柔性应变传感器在人体运动监测中的应用研究

摘要：随着科学技术的快速提高，人类更加重视自身健康。现在的科研人员研发了一种低成本、高可拉伸性、高灵敏度等特殊柔性的可拉伸的的应变传感器材料，进而对人体的健康状态进行实时监控。当今可穿戴的柔性应变传感器在人机交互系统、电子皮肤、人体运动行为监测等领域有了更为广阔的应用前景，这也成为当今智能材料的研究方向，其中，可拉伸性及靈敏度是柔性应变传感器材料的一个重要的性能评价指标，如何提高可拉伸性和灵敏度也是当今科研人员所面临的一个挑战。在实验时，我们一般是用聚氨酯海绵来模拟柔性应变传感器材料，通过电沉积方法来制备聚氨酯海绵柔性应变传感器，这种方式所制备的传感器成本低、方法简单，同时也提高了传感器的灵敏度，这样就便于对人体的手指弯曲活动监测和面部肌肉拉伸监测。除了对人体一些细小的部位进行监控以外，还对对人体的运动姿态进行实时的监控，因此提出了一种加速传感器和螺旋仪数据融合的人体运动的模式识别，主要是螺旋仪输出人体的运动信息，选择合适的算法对输出的信息进行修护和融合，这就有效的提高了姿态角度测量的准确度，也更有效的区分出日常的活动行为。

关键词：柔性应变;传感器;人体运动

中图分类号：TP212

文献标识码：A

文章编号：1001-5922（2020）09-0169-04

在最近的这几年里，我国的人口已步入老年化人口发展阶段。老年人在人群中运动的时候会因体质和协调能力的减弱而发生摔倒的情况发生，通过资料显示我们可以知道，由于跌倒而导致死亡的案列多数都是65岁的老年人，给我们的老年群体带来了极大的负面影响，所以老年人健康救助服务已成为当今的一个时事热点，为了帮助老年人更好进行自由活动，

避免发生一系列的突发危险事件，因此老年人的智能化的识别和检测是当今的一个研究热点[1-3]。

1 数据的融合与采集

为了获取人体的运动信息，就必须对数据采集[45]部位的选取和空间坐标系建立。考虑到人体在静止和运动时具有较大的幅度变化，这就可以依据他们具有的特征来获取关键的信息，再用适当的算法来进行处理输出的设备信息。人体坐标系如图l所示。

2 输出信息的获取和融合算法的处理

重力加速度数据是整个实验的一个关键数据，一般都是用三轴数字加速度传感器采集加速度信息，用MEMS三轴角速度螺旋仪L3C4200D获取人体姿态角度信息，同时采取频率为50HZ，获取的信息传输给PC机来做相应的融合处理，人体在运动的时候会有形态角度的变化而形成的误差，因此可以用融合算法来避免这一情况的发生。根据人体的外形而建立空间三维坐标系，并将G假设成三轴数字加速度传感器的空间矢量值，G获取的测试值换成角度值。其原理图如图2所示。

图3是人体在进行稳定时测量的形态角度的曲线，在图3中显而易见的结论是数据融合前后的运动形态角度前后相差甚小，融合前后的数据重复增高而曲线干扰有所降低，当人体在做平稳运动的时候传感器测量误差是比较小的，这就会导致数据通过融合后的效果表现的不明显。图4是人体快步远动时所形成的形态态角度曲线，这时人体运动比较剧烈的，这就导致通过数据融合后的测量角度相对而言测量的角度值差异是比较大的，从根本上的原因是加速度传感器重力和螺旋仪的零点漂移这两个方面所导致的，从图4中我们就可以知道融合先后的最大角度差为10°，使用多个传感器就可以减少相应的误差值。

3 实验验证与结果分析

在实验时，我们是通过6种运动状态来进行相应的研究，设置静坐为S （1）;坐到站立：（2）;站到坐下：（3）;行走：（4）;上下楼梯：S（5）;跌倒：S（6），人体在我们的日常生活中会有不同状态的相互转换，图6则是6种状态的转移的示意图。

在实验中，人体在行走中身体偏航角变化的范围是±10°，俯仰角变化的区间为0°-10°;上下楼梯时偏航角的区间为+15°，俯仰角变化区间为+20°，只要俯仰角大于45°或小于-30°的时候就很容易发生跌倒事件的发生，具体的实验记录如表1所示。

表l通过信息融合[8]的方式更能精准的辨别人体的平常活动状态。

4 结语

人体运动的人工智能识别技术被广泛的应用于康复医疗、辅助医疗和协助残疾人正常生活，其他的前景还待人们进一步的挖掘。数据在进行融合的时候就得先采集他们的数据信息，获取信息就得先用螺旋仪和速度加速器采集人体的各种情况下的形态角度，从实验结果表明以上方法对人体的日常的活动识别更为有效。

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作者簡介：李小生（1980-），男，陕西西安人，硕士研究生，副教授，主要研究方向：运动生物力学。E-mail： lixiaosheng1980@163.com