专利汇可以提供一种步态分类方法的再优化专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种步态分类方法的再优化,涉及步态分析技术领域,包括以下步骤:S10:采集若干组不同人群行走时的足部压 力 信息以及步幅信息,并对应记录不同人群的身份特征信息,S20:根据S10中不同人群行走时的足部信息得到不同人群行走时足部的压力以及行走时的步幅大小。该步态分类方法的再优化,通过前期的 数据采集 ,特征值提取,对采集到的数据进行分析处理,得出一个类函数模型,通过该模型输入一些新患者的基本信息之后,将获得该名患者的最佳适配规划步态,通过这套对应机制可以有效地获得新患者的步态相关的关键性信息,利用这些信息对新患者进行康复步态的规划,能有效降低患者在康复训练中的不匹配性,提高患者康复训练的效率。,下面是一种步态分类方法的再优化专利的具体信息内容。
1.一种步态分类方法的再优化,其特征在于,包括以下步骤:
S10:采集若干组不同人群行走时的足部压力信息以及步幅信息,并对应记录不同人群的身份特征信息;
S20:根据S10中不同人群行走时的足部信息得到不同人群行走时足部的压力以及行走时的步幅大小;
S30:将步骤S20中得到的不同人群的信息(足部的压力以及行走时的步幅大小)对应S10其的身份特征信息,并一同输入数据库,建立一个比较有代表性的人类步态数据库;
S40:根据S30中具有代表性的数据库的数据进行分析处理,进而得出一个类函数模型;
S50:通过S40中得到的类函数模型,在患者穿戴上康复外骨骼设备的前提下,再输入一些患者的身份特征信息之后,能够通过上述类函数模型使系统自动计算并获得该名患者的最佳适配规划步态;
S60:根据S50在步态数据模型确立以后进行患者的康复训练,在康复训练的过程中根据当前外骨骼的数据(足部的压力以及行走时的步幅大小)返回信息通过控制算法对当前所采用的康复训练步态数据进行优化处理,优化处理过后的数据再重新应用到康复训练中去(重复此步骤),形成适配该名患者的康复训练标准步态。
S70:在患者康复训练完成后,系统将患者的身份特征信息以及训练完成后的患者足部压力信息以及步幅信息记录一同输入人类步态数据库为后来患者提供数据依据。
2.根据权利要求1所述的一种步态分类方法的再优化,其特征在于:所述S10中足部信息采集时需要在采集人群的足底设置压力传感器,用以测量患者足部的压力,所述S10中步幅信息测量时在采集人群足背上设置惯性传感器,用以测量患者的步幅大小,S10中采集人群的身份特征信息测量时需要在用到身高测量传感器。
3.根据权利要求1所述的一种步态分类方法的再优化,其特征在于:所述S10中采集人群的身份特征信息包括采集人群的性别、年龄和体重,所述采集人群的性别和年龄均通过外部键盘进行输入,所述采集人群体重通过压力传感器获取,所述压力传感器、惯性传感器和身高测量传感器均安装在采集人群进行信息采集的外部设备上。
4.根据权利要求1所述的一种步态分类方法的再优化,其特征在于:所述患者穿戴的康复外骨骼设备上加装了压力传感器、惯性传感器和身高测量传感器,所以在所述S50中患者的身份特征信息时只需要输入患者的性别和年龄即可。
5.根据权利要求1所述的一种步态分类方法的再优化,其特征在于:所述S10中足部信息采集时和S50患者穿戴使用时,所述压力传感器能够对采集人员和患者的足部压力以及体重进行测量。
6.根据权利要求1所述的一种步态分类方法的再优化,其特征在于:S10中步幅信息测量时惯性传感器使用时采用微机电系统惯性测量单元,所述步幅信息测量时其步态周期由站立和摆动两个阶段构成,步幅大小为人们摆动时所移动的距离的平均值。
7.根据权利要求1所述的一种步态分类方法的再优化,其特征在于:所述惯性传感器在患者两足上均有安装。
8.根据权利要求1所述的一种步态分类方法的再优化,其特征在于:所述S30中数据库为云端数据库,而患者穿戴上康复外骨骼设备上的压力传感器、惯性传感器和身高测量传感器测得的数据通过蓝牙协议连接终端,终端上存在能够输入在身份特征信息(性别年龄)的数据输入窗口,且该终端通过4G通讯协议连接云端数据库。
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