技术特征：
1.一种基于惯性传感器的人体足部运动站立相检测方法，其包括以下步骤：(1)步态信号采集，通过足部(包括鞋)安装的惯性传感器，采集人体足部的三轴比力信号a
k
(a
kx
，a
ky
，a
kz
)和三轴角速度信号ω
k
(ω
kx
，ω
ky
，ω
kz
)，其中t
k
(k＝1，2，
…
，m)表示采样时刻；(2)提取足跟离地参考点时间t
hor
和足跟着地参考点时间t
hsr
，将足部运动划分为低动态和高动态两种情况分别进行人体足部运动站立相检测。2.根据权利要求1所述的一种基于惯性传感器的人体足部运动站立相检测方法，其特征在于，所述步骤(2)中，足跟离地参考点时间t
hor
和足跟着地参考点时间t
hsr
的提取包括以下步骤：(2.1)根据人体步态运动特征的经验值选择比力信号检测阈值a
hor
，当实际检测的比力信号模值||a
k
||曲线处于上升沿时，将穿过a
hor
阈值线的时刻记作足跟离地参考点时间t
hor
，所述比力信号模值||a
k
||的计算公式为：(2.2)在足跟离地参考点时间t
hor
至t
hor
+δt
hs
时间内，不做足跟着地参考点检测，其中δt
hs
是时间阈值，当t＞(t
hor
+δt
hs
)时，启动足跟着地参考点时间检测，当实际检测的比力信号模值||a
k
||曲线处于下降阶段，将穿过a
hsr
阈值线的时刻记作足跟着地参考点时间t
hsr
，所述时间阈值δt
hs
能够区分一个步态周期内的足跟着地点和初始离地点，同时小于最短的步态周期，阈值a
hsr
是根据人体运动学得到经验值，一般情况下：a
hsr
＞g，g为重力加速度。3.根据权利要求1所述的一种基于惯性传感器的人体足部运动站立相检测方法，其特征在于，所述步骤(2)中，足部运动动态水平划分包括以下步骤：(3.1)计算足跟着地参考时间段内统计量t
k
的最小值t
min
，参考时间段指t
hsr
时刻至t
hsr
+δt
hstd
时刻，t
k
表示的是一个处理窗口内a
k
和ω
k
的统计量，其计算公式为：其中n为统计量计算窗口内的采样点数，k表示第k次采样，在足跟着地参考时间点t
hsr
至t
hsr
+δt
hstd
时间内统计量t
k
的最小值即为t
min
，其中δt
hstd
经验确定，一般小于最短的步态周期；(3.2)根据阈值t
l
划分运动动态水平，阈值t
l
是通过佩戴惯性传感器按照标准的测试动作检测获得，一般取0.5～1.5之间；当α*t
min
≤t
l
时，认为此时足部运动的动态水平为低动态；当α*t
min
＞t
l
时，认为此时足部运动的动态水平为高动态，其中系数α的取值在4～9之间。4.根据权利要求1所述的一种基于惯性传感器的人体足部运动站立相检测方法，其特征在于，所述步骤(2)中，不同运动水平下的站立相检测包括以下步骤：(4.1)当足部运动的动态水平为低动态时，从足跟着地参考点时间t
hsr
开始判断：当统计量t
k
在δt
ls
时间内满足：t
k
＜t
l
时，将满足此条件的第一个时间点记为t
a
；当统计量t
k
在δt
ls
时间内满足：t
k
≥t
l
时，将满足此条件的第一个时间点记为t
b
；其中时间阈值δt
ls
用来滤除低动态运动下过短的站立相和摆动相，t
a
‑
t
b
这段时间所对
应的步态运动的相位就认为是低动态运动的站立相；(4.2)当足部运动的动态水平为高动态时，阈值t
h
的计算公式为：t
h
＝β*t
min
，其中系数β的取值在4～9之间，从足跟着地参考点时间t
hsr
开始判断：当统计量t
k
满足：t
k
＜t
h
时，将满足此条件的第一个时间点记为t
a
；当统计量t
k
满足：t
k
≥t
h
时，将满足此条件的第一个时间点记为t
b
；t
a
‑
t
b
这段时间所对应的步态运动的相位就认为是高动态运动的站立相。
技术总结
一种基于惯性传感器的人体足部运动站立相检测方法，涉及步态分析领域，特别是多运动模式并存情况下的站立相检测。本发明提出了一种适用于多运动模式并存情况下的站立相检测，该方法的技术要点为：首先根据足部运动特征检测足跟离地参考点和足跟着地参考点，其次，根据足部运动的动态水平差异，将足部运动划分为低动态水平和高动态水平，最后，不同动态水平的站立相检测使用不同的方法，固定阈值的方法用于低动态水平运动站立相检测，自适应阈值方法用于高动态水平运动站立相检测。所提出的站立相检测方法可以有效的检测出水平步行、后退、侧步、步行上楼梯、步行下楼梯、水平跑步、跑步上楼梯和跑步下楼梯等多种人体运动模式下的站立相。的站立相。的站立相。
技术研发人员：吴银锋 刘炳政 冯仁剑 于宁
受保护的技术使用者：北京航空航天大学
技术研发日：2021.09.03
技术公布日：2021/11/30