壓力傳感器來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，通過(guò)分析多傳感器信息的相關(guān)性，實(shí)現(xiàn)人體運(yùn)動(dòng)步行模式的預(yù)識(shí)別，這對(duì)動(dòng)力型假肢的控制具有重要的作用與意義.動(dòng)力型下肢假肢的步行模式預(yù)識(shí)別原理圖如圖1所示.

圖1 動(dòng)力型下肢假肢步行模式預(yù)識(shí)別原理圖

1 動(dòng)力型下肢假肢傳感器數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理

本文用來(lái)實(shí)現(xiàn)步行模式預(yù)識(shí)別的信息主要由3部分組成，分別為安裝在假肢接受腔中的加速度傳感器與陀螺儀傳感器測(cè)出的平地行走、上下樓梯、上下斜坡5種步行模式各周期內(nèi)的加速度與角度變化值，以及安裝在假肢足底的壓力傳感器提供的參考校驗(yàn)值.

1.1 加速度傳感器的信號(hào)處理

加速度信號(hào)由安裝在大腿外側(cè)的MMA7361L型加速度計(jì)進(jìn)行采集，如圖2(a)所示.

圖2 動(dòng)力型下肢假肢加速度傳感器相關(guān)信息

加速度傳感器信號(hào)中的毛刺干擾問(wèn)題嚴(yán)重，不利于進(jìn)一步分析.本文對(duì)該波形進(jìn)行了小波去噪和零校準(zhǔn).利用小波分解和重構(gòu)波形是將波形進(jìn)行頻段劃分，然后在不同頻段針對(duì)性處理，再將波形重構(gòu).針對(duì)假肢運(yùn)動(dòng)信號(hào)的特點(diǎn)，本文采用具有良好對(duì)稱性和正交性的 Sym6小波［11］，對(duì)波形進(jìn)行7級(jí)分解后對(duì)各頻段高頻信號(hào)進(jìn)行閾值濾波，保留5 Hz以下的低頻段，再重構(gòu)7層信號(hào).如圖2(b)所示，波形由上到下依次代表加速度傳感器的原始接收信號(hào)，小波濾波重構(gòu)信號(hào)，以及重構(gòu)信號(hào)零校準(zhǔn)信號(hào).可以看出，重構(gòu)之后的信號(hào)很好地減少了毛刺干擾，平滑性得到提升，更易于后續(xù)分析.

1.2 陀螺儀傳感器的信號(hào)處理

角度信號(hào)由安裝在假肢接受腔正前方的村田NEC-03陀螺儀傳感器進(jìn)行采集，如圖3(a)所示.對(duì)于陀螺儀傳感器信號(hào)的處理，本文利用上述類似的方式進(jìn)行小波去噪和零校準(zhǔn).如圖3(b)所示，波形由上到下依次代表陀螺儀傳感器的原始接收信號(hào)，小波濾波重構(gòu)信號(hào)，以及重構(gòu)信號(hào)零校準(zhǔn)信號(hào).

2 動(dòng)力型下肢假肢多傳感器信息的相關(guān)性分析

人體處于一種步行模式下，其下肢運(yùn)動(dòng)時(shí)的加速度和角度信號(hào)的波形具有區(qū)別于其他步行模式的特點(diǎn)，這種波形上的獨(dú)特性可以通過(guò)相關(guān)性進(jìn)行描述.本文據(jù)此采用相關(guān)性分析的方法對(duì)假肢接受腔中安裝的加速度傳感器和陀螺儀采集的信息進(jìn)行處理，從而實(shí)現(xiàn)步行模式的預(yù)判斷.

圖3 動(dòng)力型下肢假肢陀螺儀傳感器相關(guān)信息

互相關(guān)是統(tǒng)計(jì)學(xué)中用來(lái)表示2個(gè)隨機(jī)矢量X和Y之間的協(xié)方差cov(X，Y)，其與矢量X的“協(xié)方差”概念相區(qū)分，矢量X的“協(xié)方差”是X的各標(biāo)量成分之間的協(xié)方差矩陣，而互相關(guān)函數(shù)是描述隨機(jī)信號(hào)X(t)，Y(t)在任意2個(gè)不同時(shí)段t1和t2間取值的相關(guān)程度.

