柔性力敏传感在人体运动信息获取和反馈训练中的应用研究

摘要

随着人机交互技术发展进入自然交互阶段，对传感技术也提出了更进一步的要求，柔性力敏传感器具有高密度、高柔韧性、高贴合性等物理特点，适合柔性、曲面和不规则形状界接触力信息检测，它是人手掌和足底与外界交互作用力信息获取的一种有效手段。本文针对竞技体育、全民健身和康复治疗领域的若干典型应用场景，在国家自然科学基金、国家体育总局全民健身攻关课题等支持下，首先开展了在传感器性能的标定校准，在此基础上以柔性力敏技术为核心构建人体运动信息获取和反馈训练系统。
　　1.柔性力敏传感器信号校准及处理方法研究。
　　在不规则曲面压力测量中，剪切力和曲面曲率对柔性力敏传感器的性能有着显著影响，本文对此研究了传感器信号校准及处理方法。针对由于剪切力引起的测量误差，通过改造偏摆仪构建剪切力标定装置，建立传感器表面的剪切应力-传感器输出模型，研究发现传感器表面的剪切应力能增大传感器的输出，其中较小径向垂直加载时影响较明显，接近8％;针对曲面半径引起的测量误差，设计了一种可变曲面半径的标定装置，建立曲率半径-传感器输出模型，研究证实的曲率半径减小传感器数据的输出，其中曲面半径越小对传感器的准确性影响越明显，半径为20mm，传感器的输出偏差能达到-16.7％。验证实验表明，本文所设计的标定校准方法显著提升运动环境下手接触力信息和足底接触力信息测量准确性。
　　基于柔性力敏传感的人体运动信息检测方法研究。
　　准确测量摩托车驾驶过程中手掌-把手接触力信息，对评估摩托车选手技术合理性、优化骑行技术、预防事故风险具有重要作用。本文使用柔性力敏传感技术实现了曲面接触下手与摩托车器件的接触力信息获取，使用自适应模糊神经网络粒子群优化算法设计了手功能动作识别算法，结合传感器标定校准处理优化了检测效果，构建了一种不妨碍摩托车运动员正常操作的过程化、细节性手操控信息获取力感应手套式系统。试验表明，摩托车力感应手套式系统对刹车、离合动作的识别准确率能达到90％以上，油门、转向技术动作的准确识别率通过曲面校准后准确识别率提高到85％以上，应用于澳大利亚超级摩托车联盟职业赛车运动员的技术诊断和训练指导。
　　下肢力量是蹦床、举重等竞技体育项目的核心评价指标，以往主要采用测力平台进行下肢力量评估，其安装与标定过程复杂、难以实现便携式快速测量。对此，本文使用柔性力敏传感技术研制的便携式压力平板，在特征层对足底地面反作用力的时间域和空间域信息进行相似度分析，建立了一种基于足底地面反作用力Morlet小波分析的下肢力量精确性评价方法。该装置具有安装简便、场地限制少等优点，所构建的预测模型显著性小于0.01，能较好地区分不同等级运动员的下肢力量精确性水平，已应用于我国蹦床运动员的选材和训练指导。
　　3.基于柔性力敏传感的反馈训练研究。
　　学龄前儿童平衡能力综合反映骨肌与神经系统发育水平，发展低成本、可普及至学校和家庭的专项训练仪器，对于促进学龄前儿童身体机能具有重要意义。本文整合柔性力敏传感的平衡能力检测和基于光学运动捕捉的体感游戏，设计了基于自适应兴趣动机模型的训练处方管理方法、基于平衡能力量化评估的训练方案动态调整方法，相比传统方法，不仅能有效增加能耗增强身体活动水平(P＜0.05)，同时能显著改善平衡能力(P＜0.05)，形成一种低成本、适合居家训练的平衡能力测训一体化系统。
　　功能性电刺激治疗广泛应用于偏瘫等步行障碍的康复治疗，在运动过程中结合目标肌群自主收缩进行强化电刺激训练，是该领域的研究热点。本文采用柔性力敏传感技术检测足底压力信息，采用标定校准处理抑制行走过程中摩擦力等剪切应力对测量结果的影响。由于能准确识别步态时项，尤其是实现电刺激辅助的被动肌肉收缩与大脑神经控制的主动肌肉收缩同步，相比传统电刺激训练，患侧支撑相(P＜0.05)和双支撑相(P＜0.05)改变明显，运动能力提高，脑功能激活偏侧化指数显著改善(P＜0.01)，显著提升偏瘫患者的康复效果。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究现状

1．2．1 柔性力敏传感技术

1．2．2 信息获取技术

1．2．3 反馈训练技术

1．3 研究目的及思路

1．4 研究结构和研究内容

第2章 柔性力敏传感器信号校准及处理方法研究

2．1 柔性力敏传感器主要性能需求指标

2．2 柔性力敏传感在人体运动中的性能需求分析

2．3 剪切校准系统

2．3．1 标定方法和手段

2．3．2 结果与分析

2．4 曲面校准系统

2．4．1 标定方法和手段

2．4．2 结果与分析

2．5 本章小结

第3章 基于柔性力敏传感的手操控技术检测方法

3．1 基于柔性力敏传感的手功能检测

3．2 系统结构及设计

3．2．1 整体功能设计

3．2．2 单元模块设计

3．3 传感器性能设计及处理

3．3．1 传感器标定处理

3．3．2 传感器标定性能测试

3．4 动作识别方法和过程

3．4．1 数据的预处理与特征向量提取

3．4．2 基于模糊神经网络的动作识别算法

3．5 实施效果及分析

3．6 本章小结

第4章 基于柔性力敏传感的便携式下肢专项力量检测方法

4．1 基于柔性力敏传感的下肢力量检测与评价

4．2 结构及设计

4．2．1 整体结构设计

4．2．2 单元模块设计

4．3 识别算法及过程

4．3．1 数据预处理

4．3．2 基于连续小波变换的波形相似度算法

4．4 实施效果及分析

4．4．1 研究对象及结果

4．4．2 结果讨论与分析

4．5 本章小结

第5章 基于柔性力敏传感的测训一体化系统

5．1 基于足底力敏传感的平衡能力检测与训练

5．2 结构与设计

5．2．1 整体结构设计

5．2．2 单元模块设计

5．3 测训方法及过程

5．3．1 数据预处理

5．3．2 基于自适应兴趣动机模型的训练处方管理

5．4 实施效果和分析

5．4．1 研究对象与方法

5．4．2 结果与分析

5．4．3 讨论

5．5 本章小结

第6章 基于柔性力敏传感的步态时相识别反馈训练

6．1 基于柔性力敏传感的步行检测和反馈诱发

6．2 系统的结构和设计

6．2．1 整体结构设计

6．2．2 单元模块设计

6．3 训练效果及分析

6．3．1 反馈训练对象和流程

6．3．2 反馈训练结果与分析

6．3．3 讨论

6．4 本章小结

第7章 总结与展望

7．1 本文创新点及工作总结

7．2 未来研究工作展望

参考文献

致谢

在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果