基于可穿戴传感器的下肢动作研究

孟田华，阴娜，卢玉和，李文宇，任建光，李榜全

（1.山西大同大学物理与电子科学学院，山西大同 037009;2.云冈石窟研究院,山西大同 037007）

近年来，智能服装奇特的功能逐渐吸引了国内外研究者的视线，世界各国都在深入地研究、开发智能服装中关键性的技术，使得智能服装的性能、舒适性不断得到优化,功能丰富齐全[1-5]。著名分析师大卫·诺顿说：一个崭新的时代正在来临，在衣物方面，所有的服装未来都被分为“Smart clothing”和“Non-intelligent clothing”。同时，国际著名调查机构Visiongain也指出，在未来的5年，可穿戴智能设备的发展，将如10年前智能手机一样发展迅猛，引领相关科技企业进行新一轮的科技爆炸式几何增长[6-9]。

设计了一套可用来实时测试人体在平时休息、起立、行走、跑步时下肢动作参数数据的可穿戴装置。主要包括柔性压力传感器、单片机、LCD显示屏，其中核心元件，柔性传感器的主要成分是巴基管和石墨烯的混合物，其优点是可轻易弯曲、变形，不影响准确性。该研究可以为可穿戴传感功能器件在实际应用和生产制造提供有益的参考。

1 可穿戴下肢识别装置系统

我们所设计的可穿戴下肢识别装置系统由FSR薄膜柔性压力传感器、电压转化模块、STC12C5A60S2单片机和LCD1602模块组成,见图1。

图1 可穿戴下肢识别装置系统图

工作模式为：首先把柔性压力传感器置于膝关节处，当人体进行起立、坐下、奔跑等动作时会对传感器有挤压，接着由电压转换模块将压力转化为电信号，随之将电信号传至单片机，单片机进行数据处理，处理的结果以数字实时显示在与单片机相连接的LCD1602显示屏或直接传输到电脑上，就可以实时查看下肢动作的状态了。

2 下肢识别传感器工作原理

在日常活动中,人体的下肢体位会有不同的变化,其中站立、正坐和行走是三种典型的体位。只有了解这三种体位对应下肢信号的变化规律,才能在穿戴的条件下,判断着装者的活动情况。我们通过膝部夹角值来表示不同的体位状态，探索下肢在运动过程中的各个阶段的变化规律。

2.1 柔性压力传感器

Flexible薄膜传感器是一种具有力学性能优异,高导电纳米压力的聚酯薄膜，上面一层为薄膜和覆盖在薄膜的压敏层，下面一层也是柔性薄膜和覆盖其上的导电线路的复合材料，见图2。通过双面胶进行粘合来隔离感应区域。当感应区被按压时，底部一些断开的线路通过上层的压敏层连接导通，端口电阻输出值映射压力大小。主要技术参数为：长度55 mm，直径18 mm，厚度0.4 mm，触发力20 g，激活时间小于0.015 s。

图2 柔性压力传感器

2.2 STC12C5A60S2单片机模块

STC12C5A60S2是由STC制造的一个高速、低功耗和有优秀抗干扰性能的MCU，除了集成了中央处理器（CPU）、程序存储器（Flash）、数据存储器（RAM）、I/O接口、定时/计数器、通用异步串行通信接口（UART）、高速A/D转换模块、片内RC振荡器等几乎所有的数据采集和控制单元模块资源，速度至少提高了1.5倍，而且其指令代码也能做到完全兼容传统的单片机性能。60S2单片机内部结构及原理，见图3。

图3 STC12C5A60S2单片机原理图

2.3 1602LCD模块

1602A是一个液晶显示屏，显示内容为16×2，即显示两行，每行16个字符，所以对应16个引脚接口，如表1所示。

表1 不同宽度方孔样品的透射率谱

2.4 Keil C51程序

Keil uVision2是一个由德国的KeilSoftware公司研发的计算机语言开发系统，专门用于为51系列兼容单片机微控制器。使用起来简单便捷，上手容易，与汇编语言比较起来，它在功用结构和可读可维护性能上有显而易见的优势，极大地提高了使用者的工作效率及大大的缩短了一些项目的开发周期。

Keil C51程序软件的主要功能是提供一个写程序的平台，程序运行后可用于各个系统。uVision 4的集成开发环境主要模块是：Compile、Compilation、Operating system、the project manager、Debugger。

3 实验测试及分析

3.1 膝关节运动数据的获取

在测试开始阶段，连接硬件设备，把实验板的USB和串口连入电脑。接着用Keil4软件调试程序成功后，将STC12C5A60S2单片机与LCD1602显示屏的程序通过STC-ISP软件下载到单片机内，再次调试直到显示烧录成功。此时，当用手轻轻按压传感器时，LCD显示屏显示压力情况，便可以开始进行膝关节运动测试了。将实验所用的压力薄膜传感器绑定在膝关节活动的区域，连接好装置，对不同体位的状态进行测试。

3.2 运动数据分析

根据测试方案分别针对不同姿势时，膝关节对应不同压力所反映出的不同AO模拟量值进行提取分析。图4为六种代表性姿势下分别进行四次测试的AO模拟量数据变化趋势图。表2为六种代表性姿势下分别进行四次测试的AO模拟量数据。

图4 不同体位时的AO模拟量变化趋势图

表2 下肢动作测试结果统计表

由图4人体膝关节在不同弯曲角度的状态下AO模拟量所反映的压力值可见，弯曲程度越大，压力响应输出值越大，在站立时，无压力对应的AO模拟量为0，随着角度的增加，压力逐渐增大，输出量也随之增大，膝部呈90°时输出值为700～800 mA，直到极致弯曲接近180°时，输出值高达900 mA以上。此结果与实际情况一致，表明了我们设计的可穿戴下肢识别装置系统可以实时、准确、定量地反应人体膝关节的活动情况。这些可靠的数据，可以为膝关节的健康情况评价及系统分析提供参考。

4 结论

本文利用我们设计的可穿戴下肢识别装置系统对人体膝关节在代表性形态下，正常行走、半蹲、坐立、脚踝搬起到大腿位置等，膝关节所受压力与关节角度的相关性来探索这二者的关系。结果表明：输出的AO模拟量与压力大小呈线性相关，数据越大表明所受压力越大，对应膝关节的弯曲程度越大。这些可靠的研究数据可以为人体健康情况评价、智能衣物的制作、机器人驱动等传感器系统优化提供有益的参考。