摘 要

随着可穿戴装备、机器人、助力设备等技术的发展，在运动过程中对运动对象进行姿态检测已成为获取姿态信息、定位与导航的必要手段和前提条件。其中，对人体姿态信息的检测已成为不可或缺的技术。研究人体步态可以在一定程度上反应康复情况和身体状况，这对于获取人体身体信息、促进相关学科的科技水平发展具有重要意义。

在本论文设计中，在原有惯性系统中加入站立相检测环节，以此检验验证零速更新算法在检测步数时的精确性以及合理性。首先，对人体正常步行的步态进行分析，将一个周期内行走步态分为多个相位，并对多个相位的特征进行分析并以此来设计检测装置。站立相检测装置设计主要包括硬件设计和软件设计。根据步态分析选取合适的薄膜开关鞋垫制作成具有一定灵敏度的检测器件，采用基于ATMEL公司推出的51单片机作为硬件装置的控制器并在此基础上完成硬件装置的制作。软件设计包括上位机程序和下位机程序，下位机程序基于51单片机采用keil软件进行编写，主要程序功能为检测在步行过程中开关量数据，并将数据采用WiFi模块发送出来，上位机功能为接收本检测模块与惯性测量单元两个WiFi模块发送的数据并分别保存至不同的文档，中间采用路由器进行处理连接，进一步对装置可行性进行测试，完成实验并得出相关结论。

惯性测量单元为可输出9轴数据的测量模块，包含有加速度、地磁、角速度等，可被用于导航和局部定位。

关键词：步态相位；步态周期；检测；姿态检测；惯性导航

Abstract

With the development of unmanned aerial vehicle, virtual reality equipment, wearable equipment, robot and so on, the attitude detection of moving objects has become the necessary means and prerequisite for obtaining attitude information, realizing precise motion control and local navigation. Among them, the detection and processing of human motion information is an indispensable test technology. The study of human gait can reflect the rehabilitation and physical condition to a certain extent, which is of great significance to obtain the body's body information and promote the development of the related science and technology level.

In the design of this thesis, the standing phase detection link is added to the original inertial system, and the accuracy and rationality of the zero speed updating algorithm in detecting the number of steps are verified. Firstly, the gait of normal walking of the human body is analyzed, and the walking gait in one cycle is divided into multiple phases, and the characteristics of multiple phases are analyzed and the detection device is designed. The design of the standing phase detection device mainly includes hardware design and software design. According to the gait analysis, the appropriate film switch insoles are made into a certain sensitivity detection device, and the 51 single chip microcomputer based on ATMEL is used as the controller of the hardware device and the hardware device is made on this basis. The software design includes the host computer program and the lower computer program, the lower computer program based on 51 single-chip keil software for the preparation of the main program function to detect the amount of data in the process of walking, and the data sent using WiFi module, the host computer function to receive The detection module and inertial measurement unit two WiFi module to send the data and were saved to a different document, the middle of the router to deal with the connection, and further test the feasibility of the device to complete the experiment and draw the relevant conclusions.

The inertial measurement unit is a measuring module that outputs 9-axis data and contains acceleration, geomagnetism, angular velocity, etc., which can be used for navigation and local positioning.