對(duì)于連續(xù)信號(hào):

對(duì)于離散信號(hào):

互相關(guān)函數(shù)給出了在頻域內(nèi)2個(gè)信號(hào)是否相關(guān)的一個(gè)判斷指標(biāo)，把2個(gè)信號(hào)間的互譜與各自的自譜聯(lián)系起來(lái)，它能準(zhǔn)確地反映出兩者之間的相似程度，并以相關(guān)系數(shù)的形式展現(xiàn)出來(lái).

北京維康科技公司開(kāi)發(fā)的維康監(jiān)控系統(tǒng)可通過(guò)空間多點(diǎn)采集技術(shù)采集人體行走時(shí)的下肢姿態(tài)，以及加速度與角度的標(biāo)準(zhǔn)變化量.本文將該系統(tǒng)采集的人體各步行模式的加速度與角度的變化值作為標(biāo)準(zhǔn)模版數(shù)據(jù)，包括5種典型步行模式，2個(gè)變化量，2 km/h，3 km/h和4 km/h對(duì)應(yīng)快、中、慢3種不同步速，共30組模版數(shù)據(jù).將實(shí)時(shí)采集到的數(shù)據(jù)分別與模版數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析并融合比較，進(jìn)而識(shí)別出對(duì)應(yīng)的步行模式.圖4所示了單個(gè)周期的被測(cè)數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)模版數(shù)據(jù)的信號(hào)波形相關(guān)度對(duì)比.波形由上到下依次表示:被測(cè)數(shù)據(jù)波形、上樓模版波形、下樓模版波形、上斜坡模版波形、下斜坡模版波形以及平地行走模版波形.

圖4 傳感器信號(hào)波形相關(guān)度對(duì)比

利用相關(guān)性進(jìn)行多傳感器數(shù)據(jù)分析時(shí)，本文選取實(shí)驗(yàn)采集到的2 km/h，3 km/h和4 km/h 3種不同步速中3 km/h的數(shù)據(jù)展開(kāi)測(cè)試.首先，為了實(shí)現(xiàn)預(yù)識(shí)別的功能，本文利用安裝在假肢足底的壓力傳感器，根據(jù)人體運(yùn)動(dòng)時(shí)腳底壓力差的不同判斷出當(dāng)前步態(tài)單個(gè)周期起始點(diǎn)，并截取起始點(diǎn)后0.60 s內(nèi)(采樣頻率為500 Hz，通常一個(gè)步行周期為1.30～1.60 s)的加速度信號(hào)數(shù)據(jù)和陀螺儀信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試.其次經(jīng)過(guò)反復(fù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，當(dāng)陀螺儀波形起始時(shí)刻至峰值時(shí)刻所用時(shí)間為0.36～0.39 s時(shí)，可以確定所選取的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)步速為3 km/h(2 km/h步速數(shù)據(jù)中起始時(shí)刻至峰值時(shí)刻時(shí)間為0.44 ～0.47 s，4 km/h 步速數(shù)據(jù)中起始時(shí)刻至峰值時(shí)刻時(shí)間為0.30～0.33 s)，從而確定使用30組模版數(shù)據(jù)中步速為3 km/h的10組模版數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析.再將維康科技公司提供的2種傳感器模版數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)矩陣，5種步行模式各有2個(gè)基準(zhǔn).

當(dāng)需要分析一組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是何種步行模式時(shí)，將其加速度信號(hào)和陀螺儀信號(hào)各自合成測(cè)試矩陣C'acc與 C'g，并利用 Matlab軟件的相關(guān)性函數(shù)corrcoef，分別求出其于5組基準(zhǔn)矩陣的十個(gè)相關(guān)度值.

由于直接對(duì)單個(gè)傳感器的分析存在的不確定因素較多，會(huì)帶來(lái)較大的誤差.本文利用像素級(jí)數(shù)據(jù)融合方法中的加權(quán)平均法將2種傳感器的相關(guān)性系數(shù)Ki1，Ki2進(jìn)行融合.像素級(jí)數(shù)據(jù)融合采用直接在采集到的數(shù)據(jù)層上進(jìn)行融合的方法，屬于低層次的融合，主要優(yōu)點(diǎn)是直觀、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、且能保持盡可能多的原有數(shù)據(jù)，提供其他融合方法所不能提供的大量、精確、可靠的信息.

