摘 要

人体步态是人体运动的一个重要的分支，每个人步行的方式都一样，所以人的步态是一种有规律的运动。通过测量步态参数，我们可以得到很多有实用性的步态参数信息，比如步数、步态周期、步长等。这些步态参数包含了很多信息，通过对这些参数的研究，可以将得到的结论应用于智能机器人、临床医学等方面。随着时代的进步与计算机技术的发展，测量步态参数的方法越来越多，其中基于惯性传感器的测量方法受到了很多学者与研究人员的青睐。本文主要利用了惯性传感器对于人体步态参数进行测量、采集与整理，然后通过算法进行分析，最后得到了相关的步态参数。其中用到了ZUPT技术和中值滤波技术。

本文采用的是MEMS惯性传感器，其主要组成部分包括加速度计与陀螺仪；本文还提出的算法是三条件“与”逻辑算法，其原理是利用惯性传感器测出加速度与角速度的值进行计算，当这些值满足“与”逻辑的条件后，将输出的值通过中值滤波处理，然后得到了相应的步态检测图，最后分析得到人体的步态参数。

实验结果显示，本文提出的算法最后得到的步数与实际人为和计步器测的步数相差不大，说明了此算法的正确性与实用性。

关键词：步态参数；惯性传感器；ZUPT技术；静止步态检测

abstract

Human gait is an important branch of human movement, everyone walking the same way, so the human gait is a regular movement. By measuring the gait parameters, we can get a lot of practical gait parameter information, such as the number of steps, gait cycle, step and so on. These gait parameters contain a lot of information, through the study of these parameters, can be applied to the conclusions of intelligent robots, clinical medicine and so on..

With the development of the times and the development of computer technology, more and more methods of measuring gait parameters, which based on inertial sensor measurement methods by many scholars and researchers of all ages. In this paper, the inertial sensor is used to measure, collect and collate the gait parameters of the human body, and then through the analysis of the algorithm, finally get the gait parameters. Which used ZUPT technology and median filtering technology.

In this paper, MEMS inertial sensors are used. The main components are accelerometers and gyroscopes. The algorithm proposed in this paper is a three-valued "AND" logic algorithm. The principle is to calculate the acceleration and angular velocity by using the inertial sensor. These values satisfy the condition of "AND" logic, and then the output value is processed by median filtering, and then the corresponding gait pattern is obtained. Finally, the gait parameters of the human body are analyzed.

The experimental results show that the number of steps obtained in this paper is not the same as that of the actual man-made and pedometer. The correctness and practicability of this algorithm are illustrated.

Key words: Gait parameters ; Inertial sensor ; ZUPT technology; Static gait detection

目 录

第1章 绪论 1

1.1研究目的及背景 1

1.2步态参数的分析方法 1

1.2.1传统的步态周期参数分析方法 1

1.2.2视频法 2

1.2.3压力传感器法 3

1.2.4 MEMS惯性传感器法 3

1.3国内外研究现状 4

1.4本文研究内容、任务及要求 4

第2章 惯性传感器 5

2.1 MEMS惯性传感器相关介绍 5

2.2 加速度计与陀螺仪的外特性 5

2.2.1加速度计的外特性 5

2.2.2陀螺仪的外特性 6

2.3惯性传感器的坐标系 6

2.4 坐标系的变换 7

2.4 基于惯性传感器测量步态参数的问题 9

2.5 ZUPT技术 10

第3章 三条件与逻辑算法 11

3.1 流程图 11

3.2原理 11

3.2.1 加速度幅值 12

3.2.2 加速度方差 12

3.2.3 角速度幅值 12

3.2.4 “与”逻辑 13

3.3滤波技术 13

3.3.1 局部方差滤波技术 13

3.3.2 中值滤波技术 13

第4章 算法实际模拟 15

4.1实验装置与环境 15

4.2实验过程分析 15

4.3 实验结果分析 17

4.4讨论与反思 18

第5章 总结 21

参考文献 22

致谢 24

第1章 绪论

1.1研究目的及背景

人体运动学是非常热门的科学，是对人体运动的定量描述，是研究人体运动的几何性质。人体运动是一个非常复杂的过程，具有高度自动化。而不同的人处于相同的环境运动规律是不一样的，同一个人处于不同的环境运动规律也不尽相同，所以人体运动具有一定的随机性。现阶段研究很多人都希望能从不规律的运动中找到某种运动规律。通过研究发现，在整个人体的运动学中，人的步态周期参数研究是一个相对有规律的分支。每个人从出生就学会了用双脚站立行走，所以大部分人的步态周期参数形成的是一种基本固定且相似的模式，这个固定的模式是可以被观察与测量的，通过多次的观测我们可以进行更深一步的分析。众所周知，人的步态周期规律可以为很多学科和实践提供很多帮助与指导，也能为很多研究提供思路与解决方案。例如，在双足机器人的研究上，人的步态周期规律可以帮助机器人更好的行走，使其的步行姿态更加接近于人体，实现高度仿真智能运动。再比如，在临床医学方面，利用正常人的步态周期规律，医生可以对比患者的步态数据来分析患者是否痊愈或者还需要进行什么治疗等等。另外，人体步态周期规律也可以在体育运动中帮助运动员进行训练的调整，使每个运动员都能匹配最适合自己的训练方式。所以，人体步态的分析与研究在各个领域都具有一定的价值。

人体步态的分析与研究起始于十四世纪到十七世纪的文艺复兴时期，人们通过观测与手绘的方式来记录步态周期信息，以此来了解人体步态的规律。随着时代的发展，三次工业革命的到来，测量工具也变得更加完善与多样化，这使得人们对于步态周期的研究更加的深入了，方法也逐渐多了起来。