Key Words：Gait phase；Gait cycle；Detection；Attitude detection；Inertial navigation

目 录

第1章 绪 论 1

1.1课题背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 步态研究的技术难点 5

1.4 本文研究内容 5

第2章 步态分析和惯性系统分析 6

2.1步态分析 6

2.2惯性系统分析 7

第3章 检测装置硬件设计 9

3.1 硬件选型 9

3.1.1 单片机选型 9

3.1.2 触点开关选型 11

3.1.3 WiFi模块选型 12

3.2 硬件设计 13

第4章 检测装置软件设计 16

4.1软件流程图 16

4.2 初始化 17

4.3 WiFi模块初始化 19

4.4 串口通信 20

4.5矩阵键盘 21

第5章 实验部分 23

5.1 实验部分软件设计 23

5.1.1创建多线程 23

5.1.2 TCP/IP协议 24

5.2调试部分 25

5.3后期工作安排 30

第6章 总结 31

参考文献 32

致 谢 33

第1章 绪 论

1.1课题背景及意义

随着两足机器人、人工假肢技术以及为行动困难病人康复设计的康复训练机器人的发展,在线的步态相位识别系统显得非常重要^[1]。研究正常人的步态相位可以帮助建立完善的步行机制，为残疾人或是步行有障碍的人提供医疗上的帮助，设计助力机器人；为患有拇指外翻、过度足外旋以及高弓足等足部疾病的患者创建完善的临床治疗和复健方法。此外，利用步态分析还可以在帮助运动员在运动过程中进行动态分析，在极大程度上提高运动水平。

步态是指人们行走时的方式，提取步态特征可用于发现步行规律，由于控制人在行走时的各项活动是一件十分复杂的行为,包括大脑发出脑部神经命令,身体躯体维持平衡和以及四肢、肩颈肌肉和踝关节、髋关节等等多个部位的协调控制、共同配合，这些部位共同组成统一的步态系统，其中任何环节的罢工都可能对步态的稳定性造成影响。英国南安普敦大学电子与计算机的教授发现人在心脏功能、重心、身体的脂肪率、肌肉率、肌肉耐力、肌腱和骨骼的生长状况、骨骼矿物质密度、视觉反应灵敏度等等的状况都可以由步态的相关状况反应出来，揭示步态异常的原因，评估康复情况，已广泛地应用于运动测量、医疗康复和疾病诊断等方面^[2]。步态类似于瞳孔，指纹，面貌等具有极强的个人特征，它因人而异，在各种传感器的测试下，每个人的步态会显示出极大的差别，而且其具有可靠性高，采集速度快、反伪装性强等特点，因此步态识别也可被应用于鉴定身份和追踪罪犯。

在当今社会，对步态的研究已经达到了一个较为先进的水平，与此同时，步态相位也与医疗康复、刑事侦查、体育健身等多个学科相互融合，共同促进，形成了一些完善的理论体系，在未来这必将对人类生活、工作作出一定的贡献。

1.2 国内外研究现状

目前在各种科学试验中较为常用的步态特征分析系统主要包含三类，分别为可携带式传感器、视觉分析系统和测力板^[2]。其中可携带式传感器为目前使用最为广泛的分析系统，其主要仅用来测量人在运动过程中的的实时加速度，不会产生较多的信息量供实验者分析，有利于对数据的处理和掌握，但会在传感器和被测对象之间存在一定的相互影响，并且会对肢体活动造成一定的限制从而对实验结果造成一定的误差。但可携带式传感器具有测试方便、成本低、不易受环境影响等特点，在步态分析中使用到较多的鞋垫式传感器也属于这种可携带式传感器。视觉分析系统主要采集步行过程中实验者肢体的姿态信息，测量系统与实验者之间可以保持较远的距离，不会对实验者造成干扰，以及对系统分辨率要求低等优点^[2]，但同时也具有一定的劣势：由于测量系统一般暴露在外界环境中，因此很容易受到天气、温度、潮湿度等等客观因素的影响，观测目标（即实验者）易被遮挡，而且由于检测的数据量较多，随之在计算过程中会产生过大的计算量，这需要花费大量的时间，为了避免在计算过程中出现错误，而且对各种数据处理的硬件装置和软件系统要求较高，以及对各种实验条件的变化都表现响应强烈，现阶段的视觉分析系统成本都较高，在体育行业中应用较为广泛。而测力板采集的是步态触觉信息^[2]，这种方法在一定程度上维持了上一类系统的优点，并且由于采集量是不是普遍意义上的宏观作用力，还增加了其特有的不易受环境影响，测试比较容易的优点。但是它只能测量压力分布和垂直支撑力，却忽略了水平剪应力，因此无法提供完整的特征^[2]。