像素級(jí)數(shù)據(jù)融合加權(quán)平均法是對(duì)源數(shù)據(jù)之間對(duì)應(yīng)的每個(gè)元素的初值加權(quán)平均:

式中，Lj為第j組數(shù)據(jù)的融合值;Gji為參加融合的第j組數(shù)據(jù)的第i個(gè)元素的初值;Aji為參加融合的第j組數(shù)據(jù)的第i個(gè)元素的權(quán)值.在行走過(guò)程中，由于大腿抬起時(shí)的加速度變化比角度變化快，可以優(yōu)先反映出大腿的變化趨勢(shì).所以本文利用經(jīng)驗(yàn)取值的方法，經(jīng)過(guò)反復(fù)實(shí)驗(yàn)確定以6∶4的比例加權(quán)結(jié)合相關(guān)性系數(shù)，形成5個(gè)融合值Ui.

再將5個(gè)值進(jìn)行比較，最大值Umax所對(duì)應(yīng)的步行模式代表了測(cè)試數(shù)據(jù)的步行模式.

圖5為步行模式識(shí)別測(cè)試實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，以及部分實(shí)驗(yàn)過(guò)程中的照片.

圖5 步行模式預(yù)識(shí)別測(cè)試實(shí)驗(yàn)

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本實(shí)驗(yàn)共采用100組實(shí)驗(yàn)樣本，其中上樓梯，下樓梯，上斜坡，下斜坡，平地行走5種步行模式各選取了20組數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)樣本，每組數(shù)據(jù)均為一個(gè)步行周期起始的前0.60 s的數(shù)據(jù)，由于整個(gè)步行周期通常為1.30～1.60 s，由此實(shí)現(xiàn)步行模式的預(yù)識(shí)別.表1中所示為其中隨機(jī)3組測(cè)試實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的判斷過(guò)程.

表1 隨機(jī)3組步行模式傳感器相關(guān)性系數(shù)值 %

在測(cè)試的100組數(shù)據(jù)中，共有82組步行模式實(shí)驗(yàn)樣本被正確識(shí)別出，如表2所示.18組誤識(shí)別數(shù)據(jù)主要出現(xiàn)在上下坡的預(yù)識(shí)別上，其原因主要是本實(shí)驗(yàn)平臺(tái)所使用的是依照建筑無(wú)障礙通道的15度坡度，斜坡坡度較低，上下坡模式與標(biāo)準(zhǔn)平地行走模式的數(shù)據(jù)較相似，造成部分樣本的誤識(shí)別.由于坡度較低，對(duì)動(dòng)力型下肢假肢的控制影響并不明顯，依靠人體殘肢髖關(guān)節(jié)的自調(diào)節(jié)即可消除，而且這種誤識(shí)別率將隨著坡度的加大而明顯減小.對(duì)于上、下樓梯和平地行走數(shù)據(jù)的正確預(yù)識(shí)別率較高，尤其是最需要?jiǎng)恿π图僦峁┲Φ纳蠘翘菽Ｊ降念A(yù)識(shí)別達(dá)到100%，這使得動(dòng)力型下肢假肢的優(yōu)點(diǎn)得到了充分的發(fā)揮.

表2 100組樣本步行模式預(yù)識(shí)別結(jié)果顯示(步速3 km/h)

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明利用相關(guān)性分析多傳感器數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)步行模式預(yù)識(shí)別的方法是有效的，可使智能假肢及時(shí)調(diào)節(jié)、及時(shí)動(dòng)作，增強(qiáng)了假肢的智能性，該技術(shù)對(duì)智能假肢的控制具有重要的作用.

4 結(jié)論

本文利用假肢接受腔裝配的陀螺儀傳感器、加速度傳感器檢測(cè)下肢運(yùn)動(dòng)參數(shù)，通過(guò)安裝在假肢足底的壓力傳感器提供的參考校驗(yàn)信息以及運(yùn)動(dòng)參數(shù)的相關(guān)性分析，得到步行測(cè)試信息在步行基準(zhǔn)信息矩陣中的相似系數(shù)，并將相似系數(shù)進(jìn)行加權(quán)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了步行模式的預(yù)識(shí)別，對(duì)提高動(dòng)力型下肢假肢的控制效果具有重要的作用.

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